IA da Visa evita R$ 1,4 bi em fraudes no Brasil

IA sobre bolsa de sinais heterogêneos

O Decision Manager combina modelos preditivos com análise comportamental e sinais de geolocalização para classificar o risco de cada transação antes da autorização. O fato de 30% das tentativas de fraude apresentarem inconsistências de geolocalização aponta para um padrão explorável: transações legítimas raramente mostram essa anomalia, o que dá ao modelo um sinal de alta especificidade.

Em novembro de 2025, o Let’s Money reportou que a IA da Visa barrou US$ 90 milhões em fraudes via Pix no país, num caso que ilustra como os mesmos modelos migram entre os diferentes rails de pagamento.

O que observar

Os indicadores de desempenho de plataformas antifraude são autorreportados pelo próprio fornecedor da solução, o que torna difícil separar o resultado do sistema da capacidade de detecção que já existia nos estabelecimentos. Vale acompanhar se dados auditados de forma independente confirmarão esses percentuais quando publicados por associações do setor ou pelo Banco Central, que monitora taxas de fraude no sistema de pagamentos.

O e-commerce brasileiro chega a 30 anos com uma estrutura de risco mais fragmentada do que no início: o avanço do Pix, do BNPL e das compras via aplicativos multiplica os canais sem necessariamente unificar a inteligência antifraude entre eles. O crescimento das soluções de valor agregado sobre os rails de pagamento responde a essa fragmentação, mas levanta a pergunta sobre quem carrega o custo de integração para os lojistas menores.

Fontes: TI Inside • Let’s Money • Let’s Money