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Febraban Tech: IA permite identificar golpes mesmo após biometria validada, diz VP da Serasa Experian Eric Dhaese

Publicado 25/08/2026 • 17:07 | Atualizado há 1 hora

KEY POINTS

  • Eric Dhaese afirma que criminosos conseguem induzir a própria vítima a concluir autenticações legítimas durante golpes.
  • Dados de comportamento e contexto ajudam instituições a decidir quando pedir novas verificações, colocar uma transação em espera ou bloqueá-la.
  • Executivo defende que consumidores compartilhem informações apenas com instituições confiáveis e observem os consentimentos exigidos pelas plataformas.

Dados de contexto combinados com inteligência artificial já permitem às instituições financeiras identificar situações suspeitas mesmo quando documentos e biometria foram validados corretamente, afirmou Eric Dhaese, vice-presidente de autenticação e prevenção à fraude da Serasa Experian, durante a Febraban Tech 2026.

Em entrevista ao Times Brasil — Licenciado Exclusivo CNBC, Dhaese disse que a sofisticação dos golpes exige que bancos e empresas analisem não apenas a identidade de quem realiza uma operação, mas também o contexto em que ela acontece.

“A gente consegue verificar que aquele contexto, apesar de muitas vezes a biometria facial ter sido validada ou o documento, tem um risco, e a gente prefere bloquear ou então levar para outras camadas, outras validações”, afirmou.

Segundo o executivo, dados históricos de transações, acessos, autenticações, crédito e outros comportamentos ajudam os sistemas a avaliar se uma operação é compatível com o padrão esperado para aquele cliente.

Leia também: Febraban Tech: juros elevados e inadimplência recorde ameaçam ritmo da economia, afirma economista-chefe da Serasa Experian

Golpes desafiam sistemas tradicionais de autenticação

Dhaese afirmou que os golpes representam um desafio diferente das fraudes em que o criminoso tenta simplesmente se passar pela vítima.

Em muitos casos, a própria pessoa está operando o aplicativo e cumprindo todas as etapas de autenticação, mas foi convencida por um fraudador a realizar a transferência.

“As camadas de validação e prevenção à fraude, no caso de um golpe, não são suficientes, porque a própria pessoa fazendo as validações, o documento, a biometria, está sendo induzida a um erro pelo fraudador”, disse.

Segundo ele, o avanço da inteligência artificial também aumentou a capacidade dos criminosos de construir abordagens mais convincentes.

“O fraudador tem um poder hoje em dia, principalmente com inteligência artificial, de sedução das pessoas, das vítimas”, afirmou.

Nesse cenário, analisar apenas se a biometria é válida ou se a senha foi informada corretamente pode não ser suficiente.

Contexto pode levar banco a segurar uma transação

O executivo disse que informações como valor, horário, padrão de movimentação e outras características da operação podem ajudar a identificar que uma transação não faz sentido para determinado cliente.

“A partir de dados de contexto, a gente acredita e já tem conseguido comprovar que consegue verificar que aquele contexto não está fazendo sentido para aquela pessoa, para aquela situação”, afirmou.

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Quando isso acontece, a instituição pode solicitar novas etapas de autenticação, impedir temporariamente a operação ou colocar a transação em espera.

Segundo Dhaese, essas ferramentas são usadas para tentar reduzir perdas provocadas por golpes em que o cliente, apesar de autenticado, está agindo sob influência de terceiros.

Dados são base para gestão de risco

Dhaese afirmou que os dados são fundamentais para modelos de prevenção à fraude e análise de risco, desde que sejam tratados dentro das regras de segurança e compliance.

“Os dados, guardados os devidos guardrails de segurança e de compliance, são fundamentais para a gestão do risco, risco de prevenção à fraude ou mesmo risco de crédito”, disse.

Segundo ele, o histórico acumulado pelas empresas permite que a inteligência artificial trabalhe com mais contexto para diferenciar uma operação legítima de uma tentativa de fraude.

“Os dados para a gestão de risco são fundamentais. São a fundação da gestão de risco com IA”, afirmou.

Leia também: Febraban Tech: crédito mais seletivo e clima adverso aumentam pressão sobre produtores rurais, afirma head de Agronegócio do Serasa Experian

Consumidor precisa observar em quem confia os dados

Perguntado sobre até que ponto o compartilhamento de informações beneficia o consumidor, Dhaese afirmou que a confiança na instituição é um fator central.

“Trabalhar com instituições confiáveis é muito importante. Prestar atenção nas informações de consentimento, que são obrigatórias”, disse.

Segundo ele, dados fornecidos a empresas com as quais o consumidor já mantém uma relação podem ser usados para reforçar mecanismos de proteção contra fraude.

“Confiar nas instituições que você já tem relação, que você já conhece há bastante tempo, isso é benéfico”, afirmou.

Dhaese também defendeu que o atendimento humano continue disponível quando o consumidor tiver dúvidas sobre uma plataforma ou operação. “Às vezes, as relações de confiança ainda são de humano para humano”, disse.

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