Plataforma de monitoramento de transações suspeitas

O uso de uma plataforma de monitoramento de transações suspeitas funciona como um mecanismo de leitura de risco em tempo real.

Um relatório da Serasa Experian aponta que no primeiro semestre de 2025 quase 7 milhões de tentativas de fraude foram detectadas, concentradas no setor bancário, destacando o papel das tecnologias que detectam comportamentos suspeitos à medida que surgem.

Isso porque as transações financeiras no Brasil ocorrem majoritariamente de forma instantânea. Assim, transações como o PIX, reduziram o intervalo entre a tentativa de fraude e o impacto financeiro a praticamente zero.

Diferentemente dos modelos tradicionais, que analisam eventos apenas após sua conclusão, a plataforma de monitoramento de transações suspeitas atua enquanto a transação ainda está em curso.

Isso permite identificar desvios de comportamento, inconsistências operacionais e sinais de fraude em tempo real, com decisões baseadas em dados processados em milissegundos.

O funcionamento desse tipo de plataforma combina aprendizado de máquina, modelos estatísticos e análise comportamental para interpretar grandes volumes de informações sem interromper a experiência do usuário legítimo.

O que é monitoramento automatizado de transações suspeitas

A plataforma de monitoramento de transações suspeitas consiste na análise de transações financeiras, acessos e interações digitais a partir de parâmetros dinâmicos. A plataforma observa o comportamento esperado de usuários, contas e dispositivos e compara cada nova ação com esse padrão de referência. Assim, em caso de comportamentos suspeitos, o sistema classifica o evento como “potencialmente suspeito” e direciona a resposta adequada.

A tecnologia é integrada aos recursos como impressão digital de dispositivos, gráficos de relacionamento, histórico transacional e modelos supervisionados de aprendizado de máquina, ampliando a capacidade de contextualização do risco.

Como o monitoramento em tempo real identifica fraudes antes do impacto

A detecção precoce ocorre porque a análise considera a correlação entre dados históricos e comportamentos atuais. A plataforma de monitoramento de transações suspeitas observa volume, frequência, origem, destino, horário, padrão de navegação e características técnicas da operação. A partir dessa análise combinada é possível identificar tentativas de fraude ainda em fase inicial.

Assim, o intervalo entre a tentativa fraudulenta e a ação corretiva é menor, o que limita danos, evita o efeito cascata e preserva as provas para análises posteriores.

Como funciona uma plataforma de monitoramento de transações suspeitas?

O funcionamento da plataforma de monitoramento de transações suspeitas se apoia em um fluxo constante de dados e decisões. A coleta de informações ocorre a partir de múltiplas fontes, como registros transacionais, perfis de usuários, características de dispositivos, dados geográficos e padrões de navegação. Os dados são integrados por meio de pipelines de processamento, passando por enriquecimento, normalização e validação.

Na etapa analítica, os algoritmos estabelecem uma linha de base comportamental, que representa o padrão esperado para cada tipo de operação. A cada nova transação, o sistema compara o evento atual com essa referência, avaliando desvios, anomalias e correlações suspeitas. Caso o risco chegue a um determinado limiar, são gerados alertas ou acionadas respostas automáticas, como bloqueios temporários, solicitações adicionais de autenticação ou retenção da operação para análise humana.

Todo o processo é registrado, permitindo auditoria, rastreabilidade e aprendizado e o feedback obtido a partir das investigações retroalimenta os modelos, ajustando regras e reduzindo falsos positivos ao longo do tempo.

Principais benefícios plataforma de monitoramento de transações suspeitas

A principal vantagem da plataforma de monitoramento de transações suspeitas está na capacidade de interromper fraudes antes que se consolidem. Além disso, a automação reduz intervenções manuais desnecessárias, melhora a eficiência operacional e preserva a experiência de usuários legítimos. O uso de modelos adaptativos permite acompanhar a evolução das táticas dos fraudadores, mantendo a eficácia do sistema mesmo diante de novos padrões de ataque.

Outro ponto relevante é a redução de custos indiretos, como investigações extensas, disputas judiciais e indenizações, além do fortalecimento dos controles exigidos por normas de conformidade e auditorias regulatórias.

Tipos de fraudes detectadas pela plataforma de monitoramento de transações suspeitas

O monitoramento de transações suspeitas permite mapear e interceptar diferentes padrões de fraude a partir da análise contínua de transações, perfis e comportamentos digitais. Isso é possível através do correlacionamento de dados históricos com eventos em tempo real, ou seja, a plataforma consegue reconhecer desvios relevantes antes que o risco se materialize financeiramente. As principais transações detectadas são:

• Fraudes de pagamento, associadas a volumes, valores ou frequências incompatíveis com o histórico transacional do usuário;

• Uso de identidades falsas ou sintéticas, envolvendo dados inconsistentes, reutilização de informações ou criação massiva de contas;

• Aquisição indevida de contas (ATO), identificada por mudanças abruptas de perfil, tentativas de acesso fora do padrão ou uso de dispositivos desconhecidos;

• Fraudes com cartões, a partir da análise de padrões de compra, tentativas repetidas de autorização e divergências contextuais;

• Phishing e engenharia social, detectados por comportamentos atípicos que indicam coerção ou uso indevido de credenciais;

• Práticas associadas à lavagem de dinheiro, como fracionamento de valores, transferências encadeadas e intermediações sem lastro operacional;

• Fraudes em e-commerce, com análise combinada de endereços de entrega, dispositivos, recorrência de compras e padrão de navegação.

Como implementar o monitoramento automatizado de transações suspeitas?

Para implementar o monitoramento automatizado de transações suspeitas de forma consistente, o primeiro passo envolve compreender a dinâmica operacional da própria organização. Antes de adotar qualquer tecnologia, é necessário mapear fluxos financeiros, canais de entrada e saída de recursos, perfis de usuários, volumes transacionais e pontos de maior exposição ao risco. Tenha em mente que o entendimento inicial permite definir o que representa um comportamento esperado e, sobretudo, onde pequenas variações já indicam potencial fraude.

A partir desse mapeamento, a implementação da tecnologia exige a consolidação de fontes de dados confiáveis. Nesse estágio, é indispensável integrar registros de transações, dados cadastrais, informações de dispositivos, histórico de acessos e dados geográficos em um fluxo contínuo. Logo, centralizar essas informações, permite que a plataforma de monitoramento de transações suspeitas acesse o contexto, evitando análises fragmentadas que comprometem a precisão das decisões automatizadas.

Em seguida, entra em cena a parametrização dos modelos analíticos. Nesse momento, algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina são configurados para estabelecer linhas de base comportamentais, considerando padrões individuais e coletivos. Definindo esses parâmetros, o sistema aprende o ritmo normal das operações e passa a reconhecer desvios relevantes, bem como sinais sutis que antecedem fraudes mais complexas.

Na sequência, o processo demanda a definição clara das respostas ao risco. Assim, identificar uma transação suspeita demanda saber quando gerar alertas, quando solicitar validações adicionais e quando executar ações automáticas, como retenção temporária ou bloqueio preventivo, tudo isso deve estar alimentado em sistema. É a conexão e a análise para decisão, tendo como resultado a detecção precoce e intervenção rastreável.

Paralelamente, é fundamental estruturar rotinas de registro e documentação. Cada evento analisado, alerta emitido e ação tomada precisa ser armazenado de forma organizada, permitindo auditorias, investigações internas e atendimento a exigências regulatórias. Além disso, esses registros alimentam relatórios que revelam tendências, recorrências e novas estratégias utilizadas por fraudadores.

Ao longo do tempo, a eficácia do monitoramento depende do aprendizado da máquina. Por isso, a implementação não se encerra na ativação da plataforma. Com base nos resultados das análises e nas validações humanas, os modelos devem ser ajustados, regras refinadas e parâmetros recalibrados. Esse ciclo constante de feedback reduz falsos positivos, aumenta a precisão e acompanha a evolução dos métodos fraudulentos.

Por fim, a escolha entre desenvolvimento interno ou adoção de uma plataforma especializada influencia diretamente a maturidade do monitoramento. Enquanto soluções próprias exigem equipes técnicas dedicadas e atualização permanente, as plataformas especializadas oferecem modelos prontos, capacidade de adaptação rápida e integração com sistemas existentes, acelerando a implementação e ampliando a leitura de risco desde os primeiros ciclos operacionais.

Conclusão

A detecção precoce de fraudes depende da capacidade de interpretar sinais enquanto eles ainda estão se formando. A plataforma de monitoramento automatizado de transações suspeitas transforma dados dispersos em leitura de risco em tempo real, permitindo decisões técnicas, rastreáveis e proporcionais ao contexto de cada operação.

O objetivo de utilizar a plataforma é aumentar a visibilidade da instituição financeira sobre comportamentos financeiros, fortalecer seus controles internos e lidar com o risco de forma antecipada. Se fizer sentido aprofundar esse tema no seu contexto operacional, vale a pena avaliar como as plataformas de monitoramento automatizado têm sido aplicadas na prática para leitura de risco financeiro, prevenção à fraude e apoio às rotinas de conformidade. A Kronos desenvolveu soluções completas com este objetivo. Entre em contato com um dos nossos especialistas e saiba mais!