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O processador de pagamentos global Stripe descreve os crescentes danos causados pelas fraudes nos pagamentos e explica como as ferramentas baseadas em IA estão ajudando as empresas a enfrentar essas ameaças e a desbloquear novas oportunidades de crescimento.
Para os líderes empresariais, a fraude nos pagamentos não é apenas um incómodo: é um risco estratégico. As defesas tradicionais estão sendo ampliadas por criminosos que ampliam seus ataques usando inteligência artificial generativa (Gen AI).
No entanto, a IA está a tornar-se rapidamente numa das ferramentas mais poderosas na luta contra a fraude. O que antes era uma tecnologia de nicho agora é fundamental para proteger as receitas, melhorar a experiência do cliente e preservar a confiança.
Status de fraude de pagamento
Um relatório recente da plataforma global de processamento de pagamentos Stripe, 2025 AI e o Estado da Fraude, pintar um quadro difícil. Os fraudadores não operam mais de forma oportunista: eles operam com eficiência industrial. Eles usam Zen AI para criar identidades falsas e criar sites completamente artificiais, criando frentes altamente credíveis para solicitar pagamentos. De acordo com Stripe, um em cada três líderes empresariais afirma que a IA está piorando a criação de contas falsas e a fraude comercial.
Enquanto isso, métodos de fraude mais tradicionais, como ataques de força bruta e preenchimento de credenciais, continuam, mas agora estão sendo automatizados e escalonados. Esta fraude de “cartão não presente” é amplificada por ataques à velocidade das máquinas, para os quais os sistemas legados nunca foram concebidos para lidar. As consequências vão além da perda financeira imediata. A fraude também causa danos de segunda ordem: estornos, custos operacionais associados a revisões manuais, risco de reputação e, talvez mais predominantemente, falsas recusas.
Falsas negações adicionam danos adicionais
Em resposta ao aumento do risco de fraude, muitas empresas reforçaram, compreensivelmente, os seus processos de segurança. Muitas vezes, confiarão em sistemas baseados em regras para impedir pagamentos fraudulentos: “Se o AVS falhar, recuse”; “Se CVC não corresponder, bloquear”; E, portanto, esta abordagem pode conter o fluxo de fraudes, mas isso tem um custo. Os sistemas baseados em regras tendem a pecar por excesso de cautela devido à sua lógica rígida: com regras fixas, não há abstração, nem adaptabilidade em tempo real às estratégias em evolução dos fraudadores.
O resultado, em muitos casos, são gerados falsos positivos, transações válidas são sinalizadas e rejeitadas. Essas falsas quedas não chegam às manchetes no caminho de grandes ataques cibernéticos. Mas eles podem causar danos ainda maiores a longo prazo. Quando clientes genuínos e honestos são bloqueados, não há apenas perda de receita, mas também uma experiência muito negativa que pode destruir a fidelidade e levar os clientes a outro lugar.
Por que a prevenção tradicional de fraudes está falhando
As soluções tradicionais de fraude, como motores de regras e listas negras, têm funcionado bem num mundo mais lento e menos adversário. Mas as actuais operações fraudulentas, especialmente as conduzidas pela IA, representam um desafio particular para as defesas baseadas em regras. Os mecanismos de regras não conseguem detectar facilmente as sofisticadas identidades falsas criadas pela Genre AI, nem podem se adaptar dinamicamente quando os fraudadores mudam de tática.
Com a evolução tão rápida da fraude, os processos estáticos não conseguem acompanhar os padrões de abuso em constante mudança. E as equipes de revisão manual estão sobrecarregadas: a velocidade e o volume do comércio eletrônico moderno tornam a verificação manual de pagamentos digitais cara, lenta e propensa a erros.
Soluções baseadas em IA
A IA oferece uma forma fundamentalmente diferente de gerenciamento usando aprendizado de máquina (ML) para avaliar milhares de transações em tempo real. Os dados capturados incluem metadados de transação padrão, como produto, hora, localização, tipo de dispositivo e endereço IP. Além disso, dados comportamentais, como histórico da conta e padrões de compra, são analisados para fornecer insights mais profundos. A análise é ainda mais reforçada pela informação recolhida em todo o ecossistema global de pagamentos.
Os modelos de aprendizado de máquina detectam anomalias sutis e padrões de fraude emergentes. Eles podem sinalizar mudanças repentinas de comportamento, por exemplo, novos registros de contas do mesmo IP ou aumentos incomuns no tamanho da transação, e então aplicar dinamicamente a pontuação de risco. É importante ressaltar que eles operam na velocidade da máquina, fornecendo decisões em tempo real que são muito mais granulares e precisas do que os sistemas baseados em regras.
Este método funciona. Cerca de metade de todas as empresas utilizam agora ferramentas ou recursos de IA nas suas estratégias de prevenção de fraudes.
Diferença de listras
A Stripe oferece um conjunto totalmente integrado de produtos financeiros que permitem pagamentos para varejistas online e offline, empresas de assinatura e mercados. No centro desses produtos estão serviços baseados em IA projetados para detectar e combater fraudes. A Stripe processa pagamentos para milhões de empresas, e seus modelos de IA permitem avaliações de risco altamente precisas, beneficiando-se de grandes quantidades de dados. Isso resulta na detecção de mais fraudes e na rejeição de menos clientes genuínos. E como estão em constante aprendizado, os modelos de IA da Stripe se adaptam rapidamente às novas técnicas de fraude.
O impacto nos negócios é triplo. Primeiro, uma maior aprovação de transações válidas aumenta a receita e melhora a experiência do cliente. Em segundo lugar, um bloqueio de fraude mais preciso reduz estornos e perdas relacionadas a fraudes. Terceiro, os custos operacionais são reduzidos: as equipes antifraude podem se concentrar em anomalias e exceções, em vez de passar por enormes quantidades de revisões manuais.
Construindo instalações estratégicas
A prevenção da fraude já não pode ser considerada um requisito puramente defensivo. Com modelos alimentados por IA, torna-se um facilitador estratégico. Experiências de checkout mais tranquilas, menos recusas falsas e pontuação de risco dinâmica contribuem para um ambiente de pagamento confiável e escalável que apoia o crescimento.
No cenário atual do comércio eletrônico, a fraude está aumentando. Mas ao implementar a IA, as empresas podem virar essa maré. Em vez de reagir, você pode antecipar-se. Em vez de proteger, você pode otimizar. A prevenção eficaz da fraude torna-se um catalisador para a conversão, a satisfação do cliente e a resiliência a longo prazo.
Investir na defesa contra fraudes baseada em IA não é mais opcional. É uma alavanca importante para permitir o crescimento, proteger as receitas e construir confiança num mundo onde os custos do falso declínio são muito reais e a ameaça de fraude mais sofisticada.
Para saber mais sobre como prevenir fraudes de pagamento, baixe IA de 2025 e o estado da fraude Relatório do Stripe.
