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USO DE IA EM FRAUDES DISPARA 300% EM TODO O MUNDO; BRASIL É DESTAQUE NEGATIVO

O documento aponta que uma em cada 25 tentativas de verificação digital no ano passado foi fraudulenta

Publicada em 17/07/26 às 10:46h - 45 visualizações

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USO DE IA EM FRAUDES DISPARA 300% EM TODO O MUNDO; BRASIL É DESTAQUE NEGATIVO
 (Foto: Portal Mundos dos Famosos)

O uso de inteligência artificial em fraudes de identidade digital aumentou 300% no último ano, acendendo alerta vermelho em setores de e-commerce e finanças em todo o mundo. Os dados são do Relatório de Fraude de Identidade 2026, divulgado por uma plataforma global de verificação de identidade digital e prevenção a fraudes.

O documento aponta que uma em cada 25 tentativas de verificação digital no ano passado foi fraudulenta.

O avanço da tecnologia facilitou a criação de mídias manipuladas e identidades falsas em escala industrial, reduzindo o custo operacional para os criminosos e aumentando a precisão dos golpes.

A América Latina registrou uma aceleração preocupante desse cenário, com alta de 48% nas tentativas de fraude em meios de pagamento e de quase 25% nas fintechs.

Na região, a falsificação de identidade utilizando documentos oficiais como passaportes e RGs concentrou a maioria dos ataques.

E o Brasil aparece em destaque negativo nas pesquisas de percepção de segurança: mais de um quarto dos brasileiros relatou ter sofrido tentativas de golpe pelo menos cinco vezes nos últimos doze meses, com perdas financeiras individuais que frequentemente superaram a marca de mil e trezentos reais.

Os sites de vendas online e as instituições financeiras continuam sendo os alvos preferenciais dos criminosos, registrando taxas de ataque muito superiores à média global devido ao imenso volume de transações financeiras diárias e à menor regulamentação no varejo digital.

Para conter as perdas bilionárias e proteger o consumidor, especialistas do setor de segurança defendem que as empresas adotem sistemas de verificação que combinem inteligência artificial e revisão humana para detectar padrões de comportamento suspeitos e identificação de casos mais complexos.




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