A Dock desenvolveu com a Databricks e a Indicium AI um modelo de inteligência artificial batizado de Score Laranja, feito para apontar contas de maior risco antes que sejam usadas para fraude. Em um dos casos avaliados no teste, o modelo sinalizou como suspeita uma conta 37 dias antes de a fraude ser registrada. A iniciativa foi apresentada no Febraban Tech, que aconteceu de 24 a 26 de agosto, em São Paulo.
O modelo foi testado em uma base de mais de 1,2 milhão de contas de pessoas físicas e jurídicas e analisa 26 variáveis para atribuir a cada conta um nível relativo de risco, combinando dados transacionais, análise comportamental e redes de relacionamento.
Como o Score Laranja foi testado
| Item | Dado |
|---|---|
| Base de teste | Mais de 1,2 milhão de contas PF e PJ |
| Variáveis analisadas | 26 |
| Antecedência no caso citado | 37 dias antes do registro da fraude |
| 1ª movimentação via Pix nesse caso | Três dias após a abertura da conta |
| Parceiros no desenvolvimento | Databricks e Indicium AI |
Resultados de teste informados pela Dock em agosto de 2026. Site: Dock
O cadastro limpo não diz nada
A premissa do modelo é que a conta laranja não se revela na abertura. Ela pode ser aberta dentro das regras, com documentação em ordem, e só depois apresentar comportamento incompatível com o perfil esperado. Por isso o Score Laranja olha para como o dinheiro circula: tempo de abertura da conta, velocidade de movimentação, permanência do saldo, características das transações e as relações estabelecidas com terceiros.
O caso citado no anúncio é de uma conta PJ. A primeira movimentação via Pix aconteceu três dias depois da abertura. No quarto dia, o modelo já havia posto a conta na faixa de maior risco. A fraude foi registrada 37 dias depois disso.
“Nosso objetivo não é afirmar que um modelo consegue prever uma fraude com certeza, mas aumentar a capacidade de identificar com antecedência contas que merecem uma investigação mais aprofundada. Quanto mais cedo identificamos sinais de comportamento de risco, maior é a janela de atuação das equipes de prevenção”, afirma Thiago Cunha, VP Trust Security & Financial Crime para a América Latina da Dock.
