*Por Jorge Iglesias, CEO da Topaz
A ascensão da inteligência artificial, combinada ao uso intensivo de dados, inaugurou uma nova geração de ataques digitais: hiperpersonalizados, contextuais e cada vez mais difíceis de detectar. Não se trata mais de ameaças massificadas, campanhas genéricas ou tentativas aleatórias. Os ataques agora são mais precisos, conhecem o comportamento do usuário, simulam padrões legítimos e exploram, em tempo real, fragilidades específicas de cada jornada. Esse movimento redefine o próprio conceito de risco no sistema financeiro.
Se antes a preocupação estava concentrada na proteção de perímetro e em regras estáticas, hoje o desafio passa a ser acompanhar uma dinâmica em que o ataque aprende, se adapta e evolui continuamente. A fraude já não é mais um evento isolado: ela passou a fazer parte de um ecossistema organizado, com uso sofisticado de IA, automação e engenharia social.
Levantamento do Gartner reforça a dimensão desse cenário: nos últimos 12 meses, 62% das organizações sofreram ataques com deepfake envolvendo engenharia social ou exploração de processos automatizados, enquanto 32% enfrentaram ataques a aplicações de IA baseados na exploração de prompts.
Na prática, isso significa que a defesa tradicional já não é suficiente. Modelos baseados apenas em regras, listas de bloqueio ou análises retrospectivas não conseguem acompanhar a velocidade e a complexidade desse novo cenário. Quando a fraude é detectada, muitas vezes, o dano já aconteceu.
A resposta precisa mudar de lógica. O combate à fraude passa a exigir inteligência contextual, capacidade de análise em tempo real e integração ao longo de toda a jornada financeira, do onboarding à transação. É nesse ponto que a inteligência artificial passa a ser um elemento central de defesa, e não somente uma ferramenta de eficiência.
Mas não qualquer IA. O que ganha relevância agora são modelos capazes de interpretar contexto, correlacionar sinais e agir em microssegundos. Sistemas que não apenas detectam anomalias, mas compreendem comportamento, combinando dados de dispositivo, padrões transacionais, identidade digital e sinais de rede para tomar decisões dinâmicas.
Esse avanço traz um novo paradigma: a segurança deixa de ser reativa e passa a ser adaptativa. Na prática, vemos três movimentos importantes nesse novo cenário.
O primeiro é o fortalecimento de camadas biométricas e de prova de vida, que evoluem para identificar manipulações sintéticas, deepfakes e tentativas de fraude baseadas em IA. Não basta reconhecer uma face ou um documento, é preciso validar a integridade do canal e a autenticidade da interação.
O segundo é a consolidação de arquiteturas de identidade inteligente, baseadas em princípios de zero trust. A identidade passa a ser um conjunto dinâmico de atributos, monitorado continuamente ao longo da jornada. Cada interação passa a ser validada com base em risco, contexto e comportamento.
O terceiro é a integração entre áreas que historicamente operavam de forma isolada. Segurança, prevenção à fraude, TI e experiência do cliente passam a atuar de forma coordenada. A fragmentação, muitas vezes causada por uma combinação de sistemas desconectados, não só aumenta a complexidade operacional, como amplia superfícies de risco.
É nesse ponto que a arquitetura tecnológica passa a ter um papel crítico. Ambientes fragmentados, construídos como verdadeiros “frankensteins” de soluções, dificultam a correlação de dados e atrasam a resposta a incidentes. Já arquiteturas integradas permitem orquestrar informações em tempo real, reduzir latência e tomar decisões mais precisas.
Essa mudança também impacta a forma como medimos eficiência em segurança. Indicadores tradicionais, como número de fraudes detectadas, passam a dividir espaço com métricas mais sofisticadas: tempo médio de detecção, tempo de resposta, redução de falsos positivos e impacto na experiência do cliente. O objetivo não é apenas bloquear fraude, mas fazer isso sem fricção desnecessária.
O desafio, portanto, não é apenas tecnológico, é estrutural.
A hiperpersonalização dos ataques exige uma resposta igualmente sofisticada, baseada em dados, integração e capacidade de adaptação contínua. Segurança passa a ser uma disciplina transversal, que sustenta a confiança no sistema financeiro, deixando de ser um componente isolado.
No fim, a equação é clara: quanto mais inteligente o ataque, mais inteligente precisa ser a defesa. E essa inteligência não está apenas na tecnologia, mas na capacidade das instituições de repensar suas arquiteturas, seus processos e sua forma de operar em um ambiente onde o risco evolui na mesma velocidade da inovação.
*Jorge Iglesias é CEO da Topaz, empresa do Grupo Stefanini especializada em soluções financeiras digitais.
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O post Hiperpersonalização dos ataques digitais: quando a IA transforma risco em escala apareceu primeiro em Bitcoin Block | Notícias & Blockchain.
