Caso de uso · Prevenção a fraude
Fraude evolui semana a semana. Sua defesa precisa evoluir junto.
Multicamada, em tempo real, sem derrubar aprovação.
Device, biometria comportamental, análise de rede e modelos adaptativos combinados em milissegundos para onboarding, login, Pix e cartão.
O desafio
O desafio não é apenas bloquear fraude. É proteger sem criar atrito.
Operações digitais precisam equilibrar segurança e experiência. Controles excessivos aumentam abandono e impactam conversão. Controles insuficientes aumentam perdas financeiras e riscos operacionais.
O desafio está em identificar comportamentos suspeitos em tempo real, utilizando múltiplos sinais para diferenciar clientes legítimos de tentativas de fraude.
Proteção em tempo real
Análise contínua de eventos durante onboarding, login e transações.
Menos falsos positivos
Decisões mais precisas ajudam a evitar bloqueios desnecessários.
Múltiplos sinais de risco
Device, comportamento, biometria e rede avaliados em conjunto.
Experiência preservada
Controles adicionais são aplicados apenas quando o risco exige.
O problema
ATO, deepfake, mula e identidade sintética testando seu funil.
Quadrilhas industrializaram fraude. Compram dado vazado, geram identidade sintética, alugam aparelho e testam até achar onde sua régua falha.
ATO hoje, SIM swap amanhã, deepfake na próxima semana. Regra estática perde sempre.
Analista escreve regra, deploya, testa. Quadrilha já mudou de vetor.
Para reduzir perda, aperta filtro e bom cliente passa horas em fila.
Device em um lugar, comportamento em outro, regras num terceiro. Sem decisão única.
O que a Teros entrega
Decisão única, multissinal, multicamada.
Device fingerprint
Identificador resiliente a reset, VPN e emulador.
Biometria comportamental
Padrão de toque, digitação e navegação. Detecta bot, RPA e ATO.
Liveness e deepfake
Liveness ativo/passivo e detecção de vídeo gerado.
Rede e vínculo
Identifica laranja, mula e conexão antes do prejuízo.
Regras adaptativas
Editor de regras versionado, simulação em produção, A/B vs modelo.
Resposta automatizada
Step-up, fila, bloqueio ou aprovação definidos pela política.
Trilha auditável
Por veredito: sinal, peso, regra, fornecedor, latência.
Momentos protegidos
Onboarding, login, transação, pós-evento.
Bloqueia laranja, sintético e deepfake antes da conta abrir.
Detecta ATO, SIM swap e operação remota.
Pix, TED, cartão score por evento e limite dinâmico.
Reanalisa, fecha laranja em rede e alimenta o modelo.
Pontos de atenção
Onde a fraude costuma gerar mais impacto?
Abertura de contas e cadastro
Identidades sintéticas, laranjas e documentos fraudulentos podem comprometer toda a relação com o cliente.
Acesso e autenticação
Tentativas de tomada de conta (ATO), engenharia social e SIM swap afetam contas legítimas.
Pagamentos e transações
Pix, TED, cartões e transferências exigem decisões rápidas e contextualizadas.
Chargeback e pós-evento
A análise contínua ajuda a identificar padrões que passaram despercebidos na primeira avaliação.
Resultados típicos
O que clientes obtêm depois de orquestrar a defesa.
Menos fraude no funil
Multissinal pega o que liveness sozinho não vê.
Aprovação preservada
Step-up cirúrgico em vez de filtro indiscriminado.
Menos chargeback transacional
Score por evento, regra por canal, limite dinâmico.
FAQ
Perguntas frequentes
Quer ver onde a fraude está entrando hoje?
Em 45 minutos mapeamos seu fluxo, identificamos vetores ativos e mostramos o ganho em fraude evitada.