Novas abordagens de prevenção são essenciais por avanço de fraudes com IA nas empresas

O avanço das fraudes digitais impulsionadas por Inteligência Artificial tem elevado o nível de complexidade dos golpes online e pressionado empresas a adotarem abordagens mais robustas de prevenção. Nesse contexto, a verificadora Sumsub anuncia o lançamento do Adaptive Deepfake Detector, solução desenvolvida para identificar fraudes cada vez mais sofisticadas, incluindo deepfakes gerados por IA.

Segundo Dados da Sumsub, em 2025, os ataques com deepfakes cresceram 126% no Brasil. Globalmente, os ataques sofisticados, que envolvem múltiplas camadas de manipulação, cresceram 180% e já representam 28% de todas as fraudes detectadas, um movimento que reflete a sofisticação crescente desse tipo de cibercrime e que também impacta os mercados digitais em expansão. Segundo a empresa, o crescimento dos deepfakes tem sido observado de forma consistente desde 2023, sem sinais de desaceleração em diferentes mercados.

“Em 2026, o cenário de ameaças evoluiu e exige que equipes de gestão de risco adotem modelos de prevenção de fraudes de nova geração. Os deepfakes modernos já não podem ser detectados a olho nu, e a tomada de decisão precisa se basear na análise de múltiplos sinais em tempo real”, afirma Javier Herrera Zumztein, gerente de Pré-Vendas de  Monitoramento de Transações da Sumsub.

A rápida evolução dessas tecnologias, combinada ao aumento da digitalização de serviços financeiros e transações online, torna o desafio ainda mais relevante para empresas que atuam em ambientes digitais. Diferentemente dos modelos tradicionais, que dependem de ciclos de atualização que podem levar semanas ou meses, a nova solução utiliza aprendizado contínuo, permitindo que o sistema se adapte em questão de horas a novos padrões de fraude.

“O Adaptive Deepfake Detector combina verificação de documentos, inteligência de dispositivos e análise de redes fraudulentas para reforçar a detecção. Em um cenário em que o custo da falha é elevado, uma abordagem mais abrangente para fraudes impulsionadas por IA se torna essencial”, completa Zumztein.

A tecnologia analisa múltiplas camadas de Dados, incluindo também geolocalização, endereço IP, sinais de dispositivos e Biometria Facial, além de cruzar informações entre diferentes usuários para identificar possíveis redes fraudulentas. O modelo não se limita apenas a conteúdos manipulados, como imagens e vídeos falsos, mas também pode identificar métodos de injeção utilizados por fraudadores para burlar sistemas de verificação.

Com isso, o sistema ajusta automaticamente seus parâmetros a cada nova tentativa de fraude, sem necessidade de intervenção manual, elevando a precisão da detecção para níveis próximos de 100%, segundo a empresa. Em um cenário em que o custo de falhas em Segurança Digital é cada vez mais alto, a adoção de soluções adaptativas tende a se tornar prioridade para empresas que buscam equilibrar crescimento, experiência do usuário e conformidade regulatória.