A inteligência artificial está criando uma nova classe de fraudadores: pessoas que jamais tentariam um crime convencional, mas estão dispostas a escrever um comando e esperar o resultado. Especialistas em segurança financeira alertam que esse distanciamento psicológico habilitado pela IA transforma o perfil de ameaças para bancos e sistemas de pagamento.
Fraude financeira: antes e depois da IA
| Característica | Modelo tradicional | Com IA |
|---|---|---|
| Volume por plataforma | Alto (credential stuffing) | Baixo, abaixo do limiar de alerta |
| Alvo | Uma plataforma | Múltiplas plataformas |
| Detectabilidade | Picos identificáveis | Padrão distribuído oculto |
| Barreira moral | Presente | Reduzida: distância psicológica |
| Perfil do atacante | Criminosos experientes | Iniciantes habilitados pela IA |
Padrões descritos no Nacha Smarter Faster Payments. Fonte: Finextra
O fraudador que não se sente criminoso
Matt Vega, chefe de gabinete da Sardine, relatou que, em conversas com fraudadores, eles descreveram um novo autoconceito: “Eu não fiz isso. Eu não roubei dessa pessoa. Eu apenas escrevi um comando e esperei para ver o que acontecia”, disse Vega. Segundo ele, essa dissociação entre ação e responsabilidade está ampliando o número de pessoas dispostas a cometer fraudes. O comportamento fraudulento também está se intensificando: abuso de plataformas, estornos e fraude de primeira parte continuam, mas agora esses atores estão assumindo riscos maiores porque a IA aumenta a confiança deles.
Categorias antes separadas, como fraude, cibersegurança e proteção de contas, estão se fundindo numa ameaça unificada chamada “ciberfraude”, com ataques mais sofisticados integrados em múltiplos sistemas. O modelo antigo de “credential stuffing” com alto volume em uma única plataforma está dando lugar a ataques de varredura de baixo volume distribuídos por diversas plataformas, abaixo dos limiares que disparam alertas nos sistemas atuais.
