Capítulo 1: Por que a fraude em novas contas exige atenção renovada

O aumento da fraude em novas contas (NAF) é uma realidade que se desenrola online e em centrais de atendimento em diversos setores.

Imagine a seguinte situação: Uma empresa de ecommerce lança um programa de indicação generoso, esperando atrair clientes legítimos. Em vez disso, em poucas semanas, centenas de contas falsas inundam o sistema, acumulando créditos promocionais e levando a empresa a suspender o programa. A confiança do consumidor se deteriora, e clientes legítimos vão embora. A perda financeira é significativa, mas o dano à reputação é ainda pior.

Fraudadores usam identidades sintéticas, bots maliciosos e dados roubados para criar contas falsas e explorar vulnerabilidades. Continue lendo para entender como a NAF acontece e o que você pode fazer para impedi-la. Por meio de histórias reais e estratégias práticas, exploraremos como as empresas podem se proteger sem comprometer a experiência do cliente.

Capítulo 2: A crescente prevalência da NAF

O aumento da NAF é impulsionado pela rápida transformação digital das empresas, criando oportunidades para que fraudadores explorem vulnerabilidades de segurança em plataformas online. Somado à proliferação de dados roubados provenientes de violações e à escalabilidade de ferramentas automatizadas, como bots, os fraudadores estão mais preparados do que nunca para cometer crimes relacionados à identidade em uma escala alarmante.

• Transformação digital: À medida que as empresas continuam migrando suas operações para o ambiente online para atender à demanda dos clientes por conveniência e acessibilidade, elas inadvertidamente se expõem a novas formas de risco. A integração digital também cresceu exponencialmente em volume devido ao aumento de forças de trabalho globais e ambientes de trabalho híbridos, tornando a fraude em contratações mais frequente e difícil de detectar. Os fraudadores acompanharam essa migração, mirando plataformas digitais com vulnerabilidades de segurança.
• Violações de dados: A frequência das violações de dados resultou em milhões de registros roubados disponibilizados na dark web e em mercados clandestinos. Fraudadores usam essas informações, incluindo nomes, endereços, números de CPF e muito mais, para assumir identidades reais existentes ou montar identidades sintéticas.
• Deepfakes: Áudios, vídeos e imagens gerados por IA estão tornando ataques de falsificação de identidade muito mais convincentes e difíceis de detectar. Fraudadores usam deepfakes para contornar a verificação de identidade, manipular agentes de suporte ao cliente e aplicar engenharia social em vítimas para que aprovem ações fraudulentas, corroendo a confiança nos sinais tradicionais de identidade.
• Automação: Avanços em automação, especialmente por meio de bots e scripts, permitiram que fraudadores ampliassem significativamente seus esforços. Bots podem registrar milhares de contas em minutos, testando múltiplas combinações de credenciais e dados pessoais com velocidade e precisão.

Capítulo 3: Como agentes mal-intencionados perpetuam a NAF

A NAF é resultado de técnicas deliberadas que exploram vulnerabilidades em sistemas digitais. Compreender essas táticas é o primeiro passo para uma prevenção eficaz.

• Identidades sintéticas: Fraudadores combinam meticulosamente informações de identificação pessoal (PII) reais com detalhes fabricados para construir identidades que parecem legítimas. Essas identidades falsas podem facilmente passar por verificações básicas, especialmente quando usadas para solicitar empréstimos, abrir cartões de crédito ou reivindicar recompensas.
• Ataques automatizados com bots: Bots automatizados podem criar milhares de contas fraudulentas em poucos minutos, sobrecarregando sistemas tradicionais de detecção de fraude. Cada vez mais, esses ataques são combinados com deepfakes que utilizam voz, vídeo e dados biométricos faciais gerados por IA para contornar a verificação de identidade durante a abertura de contas, tornando sinais de verificação antes confiáveis mais vulneráveis à manipulação.
• Exploração de promoções: Fraudadores frequentemente miram campanhas promocionais que recompensam novos cadastros ou indicações com incentivos financeiros. Ao explorar essas ofertas, eles criam centenas ou até milhares de contas falsas para reivindicar recompensas, drenando orçamentos de marketing e distorcendo métricas de aquisição de clientes.
• Dark web: Fraudadores têm acesso a pacotes completos de identidade, contendo dados pessoais roubados como números de CPF, endereços e informações financeiras, por apenas US$ 65 na dark web. Com milhões desses registros prontamente disponíveis, fraudadores podem rapidamente configurar contas falsas para diversos fins, incluindo desvio de benefícios, realização de transações ou lavagem de dinheiro.

Capítulo 4: Medindo o impacto da NAF

Quando a NAF se estabelece, o impacto raramente é contido. Ela desencadeia uma série de eventos que sobrecarregam recursos e corroem a confiança. As consequências se acumulam rapidamente, deixando as empresas com perdas financeiras significativas.

• Custos diretos: A NAF impacta diretamente o resultado financeiro de uma empresa por meio de chargebacks, reembolsos e uso indevido de promoções. Essas perdas financeiras se acumulam rapidamente, especialmente para empresas que operam com margens apertadas. Além disso, compensar clientes legítimos afetados por fraudes — como emitir reembolsos por transações não autorizadas — aumenta ainda mais as despesas.
• Carga operacional: As investigações de fraude demandam tempo, dinheiro e profissionais qualificados, desviando recursos de iniciativas essenciais de crescimento do negócio. As equipes de fraude precisam identificar, rastrear e mitigar atividades fraudulentas, o que frequentemente exige colaboração entre departamentos e provedores de serviços terceirizados. Esse esforço contínuo não apenas atrasa projetos importantes, mas também sobrecarrega as equipes internas, forçando as empresas a mudarem o foco da inovação para o controle de danos.
• Reputação da Marca: A reputação de uma empresa pode sofrer significativamente quando a fraude não é gerenciada de forma eficaz. Os clientes também podem ser indiretamente afetados, já que as empresas frequentemente utilizam ferramentas de fraude desatualizadas na tentativa de conter a onda de ataques impulsionados por IA, adicionando fricção e aumentando tanto o abandono de cadastros quanto os falsos positivos.

Capítulo 5: Por que a Prevenção Tradicional contra Fraudes Fica Aquém

A prevenção tradicional contra fraudes foi moldada pela contenção de custos, levando as organizações a dependerem de regras estáticas, revisões manuais e ferramentas pontuais otimizadas para um cenário de ameaças com menor volume e menor velocidade. À medida que a fraude se tornou automatizada, impulsionada por IA e altamente escalável, essas abordagens legadas têm dificuldade para acompanhar, criando lacunas que fraudadores modernos exploram durante a abertura de contas.

• Onboarding Desatualizado: Os controles legados de onboarding não evoluíram tão rapidamente quanto as táticas de fraude, deixando lacunas que criminosos podem explorar durante a criação de contas. Regras estáticas, verificações básicas de “Know Your Customer” (KYC) e sinais de verificação únicos estão cada vez mais fáceis de contornar com identidades sintéticas, documentos gerados por IA e redes de fraude coordenadas.
• Sistemas em Silos: Os sistemas de detecção de fraude frequentemente operam separadamente das ferramentas de verificação de identidade, criando uma defesa fragmentada contra fraudes. Sem uma abordagem unificada, sinais importantes são perdidos, permitindo que fraudadores explorem brechas. Essa falta de integração não apenas reduz a precisão da detecção, como também aumenta as ineficiências operacionais, à medida que as equipes correm para consolidar insights de múltiplas fontes.
• Regras Rígidas: Regras estáticas em sistemas tradicionais de prevenção a fraudes têm dificuldade para acompanhar as táticas dinâmicas e em constante evolução dos fraudadores. Eles exploram esses sistemas previsíveis imitando o comportamento de usuários legítimos ou lançando ataques graduais e discretos que evitam disparar alertas. Empresas que dependem de defesas inflexíveis acabam presas em um ciclo reativo, atualizando regras apenas após a ocorrência dos ataques.

Capítulo 6: Ferramentas para Prevenir NAF

As defesas tradicionais não são suficientes. Para se manterem à frente, as empresas devem adotar táticas proativas que interrompam a fraude em sua origem.

• Biometria Comportamental: As defesas tradicionais não detectam sinais sutis de fraude, mas a biometria comportamental adiciona uma camada inteligente de proteção. Essa capacidade analisa como os usuários interagem com dispositivos, como velocidade de digitação, padrões de movimento do mouse ou toques na tela. Desvios do comportamento normal — como entradas erráticas ou precisão robótica — podem indicar atividade fraudulenta. Ao identificar essas anomalias na fase de registro, as empresas podem interromper a fraude antes que ela se estabeleça.
• Verificação de Identidade: Defesas estáticas frequentemente falham em diferenciar usuários legítimos de fraudulentos, mas recursos modernos de verificação de identidade preenchem essa lacuna. Essas ferramentas validam as informações fornecidas pelos usuários em bases de dados confiáveis, como documentos oficiais emitidos pelo governo ou registros financeiros, e realizam detecção de prova de vida para proteção contra deepfakes.
• Avaliação de Risco Contextual: Fraudadores exploram pontos cegos nas defesas tradicionais, mas a avaliação de risco contextual oferece uma solução dinâmica. Ao analisar fatores como reputação do dispositivo, localização do IP e dados comportamentais em tempo real, as empresas podem avaliar a probabilidade de fraude no momento do registro.
• Detecção de Bots: As defesas tradicionais muitas vezes são incapazes de lidar com o volume e a precisão dos ataques de bots, mas sistemas avançados de detecção de bots podem impedir a criação em larga escala de contas falsas, protegendo as plataformas da empresa contra exploração.
• Dispositivo e Dados Alternativos: Ao incorporar inteligência de dispositivos, sinais de rede e insights baseados em consórcios, as empresas podem detectar comportamentos de alto risco precocemente e distinguir usuários legítimos de fraudadores. Quando utilizados juntamente com a verificação de identidade — frequentemente exigida por regulamentações como KYC, Anti-Money Laundering (AML) e Markets in Crypto-Assets Regulation (MiCA) — esses sinais fortalecem as decisões de registro sem introduzir fricção desnecessária.

Capítulo 7: Construindo uma Defesa Interconectada

A prevenção contra fraudes não é uma solução única para todos. Ela exige camadas de defesa que se adaptem a novas ameaças. Assim como os fraudadores inovam, as empresas devem evoluir continuamente suas estratégias para proteger seus sistemas.

Etapas de Implementação

1. Audite as Vulnerabilidades do Seu Sistema: O primeiro passo para implementar uma estratégia eficaz contra fraudes é identificar os pontos fracos do sistema. Realize uma auditoria abrangente para descobrir vulnerabilidades ao longo da jornada do cliente, especialmente durante as fases de registro, login e transação. Analise fluxos de dados, interações dos usuários e defesas existentes para detectar lacunas que fraudadores possam explorar.
2. Integre Ferramentas de Identidade com a Detecção de Fraudes: Para fortalecer as defesas, integre ferramentas de verificação de identidade e detecção de fraudes em um sistema unificado. Combine esses recursos com detecção avançada de bots, biometria comportamental e pontuação dinâmica de risco para criar uma defesa integrada e multicamadas. A integração entre essas ferramentas permite melhor compartilhamento de dados e tempos de resposta mais rápidos, garantindo que atividades fraudulentas sejam interrompidas antes de se agravarem.
3. Aprimore continuamente os processos com base em ameaças emergentes: Monitore continuamente as tendências, analise padrões de ataque e atualize os processos de detecção de fraudes para enfrentar novas vulnerabilidades. Aproveite machine learning e análise de dados para identificar ameaças emergentes e ajustar os algoritmos de detecção. Teste e otimize regularmente ferramentas como monitoramento comportamental e pontuação de risco para manter sua eficácia.

Os recursos de proteção contra ameaças da Ping Identity combinam detecção inteligente, políticas dinâmicas, insights de risco, integração perfeita e gerenciamento centralizado para proteger os usuários de forma eficaz.

Capítulo 8: Aproveitando o IAM moderno para impedir NAF

NAF é mais do que uma perda financeira — ela compromete a confiança do usuário e prejudica a reputação da sua marca. Fraudadores exploram todas as vulnerabilidades, desde processos de registro fracos até defesas desatualizadas, para comprometer sua plataforma e atingir seus clientes. No entanto, com os serviços universais da Ping Identity, as organizações podem evoluir da autenticação pontual para uma confiança contínua e verificada em cada interação. Ao aplicar serviços modulares de confiança, como verificação de identidade, sinais comportamentais e aplicação adaptativa, sobre a infraestrutura de identidade existente, você pode fechar as lacunas exploradas por invasores enquanto reduz o atrito para clientes confiáveis. O resultado é uma prevenção proativa de fraudes que protege clientes e o negócio sem exigir uma abordagem de substituição completa.

Não deixe que fraudadores ditem a narrativa — assuma o controle e proteja o que mais importa: a confiança dos seus clientes.

¹ https://www.aarp.org/money/scams-fraud/info-2024/identity-fraud-report.html
² https://risk.lexisnexis.com/insights-resources/research/us-ca-true-cost-of-fraud-study
³ https://www.packetlabs.net/posts/what-is-the-price-of-data-on-the-dark-web/
⁴ https://risk.lexisnexis.com/insights-resources/research/us-ca-true-cos

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