Nos últimos anos, o ambiente corporativo se acostumou a falar sobre inteligência artificial. Com a popularização da tecnologia, as empresas passaram a ver os benefícios e aplicações da IA em todos os setores de atividades e departamentos. No combate a fraudes, não é diferente. Assim, a inteligência artificial na segurança é um tema que ganha força. 

Ao mesmo tempo que os investimentos nas ferramentas de IA em geral aumentam de forma substancial, é importante entender como usar a tecnologia de modo produtivo e com objetivos claros. Afinal, somente dessa maneira, sua empresa evita direcionar recursos na inteligência artificial só para ‘aproveitar a tendência’, sendo que, no final, pode não obter as vantagens esperadas. 

Expansão da inteligência artificial 

Fato é que o mercado global de IA está em franco crescimento, com valor estimado de US$ 638,23 bilhões em 2024, projeção de US$ 638,23 bilhões em 2025 e expectativa de atingir US$ 3.680,47 bilhões até 2034, segundo dados da Precedence Research. 

Inclusive, de acordo com pesquisa da SAP, o Brasil é o país da América Latina mais confiante com o uso da Inteligência Artificial no ambiente de trabalho, com 52% das empresas tendo uma percepção totalmente positiva sobre a ferramenta. 

Apesar de todo o ‘hype’ acerca da inteligência artificial, espera-se neste ano que a utilização da tecnologia ajude a alcançar resultados importantes e impactar os negócios, como por exemplo, na otimização de processos, no ganho de eficiência e agilidade nas operações. 

Por outro lado, mesmo com os avanços em potencial, o estudo ainda aponta desafios no contexto brasileiro de adoção da IA como: 

• Falta de clareza na integração aos processos de negócios: 29%; 
• Ausência de profissionais qualificados para lidar com a IA: 22%. 

Para se ter uma ideia da dimensão dos gastos com IA, o “Estudo Talent Trends 2024”, conduzido pela Randstad, revela que 65% dos negócios já ampliaram seus orçamentos em IA. 

Ao analisarmos somente a fatia do setor bancário global, o relatório da Globant mostra investimentos de US$ 315 bilhões até 2033, o que representa uma alta de 15 vezes em uma década. 

Neste sentido, investimento e cautela devem andar lado a lado, já que ainda há obstáculos e desafios a superar na aplicação prática da tecnologia. Um relatório do Massachusetts Institute of Technology (MIT) já mostrou que 95% dos projetos corporativos com IA não alcançam os resultados esperados. 

Inteligência artificial nas fraudes e cibercrime 

Apesar das vantagens da Inteligência Artificial no contexto corporativo e de seus desafios na aplicação prática nos processos, a tecnologia também enfrenta novos riscos, já que a IA se tornou uma ótima ferramenta para o uso em fraudes. 

Um relatório do FBI de dezembro de 2024 já aponta que os criminosos estão utilizando a inteligência artificial generativa para facilitar fraudes financeiras.  

Dados do Gartner projetam maiores riscos de invasão e maior impacto negativo na segurança. Até 2027, a tecnologia poderá reduzir em até 50% o tempo necessário para os invasores atacarem contas, automatizando tentativas de login em diversos serviços online e acelerando as fraudes. 

Além disso, a IA irá aprimorar ataques de engenharia social, envolvendo os deepfakes de fotos e vídeos para enganar vítimas, persuadindo até líderes e gerentes para divulgar informações confidenciais e efetuar transferências bancárias. 

Neste cenário, cerca de 47% das empresas consideram os avanços alimentados por IA generativa como sua principal preocupação, permitindo ataques mais sofisticados e escaláveis, assim como a criação de novas modalidades de fraudes. Essas informações são do relatório Global Cybersecurity Outlook 2025 do Fórum Econômico Mundial. 

Esse temor ressoa dentro das equipes de tecnologia, já que 65% dos líderes de TI não acreditam que suas defesas atuais são capazes de resistir a ataques baseados em inteligência artificial, revela levantamento da Lenovo. 

Quais os tipos de ataques facilitados pela IA? 

O uso da IA em fraudes permite escala, automação e sofisticação em ataques que antes dependiam de tempo e conhecimento técnico aprofundado. Confira os principais mecanismos de aplicação: 

Automação de ataques 

Os bots alimentados por IA conseguem realizar tentativas de acesso a sistemas ou preencher cadastros falsos em larga escala, simulando variações de dados reais para burlar filtros tradicionais. 

Deepfakes e manipulação de identidade 

Com algoritmos generativos, criminosos criam vídeos, áudios e imagens falsos de extrema verossimilhança. Essas tecnologias são usadas em golpes de engenharia social, fraudes bancárias e até no convencimento de executivos em esquemas de transferência de recursos. 

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Phishing avançado 

E-mails fraudulentos passaram a ser mais convincentes graças a modelos de linguagem que personalizam mensagens com base em informações coletadas de redes sociais, sites e dados vazados. 

Exploração de vulnerabilidades 

Sistemas de IA podem mapear brechas em redes corporativas e encontrar formas de explorar falhas em softwares de forma automática, reduzindo o tempo que um ataque leva para ser executado. 

Fraudes financeiras sofisticadas 

Modelos preditivos treinados com grandes volumes de dados conseguem simular padrões legítimos de comportamento de clientes e transações, dificultando a identificação de atividades suspeitas pelos sistemas tradicionais de monitoramento. 

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Crescimento da inteligência artificial na segurança 

No entanto, a IA não é só para as fraudes. Além do lado ‘mal’, a tecnologia também potencializa e ajuda o caminho do ‘bem’ no combate aos crimes.  

Segundo dados do Gartner, 34% das organizações já utilizam ou implementam ferramentas de segurança de aplicativos com IA para mitigar riscos. 

Inclusive, a inteligência artificial na segurança permite aprimorar as operações, conforme o Relatório sobre o Estado da Segurança e da Identidade 2025 da HID. Os agentes de IA estão sendo adotados em: 

• Plataformas de controle de acesso; 
• Ferramentas de gerenciamento de identidade; 
• Gerenciamento de segurança.  

Entre os principais benefícios, 50% das empresas veem maior eficiência e velocidade dos processos de segurança e 47% destacam recursos aprimorados de análise de dados em tempo real. Com essas vantagens, os agentes de IA ajudam a identificar padrões suspeitos e detectar atividades maliciosas com maior agilidade e precisão.  

Outro estudo, o Relatório do Estudo do Estado da IA e da Segurança, também aponta aplicações práticas da inteligência artificial na segurança. Para 21% dos decisores de TI, a tecnologia pode ajudá-los na criação de regras de segurança.  

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Como a inteligência artificial na segurança reduz riscos 

Transações fraudulentas 

A inteligência artificial permite monitorar operações financeiras em tempo real, identificando padrões de gastos atípicos e atividades suspeitas, a fim de detectar e barrar fraudes em transações financeiras. Assim, é possível evitar perdas para empresas e clientes. 

Roubo de contas 

É comum que os fraudadores tentem burlar acessos, invadir contas legítimas e roubar esses logins com o objetivo de cometer desvios financeiros. No entanto, a inteligência artificial na segurança pode identificar comportamentos suspeitos, como um alto número de tentativas de logins, e evitar fraudes antes mesmo de acontecerem.  

Invasões de sistemas 

Muitos cibercriminosos usam robôs para realizar os chamados de ataques de força bruta. A ideia é sobrecarregar o sistema de gateway de pagamento com um volume elevado de dados. Contudo, a IA é capaz de reconhecer essa ação indevida e diferenciar o bot de um consumidor legítimo, interrompendo a tentativa de ataque. 

Identificação de falsificações 

As ferramentas de IA ajudam a melhorar a validação e verificação de documentos de identidade das pessoas, reduzindo o risco de falsificações e evitando a entrada de potenciais fraudadores na base de cadastros da sua empresa. 

Verificação biométrica 

Na verificação biométrica de pessoas, seja por meio de impressão digital, reconhecimento facial ou autenticação de voz, a IA é usada para potencializar a capacidade de validação da autenticidade dos clientes. Assim, se torna mais desafiador para os fraudadores se passarem por outros indivíduos. 

Leia também: Por que as empresas precisam investir em práticas robustas de Know Your Customer? Descubra! 

Recursos da inteligência artificial na segurança 

1. Análise de dados 

A inteligência artificial é capaz de analisar grandes quantidades de dados e melhorar seu processamento de análises, aprendendo a partir dessas bases de informações. Dessa forma, a IA consegue identificar comportamentos, sugerir decisões e até fazer previsões. 

2. Verificação de padrões 

Com o aprendizado de máquina, os algoritmos diferenciam os padrões de comportamento no uso de contas, na realização de compras, entre outros momentos, identificando atividades suspeitas e detectando possíveis fraudes antes que elas aconteçam. 

3. Aprendizado contínuo  

Conforme mencionamos, a tecnologia tem o aprendizado contínuo como sua força motriz. Este fator permite que a IA aprenda e rapidamente reduza os chamados ‘falsos positivos’, isto é, quando cadastros ou transações legítimos são considerados como fraudes. Esses erros atrapalham as vendas. Então, é importante que as ferramentas saibam fazer essa separação mesmo com altos volumes de operações. 

Saiba mais: Segurança empresarial: futuro é integrado 

Desafios da implementação da inteligência artificial na segurança 

Apesar do enorme potencial da inteligência artificial no combate às fraudes, sua implementação ainda enfrenta obstáculos relevantes que podem comprometer resultados. Entre os principais desafios estão: 

1. Barreira de custo e investimento 

Os projetos de IA exigem não apenas a aquisição de tecnologias avançadas, mas também infraestrutura robusta de armazenamento, processamento de dados e atualização constante. Muitas empresas enxergam a implementação como um investimento de alto risco, sem clareza imediata de ROI. Essa percepção pode atrasar a adoção e deixá-las mais vulneráveis a fraudes. 

2. Escassez de profissionais especializados 

O mercado carece de profissionais com formação híbrida em ciência de dados, inteligência artificial e segurança corporativa. Essa lacuna aumenta os custos de contratação e pode levar empresas a depender de parceiros externos. Sem a devida expertise, há risco de subutilização da ferramenta ou implementação inadequada. 

3. Integração com sistemas legados 

Grande parte das empresas opera com sistemas antigos, que não foram projetados para dialogar com soluções baseadas em IA. Essa falta de compatibilidade gera desafios técnicos e pode exigir processos de migração complexos e caros. Em muitos casos, a integração parcial reduz o potencial da tecnologia, limitando a efetividade no combate a fraudes. 

4. Possíveis vieses nos modelos de IA 

Algoritmos de IA aprendem com dados históricos, que muitas vezes carregam tendências, distorções ou vieses. Isso pode levar a resultados enviesados, como discriminação de perfis de usuários ou classificação incorreta de transações legítimas como fraudulentas.  

Garantir a imparcialidade e transparência da tecnologia exige auditorias constantes, ajustes finos nos modelos e diversidade nos conjuntos de dados utilizados para o treinamento. 

5. Questões legais e regulatórias  

A aplicação de IA na segurança corporativa depende do tratamento de grandes volumes de dados sensíveis. No Brasil, a LGPD estabelece obrigações rigorosas quanto ao consentimento, privacidade e auditoria de decisões automatizadas. Empresas que não observarem essas normas podem enfrentar multas pesadas e danos reputacionais. 

Principais vantagens da IA na segurança 

O combate a fraudes tem sido um grande desafio para empresas de todos os portes e segmentos, como bancos, varejo, e-commerce, logística, mobilidade, telecom, entre outros. Uma vez que a fraude não apenas causa prejuízos financeiros às organizações, mas gera danos à reputação.  

Neste cenário, crescem a cada dia os investimentos na inteligência artificial na segurança não só com o objetivo de se fortalecer contra perdas financeiras, mas também ganhando maior competitividade e se destacando no mercado.

Inclusive, de acordo com pesquisa da Nvidia, quase 70% das empresas de serviços financeiros acreditam que a IA contribui para aumentar a receita entre 5% e 20%. Para mais de 60%, a inteligência artificial promoveu a redução de custo anual em 5% ou mais.   

Entre outros benefícios para as operações, os entrevistados citaram: 

• Maior eficiência operacional; 
• Criação de vantagem competitiva; 
• Melhora na experiência do consumidor; 
• Operações mais precisas; 
• Melhora na produtividade dos colaboradores; 
• Abertura de novas oportunidades de negócio. 

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