A visão dos times mais maduros
Em conversas com líderes de prevenção à fraude de empresas referência no mercado, um padrão se destaca: para eles, a inteligência artificial não é apenas uma nova tecnologia, mas uma ferramenta prática para acelerar decisões críticas com base em dados. Quando bem aplicada, a IA reduz custos operacionais, aumenta a assertividade e fortalece a experiência do cliente — mas para isso, precisa de estrutura.
Estrutura técnica, sim. Mas também organizacional.
Ao observar esses times de perto, vimos como eles constroem áreas de analytics robustas, enfrentam desafios comuns na adoção da IA e, sobretudo, como mantêm o foco nos resultados de negócio ao longo de toda a jornada. Neste artigo, reunimos os principais aprendizados.
O valor real da IA: decisão rápida com dados complexos
Ao contrário de soluções genéricas de automação, a IA em prevenção à fraude opera como uma força de trabalho altamente especializada. Seu diferencial está na capacidade de interpretar dados não estruturados, identificar padrões atípicos e agir em tempo real — tudo isso com um nível de precisão difícil de atingir apenas com regras manuais.
Nos times mais avançados, vemos modelos de IA atuando em etapas como:
Interpretação de documentos e imagens;
Análise de histórico de comportamento;
Sugestão automatizada de decisões, com base em critérios ajustáveis;
Revisão contínua com base nos resultados obtidos.
Mas para chegar lá, é preciso começar pela base: estruturação dos dados, critérios de confiança no modelo, processos auditáveis e times alinhados.
O ponto de partida: estruturar sua área de Analytics
O maior desafio não está nos dados em si, mas em como usá-los. Um estudo do MIT com mais de 3 mil executivos confirma: as empresas que mais se destacam no uso de IA são as que conseguem transformar dados em ação. Ou seja, que investem primeiro na inteligência de negócio — e depois na tecnologia.
No contexto da fraude, isso significa enfrentar obstáculos como:
Falta de organização nos dados históricos;
Dificuldade para versionar modelos e rastrear decisões;
Falta de critérios claros para medir o sucesso da IA.
Para superar esses pontos, uma metodologia prática faz a diferença:
Como implantar IA com foco em resultado
Foque nas maiores oportunidades: Comece por um problema relevante com impacto direto na operação.
Comece com perguntas, não com tecnologia: Qual insight você precisa? Quais decisões precisam ser melhoradas?
Construa insights acionáveis: Torne a IA acessível para quem não é técnico.
Mantenha o que já funciona: A IA não precisa substituir tudo de uma vez.
Integre à estratégia da empresa: Evite soluções isoladas, sem conexão com os objetivos do negócio.
Três níveis de maturidade em prevenção à fraude
Ao acompanhar dezenas de operações, percebemos uma evolução clara na forma como os times adotam a IA:
Aspirante: Busca automações básicas para ganhar eficiência. Ainda não há estrutura sólida.
Experiente: Usa dados para melhorar decisões. Já aplica IA em partes do processo e busca melhoria contínua.
Pioneiro: Tem a IA como diferencial estratégico. Usa modelos avançados, integrados ao negócio, e investe em analytics como vantagem competitiva.
Segundo estudos recentes, empresas pioneiras são até três vezes mais propensas a liderar seu setor. E o que mais chama atenção: essas empresas começaram cedo.
Casos reais (anonimizados) de aplicação
Aspirante: Uma locadora implementou um background check automatizado, reduzindo em 80% o tempo de aprovação de reservas.
Experiente: Uma seguradora aplicou NLP para interpretar boletins de ocorrência, aumentando a taxa de detecção de fraudes oportunistas.
Pioneiro: Uma seguradora conectou IA ao processo de subscrição, reduzindo de horas para segundos o tempo de decisão, sem perder precisão.
Métricas que mostram se você está no caminho certo
Para avaliar o progresso da sua operação, acompanhe indicadores como:
Redução no índice de fraudes;
Aumento na taxa de aprovação de clientes legítimos;
Diminuição do tempo gasto em tarefas manuais.
Essas métricas devem estar alinhadas aos objetivos do negócio — e não apenas ao desempenho técnico do modelo.
Cuidados essenciais: riscos, governança e erros comuns
Delegar decisões críticas à IA sem controle é um risco. Modelos enviesados, decisões opacas ou falta de explicabilidade podem comprometer toda a operação — e a reputação da empresa.
Por isso, times maduros implementam boas práticas como:
Definir limites claros para a autonomia da IA;
Auditar regularmente as decisões automatizadas;
Garantir transparência nos critérios usados pelo modelo.
E evitam erros comuns como:
Deixar o projeto restrito à área técnica;
Confiar cegamente nas decisões automatizadas;
Ignorar a necessidade de validação e melhoria contínua.
O futuro da IA na prevenção à fraude: monitoramento contínuo
A tendência é clara: a prevenção à fraude deixará de ser uma etapa isolada (como o onboarding) e se tornará um monitoramento contínuo ao longo de toda a jornada do cliente.
Isso exige modelos adaptativos, capazes de aprender com o tempo e ajustar decisões conforme novos dados aparecem — como mudanças de comportamento, interações suspeitas e tentativas de burlar o sistema.
Para viabilizar isso, será necessário integrar dados de diferentes fontes (ERP, CRM, canais de atendimento, histórico de uso) e retroalimentar os modelos com resultados reais. É essa estrutura que transforma a IA em um verdadeiro aliado do negócio.
Em resumo
A IA tem potencial para transformar a prevenção à fraude — mas o diferencial real está na forma como ela é aplicada. Times de alta performance não tratam IA como um produto pronto, mas como uma capacidade estratégica, construída com método, foco em resultado e integração com o negócio.
Se você está começando, comece pequeno, mas comece certo.
Autor
Vitor Soares
CRO e Co-founder
Publicado em
14 de mai. de 2025
