Bancos adotam novo padrão para avaliar o comportamento dos clientes

Estratégia antifraude deixa de comparar usuários com perfis semelhantes e passa a utilizar o histórico de cada pessoa como referência

Para aprimorar o combate a fraudes sem prejudicar a experiência nas plataformas digitais, os bancos adotaram um novo padrão para avaliar o comportamento dos clientes. O modelo de risco baseado em grupos foi substituído por um mais individualizado, em que cada pessoa se torna sua própria referência. Essa transformação foi constatada durante a Febraban Tech 2026, maior evento de tecnologia e inovação do setor financeiro, realizado no fim de agosto, em São Paulo.

Diretor de Segurança Corporativa do Itaú Unibanco, Adriano Volpini explica que, anteriormente, as instituições trabalhavam com grandes agrupamentos de situações para tentar entender quais eram os padrões de fraude e, também, dos clientes.

“A tecnologia avançou, o uso de dados avançou e aí começamos a trabalhar de uma maneira muito mais personificada. Em vez de eu ter um modelo que explique uma característica de um núcleo da população, eu tenho um modelo que explique o padrão de cada um. Quando eu tenho essa capacidade de personalizar, minha eficiência e assertividade aumentam”, destaca.

O executivo ressalta que a personalização não beneficia apenas a segurança, mas também a jornada do usuário no ambiente digital, com equipes de segurança e de experiência do cliente trabalhando em conjunto para desenhar cada detalhe.

“Nós brincamos que é fácil resolver o problema da fraude: basta não permitir que alguém transacione, abra uma conta ou compre um produto, não é? No Itaú, por exemplo, as equipes de segurança trabalham com o principal fator de busca incansável, que é dar a experiência segura, e não a segurança com alguma experiência”, diz Volpini, que complementa: “Se a experiência não fizer sentido para o cliente, ele não vai operar de maneira segura, ou vai fazer errado, ou não vai fazer”.

Na prática, a lógica para promover uma experiência segura e sem fricção se traduz em calibrar a autenticação ao perfil de risco. “Quando falamos em impactar menos o cliente, a personalização é muito importante. Porque aí eu adapto o grau de autenticação ao perfil de risco de cada cliente, em vez de aplicar a mesma régua para todo mundo. Quando eu consigo fazer isso, o resultado é melhor, porque reduzimos o impacto”, complementa Cassia Dias, especialista em Prevenção à Fraude.

Integração a favor da fluidez

Mas, para que essa personalização funcione no dia a dia, entra em campo um novo elemento: a combinação de sinais. Ao integrar diferentes fontes de informação, é possível equilibrar o risco e o grau de autenticação de cada cliente. Na prática, essa análise estratégica é a operação por trás do modelo personalizado, capaz de garantir uma experiência positiva e individualizada, mas sem abrir mão da segurança rígida necessária para combater as fraudes cada vez mais sofisticadas.

A adoção desse novo formato ocorre no momento em que os ataques evoluem mais rápido do que as soluções pontuais conseguem acompanhar. Divulgado em março deste ano, relatório global da Interpol alerta sobre a sofisticação das fraudes financeiras e o crescimento das scam centers, centrais organizadas por grupos criminosos para promover ações digitais em escala global.

É nesse cenário com ameaças cada vez mais sofisticadas que a proteção deixou de depender apenas de um sinal de validação e passou a exigir a leitura conjunta de diferentes fontes sobre cada cliente.

Diretor de Risco (CRO) do PagBank, Sadami Ikegami acredita que a combinação de sinais documentais, biométricos e comportamentais é o que eleva a assertividade das análises. Hoje, avaliar um único fator isolado aumenta a margem de erro. Por outro lado, a leitura conjunta de diferentes fontes amplia a capacidade de identificar padrões legítimos e tentativas de fraude.

“O combate à fraude deixou de ser um desafio que pode ser resolvido por uma única ferramenta ou por regras estáticas. Estamos falando de um ambiente extremamente dinâmico, em que surgem novos vetores de ataque, novos comportamentos de consumo e novas formas de interação digital”, afirma.

Sadami destaca que o desafio não é apenas ampliar as camadas de proteção, mas garantir que elas funcionem de forma coordenada e coerente. “Quanto maior a diversidade de canais, produtos e perfis de clientes, mais importante se torna uma visão integrada da gestão de risco”, diz.

O executivo acredita que a migração de uma lógica centrada exclusivamente no controle para uma abordagem que equilibra risco e experiência é o caminho natural do setor. “A solução não é pedir mais validações para todos os clientes, mas aplicar o nível adequado de verificação para cada contexto”, destaca.

Esse racional confirma, em outra ponta da operação, o que Cassia Dias já havia descrito na prática: personalizar não é afrouxar a régua, é calibrá-la por perfil de risco.

Diante desse cenário, o mercado passou a exigir uma combinação dinâmica. “A era das regras estáticas e dos pontos isolados de checagem acabou. Hoje, combinamos múltiplos sinais comportamentais e dados em tempo real para criar uma camada de inteligência contínua. É assim que garantimos fricção zero para quem é legítimo e barreira total para o fraudador”, contextualiza José Oliveira, CTO da Certta.

Aliada à combinação de diferentes fontes de informação, a personalização da avaliação comportamental transforma o cliente em sua própria referência. Com essa lógica individualizada, a proteção de dados e transações deixa de pesar sobre o usuário e passa a integrar a experiência digital.

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