A crescente ameaça dos deepfakes nos serviços financeiros – e por que uma “infraestrutura de confiança” é o futuro

A fraude está aumentando a um ritmo sem precedentes, com os serviços financeiros no coração desse campo de batalha digital. Os fraudadores não apenas refinam suas técnicas, mas também adotam inovações alarmantes — nenhuma mais disruptiva do que a tecnologia deepfake. Essas imagens, vídeos e áudios gerados por IA podem imitar de forma convincente indivíduos reais, tornando mais difícil do que nunca para as instituições distinguirem usuários legítimos de atores maliciosos. De acordo com os Relatórios de Fraude da Veriff, as tentativas de fraude cresceram 21% entre 2024 e 2025, ressaltando a necessidade urgente de defesas da próxima geração. Os provedores de serviços financeiros de hoje devem combinar IA avançada, autenticação biométrica e verificação contínua de identidade (IDV) em uma estratégia integrada que proteja tanto clientes quanto instituições.

O que são deepfakes e por que eles importam?

Deepfakes são mídias criadas por IA capazes de imitar a aparência e a voz de uma pessoa com precisão notável. Nas mãos erradas, eles podem ser combinados com táticas tradicionais de fraude — phishing, roubo de identidade, tomadas de conta — para romper até as medidas de segurança mais robustas. As consequências são significativas. 13% dos tomadores de decisão globais contra fraudes relatam perder até 20% da receita anual para fraudes, e os deepfakes amplificam a ameaça ao minar a confiança de que os serviços financeiros dependem.

Exemplos reais de fraudes habilitadas por deepfake

• Tomadas de conta – Áudio deepfake imita as vozes dos clientes para enganar a equipe de call center e conceder acesso a contas.
  
• Falsificação biométrica – Fraudadores usam vídeos deepfake de alta qualidade para passar na detecção de vivacidade e nos testes de reconhecimento facial.
  
• Golpes impulsionados por IA – Vozes clonadas são usadas em ataques de engenharia social, persuadindo a equipe a transferir fundos ou compartilhar dados sensíveis.
  

O onboarding remoto e o banco digital prioritário melhoraram a conveniência do cliente — mas também ampliaram a superfície de ataque para essas ameaças avançadas.

Dados do setor: O cenário da fraude em 2025

Pesquisa Pulse da Indústria de Fraude 2025 da Veriff revela:

• 1 em cada 20 tentativas de verificação em 2024 foi fraudulenta.
  
• Mais de 60% dos entrevistados observaram mais ataques impulsionados por IA ano após ano.
  
• 1 em cada 3 entrevistados nos EUA sofreu perdas financeiras mensuráveis devido a fraudes, com 1% perdendo mais de US$ 1.000.
  

Deepfakes são um desafio único — exploram tanto fraquezas tecnológicas quanto a confiança humana.

Futuro das Finanças 2025: Descubra o aumento da fraude impulsionada por IA

21% de aumento na fraude e 1 em cada 20 tentativas de verificação são agora fraudulentas. Saiba como IA, biometria e IDV estão capacitando empresas financeiras a reagir.

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Além das soluções pontuais: Construindo uma “Infraestrutura de Confiança”

Na Identity Week Europe 2025, executivos da Veriff destacaram uma mudança estratégica na luta contra a fraude: a transição de verificações isoladas para uma infraestrutura de confiança integrada.

“Não são capacidades discretas que você conecta a diferentes partes da jornada,” disse Hubert Behaghel, Diretor de Produto e Tecnologia da Veriff. “Você precisa de um ecossistema completo que permita lidar com o núcleo da confiança.”

Esta abordagem funde verificação de identidade, detecção de vivacidade e autenticação em uma única camada contínua de segurança, garantindo que as ameaças sejam detectadas ao longo de todo o ciclo de vida do cliente — não apenas no onboarding. Um componente chave é a tecnologia de cross-linking da Veriff, que conecta pontos de dados entre múltiplos eventos, assim como o cérebro humano liga memórias. Isso possibilita a detecção de padrões recorrentes de fraude.

O papel da colaboração e compartilhamento de dados

Os ataques de deepfake e identidade sintética transcendem fronteiras corporativas e nacionais. Por isso, a Veriff está explorando o compartilhamento de dados de fraude em toda a indústria — permitindo que negócios sinalizem e reconheçam ameaças já detectadas por seus pares.

“Quando você começa a compartilhar esses dados com os pares e consórcios da indústria, você vê o valor,” disse Markiyan Matsekh, Diretor de Produto e Expansão da Veriff.

Embora questões de privacidade e conformidade ainda sejam obstáculos significativos, esse modelo pode permitir uma detecção de fraude mais rápida e precisa em todo o setor.

Defesas contra fraudes deepfake

1. Detecção de fraude aprimorada por IA

O aprendizado de máquina pode identificar inconsistências na iluminação, micro-expressões e texturas que os deepfakes frequentemente não conseguem reproduzir.

2. Autenticação biométrica com detecção de vivacidade

83% dos profissionais de gestão antifraude já integraram verificações biométricas, com 81% planejando expandi-las. Essas ferramentas confirmam que há uma pessoa fisicamente presente, impedindo que mídias geradas por IA se passem por reais.

3. Verificação contínua de identidade

Reautenticar usuários durante sua jornada mitiga sequestro de sessão e tentativas de fraude em evolução. Cross-linking e pontuação de risco fornecem alertas antecipados.

4. Colaboração da indústria

Ingressar em redes de inteligência antifraude ajuda organizações a se beneficiarem de insights compartilhados sobre ameaças emergentes.

5. Educação de funcionários e clientes

Treinamentos de conscientização reduzem a taxa de sucesso de phishing, falsificações e golpes de deepfake.

6. Ataques com mídias injetadas

Use uma combinação de validação de metadados, análise de conteúdo e monitoramento comportamental para aumentar a confiança de que a mídia realmente se originou da câmera do dispositivo e para detectar deepfakes injetados.

Um ecossistema financeiro mais seguro e confiável

Os deepfakes estão forçando a indústria de serviços financeiros a repensar a prevenção de fraudes. O futuro reside em ecossistemas de confiança holísticos, verificação contínua e — quando possível — compartilhamento de inteligência em toda a indústria. Ao combinar IDV alimentado por IA, detecção biométrica de vivacidade, reconhecimento de padrões de fraude cross-linked e dados colaborativos de ameaças, as instituições financeiras podem se defender contra até os ataques mais sofisticados, proteger a confiança do cliente e prosperar na era digital.