O ano de 2026 tem sido marcado por uma variedade de novas fraudes surgindo. Para você ter ideia, já temos até o registro de um ataque realizado de forma autônoma por uma IA agêntica.
E o que isso tem a ver com modelos preditivos? Se fraudes e ataques evoluem a todo momento, inclusive se tornando mais sofisticadas pelo uso de ferramentas de Inteligência Artificial, uma das maneiras mais eficazes de uma operação antifraude conseguir se proteger é estando à frente do tempo.
Aqui entram os modelos preditivos: são sistemas que analisam dados com o objetivo de identificar padrões e estimar o que pode acontecer no futuro. Tudo isso em questão de segundos.
Quer saber mais sobre o assunto? Vem com a gente para descobrir:
Vamos lá?
O que são os modelos preditivos?
Os modelos preditivos são sistemas que analisam grandes volumes de dados para identificar padrões e estimar o que tem mais chance de acontecer no futuro.
Em vez de uma instituição tomar decisões por “achismo”, por exemplo, ela usa informações de eventos passados para calcular a probabilidade de um determinado comportamento se repetir. Quanto mais dados relevantes, mais precisas tendem a ser as previsões.
No setor financeiro, trabalhar com modelos preditivos significa analisar:
- Histórico de transações;
- Perfil dos clientes;
- Sinais que identificam comportamentos que fogem do padrão, como muitas transações repentinas em uma conta que antes não era tão ativa assim ou operações em horários nunca registrados antes.
É com base na análise desses sinais que as instituições conseguem estimar o risco de cada operação e agir com mais rapidez diante de possíveis fraudes ou movimentações suspeitas. É basicamente como estar à frente do tempo.
Para operações de prevenção a fraudes e outros crimes financeiros, os modelos preditivos ajudam a direcionar a atenção das equipes para os casos que realmente merecem uma análise mais aprofundada.
Com essa tecnologia, em vez de tratar todas as transações da mesma forma, a instituição consegue priorizar aquelas com maior probabilidade de representar um risco.
Como os modelos preditivos funcionam?
Os modelos preditivos funcionam a partir da análise de dados históricos. Ou seja, eles recebem informações sobre transações, perfis de clientes e comportamentos já registrados para identificar padrões que costumam estar associados a determinadas situações, como fraudes identificadas ou operações legítimas validadas. A partir desse aprendizado, conseguem estimar o nível de risco de novas transações em tempo real.
Modelos preditivos são capazes de avaliar diferentes fatores ao mesmo tempo, como:
- Valor da transação;
- Frequência de movimentações;
- Localização;
- Dispositivo utilizado;
- Histórico do cliente.
Em poucos segundos, o modelo calcula a probabilidade de aquela operação representar um risco.
Importante: esse processo não é estático. Na verdade, ele acontece de forma contínua.
À medida que novos dados são incorporados, os modelos são atualizados para acompanhar mudanças no comportamento dos clientes e nas estratégias usadas por fraudadores.
Como modelos preditivos reduzem fraudes no Pix?
No contexto das fraudes no Pix, modelos preditivos servem para identificar sinais de risco antes mesmo que uma transação seja concluída. Note que essa é uma velocidade bastante alta, já que o Pix é uma transferência instantânea, que ocorre em milissegundos.
O que acontece aqui é que, em vez de analisar apenas regras fixas de aprovação ou reprovação, esses modelos vão rapidamente avaliar o contexto de cada operação.
Quando a combinação de fatores sugere um risco elevado (valor da transferência, dispositivo utilizado e por aí vai), a operação pode ser sinalizada para revisão.
Essa dinâmica serve tanto para reduzir perdas financeiras quanto o volume de análises manuais. O resultado é um monitoramento mais eficiente, que protege clientes sem comprometer a agilidade das transações via Pix.
Como criar um modelo preditivo?
O processo de criação de um modelo preditivo começa pela definição do problema que se deseja resolver e depende da qualidade dos dados utilizados.
No contexto financeiro, por exemplo, um modelo pode ser desenvolvido para estimar a probabilidade de uma transação ser fraudulenta.
Veja só quais são as principais etapas:
- Definir o objetivo: estabelecer qual comportamento o modelo deve prever, como identificar fraudes no Pix ou operações suspeitas de lavagem de dinheiro;
- Coletar os dados: reunir informações relevantes, como histórico de transações, perfil dos clientes, dispositivos utilizados, localização e registros de fraudes já confirmadas;
- Preparar os dados: corrigir inconsistências, eliminar duplicidades, tratar informações ausentes e organizar os dados para que possam ser analisados;
- Treinar o modelo: utilizar os dados históricos para que o algoritmo aprenda a reconhecer padrões associados a operações legítimas e fraudulentas;
- Validar os resultados: testar o modelo com dados que não participaram do treinamento para verificar sua precisão e identificar possíveis ajustes;
- Colocar o modelo em produção: integrar o modelo aos sistemas da instituição para que ele analise novas transações em tempo real;
- Monitorar e atualizar continuamente: acompanhar o desempenho do modelo e treiná-lo novamente sempre que surgirem novos padrões de comportamento ou novas estratégias de fraude.
O modelo preditivo vai então ficar integrado ao sistema que monitora as transações da instituição financeira.
Sempre que um Pix é iniciado, por exemplo, a plataforma recebe os dados da operação e, em poucos milissegundos, compara aquela transação com milhões de registros e padrões aprendidos anteriormente.
Com base nessa análise, o modelo calcula o nível de risco da operação e envia essa informação para a plataforma, que pode aprová-la, encaminhá-la para revisão, aplicar outras regras definidas pela própria instituição ou reprová-la.
Aliás, vale lembrar que todo esse processo acontece automaticamente e em tempo real, por isso não causa impactos na experiência dos clientes de cada instituição.
Qual a diferença entre modelos supervisionados e não supervisionados?
O que muda entre um modelo supervisionado e um não supervisionado é a forma como eles aprendem. Enquanto os supervisionados são treinados com dados que já indicam o resultado esperado, os não supervisionados analisam os dados sem essa informação, ou seja, buscam padrões e comportamentos por conta própria.
Vamos juntos entender mais detalhes sobre essas dinâmicas?
Modelos supervisionados
Estes modelos aprendem a partir de exemplos já classificados. Durante o treinamento, o algoritmo recebe um conjunto de dados que informa quais transações eram legítimas e quais eram fraudulentas.
Com base nesses exemplos, ele consegue então identificar padrões e, consequentemente, passa a estimar a probabilidade de uma nova operação representar um risco.
Aliás, no contexto da prevenção a fraudes, esse é um modelo amplamente utilizado. Afinal, é ele que consegue reconhecer comportamentos semelhantes a golpes já conhecidos e aprender com novos tipos de ataque que vão surgindo com o tempo. Por consequência, é claro, instituições financeiras conseguem tomar decisões mais rápido e com mais precisão.
Modelos não supervisionados
Os modelos preditivos não supervisionados são treinados usando conjuntos de dados não rotulados, o que significa que não há uma variável alvo específica para ser prevista. Em vez disso, são recebidos apenas dados de entrada e o objetivo é identificar padrões entre essas informações.
Esses modelos exploram a estrutura interna dos dados e procuram por relações ocultas. Podem ser usados para tarefas como agrupamento e detecção de anomalias. Costumam ser utilizados para clusterização de clientes, por exemplo.
Sua operação antifraude pode estar à frente do tempo
Para que os modelos preditivos sejam colocados em ação, é preciso ter uma plataforma adequada para a análise e interpretação dos dados. O Módulo Antifraude do DeLorean é uma solução da Data Rudder que utiliza Inteligência Artificial e machine learning para treinar modelos preditivos específicos para o cenário de fraudes no Pix, TED, boleto e cartão.
Essa solução usa algoritmos exclusivos e treinados para sua operação, que evoluem continuamente a partir de uma combinação de informações internas, histórico transacional e dados de mercado para identificar riscos e priorizar decisões com precisão.
Com dashboard intuitivo e interface user-friendly, o DeLorean Antifraude Pix oferece transparência nos resultados dos modelos preditivos, o que torna possível compreender os fatores que influenciam a decisão. Tudo isso com um tempo de processamento de até 150 milésimos de segundo.
Para conhecer todos os detalhes sobre a nossa plataforma especializada em prevenção a fraudes Pix, dê uma olhada no nosso site e conheça melhor o DeLorean.
