Starling lança IA que detecta 11 tipos de golpe no app
O agente de IA Scam Intelligence, do Starling, questiona o cliente antes do pagamento e identifica golpe romântico, deepfake e outros nove tipos de fraude.
O Starling Bank colocou um agente de inteligência artificial dentro do aplicativo para conversar com o cliente antes de uma transferência suspeita, fazer perguntas e avisar se o caso tem cara de golpe. A ferramenta, chamada Scam Intelligence, identifica o golpe romântico e outros dez tipos de fraude, de deepfake a falso investimento.
A fraude que o Starling quer barrar no Reino Unido
O Starling oferece como exemplo um cliente que diz ter sido pedido a transferir £3 mil para a passagem de avião de um novo parceiro. O Scam Intelligence detecta os primeiros sinais de golpe romântico e faz uma série de perguntas, como por que o parceiro não pode custear a viagem, onde os dois se conheceram e há quanto tempo estão juntos. Em seguida, o agente avalia se o caso é provavelmente um golpe e sugere uma ligação para o time de suporte do banco.
O recurso roda dentro do app e cobre golpes de pensão, deepfake e investimento, além do romântico, somando 11 tipos. “A fraude precisa ser combatida na origem, mas, sem uma colaboração efetiva das plataformas de mídia social onde a maioria dos golpes se origina, cabe às pessoas e a seus bancos manter os golpistas afastados. No Starling, trabalhamos nos bastidores para identificar ameaças e damos aos nossos clientes ferramentas para se protegerem”, disse Bernadette Smith, diretora de clientes e de banking do Starling.
O banco diz que a ferramenta foi inspirada por Cecilie Fjellhøy, que perdeu quase £200 mil em um golpe romântico sofisticado retratado na série da Netflix “O Golpista do Tinder”. “Às vezes é preciso alguém ou algo objetivo, como o seu banco, para ajudar você a enxergar o comportamento do golpista pelo que ele realmente é”, afirmou Fjellhøy, que participou do desenvolvimento do recurso.
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O mesmo tipo de golpe pressiona o Brasil
O movimento ecoa um problema que cresce no Brasil, onde foram registrados 28 milhões de casos de fraude envolvendo o Pix entre janeiro e setembro de 2025, com crimes digitais como QR code falso, phishing e engenharia social assistida por deepfake respondendo por quase metade das ocorrências. Aqui, o esforço de detecção também tem migrado para a inteligência artificial, com instituições e bureaus de dados apostando em IA para combater fraudes na entrada do fluxo.
Em paralelo, o país avança em regras que tentam responsabilizar o ponto de origem do golpe: o governo editou novas regras para plataformas digitais que tratam de conteúdo manipulado por IA. A diferença do Scam Intelligence é o ponto da intervenção: em vez de checar o cadastro ou bloquear depois, o sistema interrompe a conversa no momento exato em que o dinheiro está prestes a sair.
O que observar
A aposta desloca a defesa contra fraude do back-end para a interface, no instante do pagamento. Vale acompanhar se a abordagem conversacional reduz a perda sem virar atrito que afasta o cliente: instituições financeiras que adotarem assistentes que interrogam o usuário antes de cada transferência vão precisar calibrar quando perguntar e quando deixar passar, sob risco de fadiga de alertas. A pergunta que fica é se o ganho de prevenção se sustenta quando o golpista também usa IA para soar convincente.
Há ainda o ponto levantado pela própria origem dos golpes. Se a maior parte das fraudes nasce fora do sistema financeiro, em plataformas de mensagem e redes sociais, bancos e reguladores assumem o custo de uma falha que começa em outro elo. No Brasil, com o Pix como trilho dominante e o BC pressionando por mecanismos de devolução e rastreio, o teste será se a detecção no ponto de pagamento se torna padrão de mercado ou diferencial de poucos.
