A prevenção de fraudes é um dos maiores desafios enfrentados pelas instituições financeiras na era digital. Com transações ocorrendo em tempo real e o aumento da sofisticação dos golpes, as soluções tradicionais, como senhas e autenticação biométrica física, não são eficientes contra golpes. Enquanto uma senha pode ser vazada e uma biometria facial pode ser injetada com deepfakes, o comportamento de um usuário é único e dinâmico, tornando-se um poderoso aliado na identificação de fraudes.
A biometria comportamental analisa padrões individuais de interação com dispositivos, como a velocidade de digitação, o ritmo dos toques na tela, o movimento do mouse e o estado emocional do usuário, como, stress para detecção de golpes. Ao contrário de abordagens estáticas baseadas em autenticação, essa tecnologia funciona de forma contínua ao longo de toda a sessão do usuário. Isso permite detectar anomalias em tempo real e detectar fraudes antes que causem prejuízos significativos. Além disso, a capacidade de diferenciar uma sessão autêntica de uma tentativa fraudulenta se baseia em um histórico de comportamento acumulado, tornando muito mais difícil para um criminoso simular a identidade de um cliente legítimo.
O uso da biometria comportamental também deve ser aplicado para ajudar a reduzir o atrito de clientes genuínos, algo extremamente relevante em um momento em que os bancos competem pela liderança no mercado.
Casos práticos de detecção de fraude
Imagine um cliente realizando uma transferência de sua casa, usando seu dispositivo habitual e interagindo da mesma forma de sempre. Sua digitação segue o padrão conhecido, seus movimentos são fluidos e não há sinais de pressão. Tudo indica que se trata de uma operação autêntica. Agora, considere outro cenário: um usuário tentando realizar uma transação de alto valor, mas apresentando comportamentos atípicos, como tremores nas mãos, hesitação na digitação e uma sessão excessivamente longa. Essas são características que podem indicar um caso de coação, em que um fraudador obriga a vítima a executar a transação sob pressão.
Outro exemplo clássico é a tentativa de fraude realizada por robôs automatizados. Mesmo que um software consiga replicar credenciais roubadas, sua interação com o sistema nunca será igual à de um humano. Movimentos excessivamente rápidos e padronizados, cliques em posições idênticas e padrões de digitação mecanizados são fáceis de identificar por sistemas avançados de biometria comportamental.
Desafios
A implementação dessa tecnologia, no entanto, apresenta desafios. O volume massivo de dados gerados precisa ser processado rapidamente, exigindo infraestrutura robusta. Pequenas e médias empresas podem encontrar dificuldades para desenvolver seus próprios modelos de machine learning, o que torna essencial a parceria com fornecedores especializados que já oferecem soluções especializadas e escaláveis. Além disso, a constante evolução das técnicas de fraude exige atualização frequente dos modelos, garantindo que as ameaças emergentes sejam rapidamente identificadas.
Do ponto de vista do consumidor, a biometria comportamental equilibra segurança e experiência, pois não exige etapas adicionais para autenticação. Em transações de baixo risco, o sistema pode validar a identidade do usuário sem necessidade de intervenção, eliminando fricção desnecessária. Por outro lado, quando um comportamento suspeito é detectado, o banco pode solicitar uma verificação adicional, como uma confirmação via aplicativo ou a biometria facial. Essa abordagem adaptativa garante que a segurança seja reforçada apenas quando realmente for necessário.
Próximos passos
Olhando para o futuro, a tendência é que a biometria comportamental se torne ainda mais refinada, integrando-se a redes interbancárias para compartilhar informações sobre padrões de fraude entre instituições financeiras. Esse tipo de colaboração já acontece em países como Austrália e Argentina e tem potencial para transformar a segurança digital globalmente. Além disso, a crescente sofisticação dos fraudadores, que utilizam inteligência artificial para criar deepfakes e manipular sistemas tradicionais de autenticação, reforça a necessidade de uma abordagem dinâmica e baseada em dados.
A combinação da experiência com a segurança digital se tornando um fator decisivo na fidelização de clientes, a análise comportamental não é apenas uma tendência, mas um imperativo estratégico. As instituições que adotarem essa abordagem de forma proativa estarão melhor posicionadas para proteger seus clientes e minimizar perdas, ao mesmo tempo em que proporcionam uma experiência digital mais fluida e segura.
Cassiano Cavalcanti, especialista em prevenção de fraudes e cibersegurança, e atualmente é diretor de pré-vendas da BioCatch na América Latina.
