Biometria e inteligência artificial combatem fraudes bancárias, mas também abrem novas brechas

Durante anos, a senha foi tratada como a principal barreira entre o cliente e sua conta bancária. Combinações de letras, números e símbolos deveriam impedir que pessoas não autorizadas acessassem aplicativos, movimentassem dinheiro ou alterassem dados cadastrais.

O problema é que senhas podem ser descobertas, reutilizadas, capturadas por páginas falsas, entregues voluntariamente durante golpes de engenharia social ou observadas por criminosos. Com o avanço das fraudes digitais, bancos passaram a acrescentar novas camadas de proteção: reconhecimento facial, impressão digital, análise de voz, identificação do aparelho, localização, comportamento de navegação e inteligência artificial.

A biometria multimodal, que combina duas ou mais dessas informações, vem sendo apresentada como uma evolução quase inevitável da segurança bancária. Em vez de perguntar apenas “qual é a senha?”, o sistema tenta responder a questões mais amplas: quem está usando o celular, em qual aparelho, de onde, de que maneira e com que padrão de comportamento.

Essa combinação realmente pode dificultar golpes. Mas a promessa de transformar características biológicas em “chaves digitais invioláveis” esconde um problema básico: nenhum sistema é inviolável.

Biometria e inteligência artificial não eliminam o risco. Elas modificam o risco, transferem vulnerabilidades para outros pontos da operação e criam novas consequências quando algo dá errado.

A biometria pode ser mais difícil de roubar, mas é impossível trocar de rosto

Uma senha comprometida pode ser alterada. O usuário acessa sua conta, cria uma nova combinação e invalida a anterior.

Com a biometria, não existe essa possibilidade.

Uma pessoa não consegue substituir o próprio rosto, mudar definitivamente a impressão digital ou cadastrar uma nova voz sempre que houver suspeita de vazamento. Por isso, dados biométricos recebem proteção especial na legislação brasileira.

A Lei Geral de Proteção de Dados considera a biometria um dado pessoal sensível quando vinculada a uma pessoa natural. A própria Autoridade Nacional de Proteção de Dados, a ANPD, reconhece que esse tipo de informação exige tratamento rigoroso em razão dos riscos à privacidade e aos direitos dos titulares.

O risco não significa necessariamente que uma fotografia roubada seja suficiente para reproduzir exatamente o arquivo usado por um banco. Sistemas responsáveis geralmente não armazenam uma simples imagem do rosto, mas representações matemáticas, chamadas de modelos ou templates biométricos.

Ainda assim, esses modelos continuam sendo informações extremamente sensíveis. Dependendo da arquitetura adotada, de falhas de implementação ou da possibilidade de cruzamento com outras bases, o vazamento pode permitir tentativas de falsificação, identificação indevida ou rastreamento.

Em outras palavras, o problema não está apenas em alguém “roubar a sua cara”. Está na possibilidade de uma característica permanente do corpo tornar-se parte de um ecossistema de dados sobre o qual o cidadão possui pouco conhecimento e controle.

Deepfakes não precisam ser perfeitos para causar problemas

Os sistemas de reconhecimento facial evoluíram justamente para enfrentar fotografias impressas, vídeos reproduzidos diante da câmera, máscaras e outras tentativas de falsificação.

Para isso, bancos e empresas de identidade digital utilizam mecanismos conhecidos como prova de vida ou liveness detection. Eles procuram identificar sinais de que existe uma pessoa real diante do aparelho, como profundidade facial, movimento, textura da pele, reflexos, alterações de expressão ou respostas a comandos.

O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos, o NIST, define os ataques de apresentação como tentativas de colocar diante do sensor um artefato ou uma característica humana com o objetivo de interferir nas regras do sistema. Isso inclui tanto tentar se passar por outra pessoa quanto evitar ser reconhecido.

Diretrizes recentes do NIST exigem que processos remotos de verificação de identidade adotem mecanismos contra ataques de apresentação e também considerem a injeção de mídia digital forjada diretamente no sistema.

Essa distinção é importante. O fraudador não precisa necessariamente apontar outro celular para a câmera. Em ataques mais sofisticados, imagens manipuladas podem ser injetadas diretamente no fluxo de vídeo, fazendo o aplicativo receber um conteúdo falso como se tivesse vindo da câmera legítima.

A inteligência artificial generativa amplia esse problema. Vídeos sintéticos, clonagem de voz, animação facial e alterações em tempo real estão se tornando mais acessíveis. O resultado é uma corrida permanente: enquanto empresas aprimoram seus sistemas de detecção, criminosos buscam novas formas de contorná-los.

Isso não significa que qualquer deepfake consiga enganar qualquer banco. Significa apenas que a prova de vida deve ser tratada como uma barreira técnica, e não como uma garantia absoluta.

O criminoso pode preferir atacar o processo, não a biometria

Em muitos golpes, quebrar diretamente o reconhecimento facial pode ser mais difícil do que explorar os procedimentos que existem ao redor dele.

O fraudador pode tentar assumir o controle do número de telefone, acessar o e-mail da vítima, cadastrar outro aparelho, alterar dados, explorar falhas no atendimento ou convencer um funcionário de que perdeu o acesso à conta.

Esse tipo de ataque é especialmente perigoso porque todo sistema precisa possuir alguma forma de recuperação.

Se o cliente perder o celular, machucar o rosto, apresentar falha na câmera ou não conseguir completar a biometria, o banco precisa oferecer uma alternativa. E toda alternativa pode se transformar em uma nova porta de entrada.

Por isso, a segurança de uma conta não é determinada apenas pela qualidade do reconhecimento facial. Ela depende também do processo de troca de aparelho, redefinição de senha, recuperação de acesso, validação cadastral e atendimento ao cliente.

Uma biometria excelente conectada a um processo frágil de recuperação continua sendo um sistema frágil.

A coerção transforma o corpo da vítima em chave

Existe ainda um problema que raramente aparece na publicidade sobre autenticação biométrica: o uso da força.

Uma senha está armazenada na memória da pessoa e pode, ao menos em determinadas situações, não ser revelada. Já o rosto e o dedo estão fisicamente disponíveis.

Em casos de sequestro, roubo com restrição de liberdade ou ameaça, criminosos podem obrigar a vítima a olhar para a câmera, desbloquear o aparelho ou autorizar uma operação.

A biometria não foi criada para diferenciar uma autenticação voluntária de uma autenticação feita sob ameaça. Para o sistema, um rosto válido continua sendo um rosto válido.

Alguns mecanismos complementares podem reduzir esse risco, como limites de transferência, demora programada para operações atípicas, bloqueio geográfico, confirmação por outro dispositivo ou senhas de coação. Ainda assim, essas ferramentas precisam ser planejadas cuidadosamente para não alertar o agressor e aumentar o perigo para a vítima.

A conclusão é desconfortável: quanto mais o corpo vira uma credencial, mais a segurança digital passa a depender também da segurança física do usuário.

A inteligência artificial pode detectar o golpe e bloquear o cliente legítimo

A IA utilizada pelos bancos não observa somente o rosto. Ela pode analisar horário, valor, localização, velocidade de digitação, forma de segurar o aparelho, movimentação do cursor, destinatário, frequência das transações e histórico de consumo.

Essa análise comportamental permite identificar operações fora do padrão. Uma transferência elevada feita de madrugada, em um aparelho recém-cadastrado e para uma conta sem relacionamento anterior pode receber uma pontuação de risco maior.

O próprio Banco Central mantém uma agenda contínua de aperfeiçoamento do Pix, incluindo mecanismos de compartilhamento de informações sobre fraudes, alertas, indicadores de probabilidade de fraude e medidas para identificar participantes com controles deficientes.

O problema surge quando o algoritmo interpreta incorretamente o comportamento.

Uma pessoa viajando, comprando um produto caro, enviando dinheiro a um familiar ou utilizando um celular novo pode parecer suspeita mesmo sem estar fazendo nada errado.

Nesse caso, a IA pode bloquear uma transação legítima, exigir verificações adicionais ou até restringir temporariamente o acesso à conta.

É o chamado falso positivo: quando o sistema aponta fraude onde não existe fraude.

O efeito contrário também é possível. Se o criminoso reproduzir suficientemente bem o comportamento esperado ou realizar pequenas operações antes de uma transferência maior, o algoritmo pode não reconhecer a ameaça.

A inteligência artificial trabalha com probabilidades. Ela não “sabe” que determinada pessoa é uma criminosa ou que uma operação é legítima. Apenas identifica sinais que estatisticamente se aproximam de padrões anteriores.

Por isso, decisões críticas não deveriam depender de modelos opacos, sem explicação acessível, revisão humana ou um canal rápido para contestação.

Sistemas biométricos também podem errar de maneira desigual

Reconhecimento facial não funciona da mesma forma em todas as condições.

Iluminação, qualidade da câmera, envelhecimento, posição do rosto, alterações estéticas, doenças, lesões e características físicas podem afetar o resultado. Pessoas com deficiência ou que não conseguem realizar determinados movimentos também podem enfrentar dificuldades nos processos de prova de vida.

Além disso, sistemas treinados com bases de dados pouco representativas podem apresentar taxas de erro diferentes entre grupos populacionais.

A consequência prática é que uma tecnologia criada para facilitar o acesso pode excluir justamente quem mais precisa de atendimento alternativo.

Quando a biometria falha, o cliente não deveria ser tratado automaticamente como suspeito. Deve existir uma alternativa segura, acessível e humana.

O desafio é criar essa alternativa sem transformá-la no caminho mais fácil para fraudadores.

Multimodal significa mais proteção — e também mais dados

A biometria multimodal procura evitar que todo o sistema dependa de apenas uma característica. Um banco pode combinar reconhecimento facial, voz, impressão digital, dispositivo, localização e comportamento.

Se um elemento falhar, os demais ajudam a verificar a identidade.

Essa combinação aumenta a dificuldade para o criminoso, mas também amplia a quantidade de informações coletadas.

O banco deixa de saber apenas quem é o cliente e passa a conhecer como ele fala, como digita, como movimenta o telefone, onde costuma estar, quais aparelhos utiliza e quais comportamentos considera normais.

Esses dados podem ser úteis para prevenção de fraude, mas também formam um perfil detalhado da vida cotidiana.

A discussão, portanto, não deve se limitar a perguntar se a tecnologia funciona. É preciso perguntar:

Quais informações são coletadas?

Por quanto tempo permanecem armazenadas?

Elas são mantidas pelo próprio banco ou por empresas terceirizadas?

Podem ser utilizadas para outras finalidades?

São compartilhadas entre instituições?

Como o cliente pode corrigir, contestar ou solicitar a eliminação desses dados?

O que acontece quando o fornecedor da biometria sofre um incidente?

Segurança não pode servir como justificativa automática para uma coleta ilimitada.

Biometria local é diferente de biometria armazenada em servidores

Nem toda autenticação biométrica funciona da mesma maneira.

Em muitos celulares, a digital ou o rosto são utilizados apenas para desbloquear uma credencial criptográfica guardada no próprio aparelho. A informação biométrica não é enviada ao site ou ao aplicativo.

Esse é um dos princípios das passkeys, tecnologia baseada em criptografia de chave pública. Cada serviço recebe uma chave específica, enquanto a chave privada permanece protegida no dispositivo ou no gerenciador de credenciais.

Segundo a FIDO Alliance, passkeys são resistentes a phishing porque ficam vinculadas ao domínio legítimo do serviço. Quando a biometria é utilizada para desbloqueá-las, a informação biométrica permanece no dispositivo.

Isso é diferente de um processo de abertura de conta no qual o cliente envia uma selfie para ser comparada com um documento e com bancos de referência.

No primeiro caso, a biometria funciona principalmente como uma forma local de liberar uma chave criptográfica.

No segundo, ela participa de um processo remoto de identificação, com coleta, transmissão, comparação e eventualmente armazenamento de dados.

Colocar todas essas situações sob o mesmo rótulo de “biometria” dificulta o debate. Os riscos, as finalidades e as responsabilidades são diferentes.

O futuro não deveria ser apenas “além da senha”

A substituição completa das senhas por reconhecimento facial pode parecer moderna, mas não é necessariamente a arquitetura mais segura.

Uma proteção robusta precisa combinar fatores independentes.

O usuário pode possuir uma chave criptográfica vinculada ao serviço, desbloqueada localmente por biometria ou PIN. Operações de alto valor podem exigir confirmação em outro dispositivo, respeitar limites personalizados ou passar por um período adicional de análise.

O sistema também pode verificar o contexto da transação, mas sem transformar cada comportamento do cliente em uma suspeita permanente.

Esse modelo é conhecido como defesa em profundidade: várias camadas complementares, sem depender exclusivamente de uma única barreira.

Também é necessário aplicar o princípio do menor privilégio. O banco deve coletar apenas os dados necessários para cada finalidade, limitar o acesso interno, proteger os registros, auditar fornecedores e eliminar informações que não precisem mais ser mantidas.

A pergunta correta não é “qual tecnologia substituirá a senha?”. A pergunta correta é “como impedir que a falha de uma tecnologia comprometa todo o sistema?”.

A responsabilidade não pode ser transferida para o rosto do consumidor

Existe um risco adicional no discurso da biometria como prova definitiva: a tentativa de atribuir ao cliente toda a responsabilidade por uma transação.

Se o sistema reconheceu o rosto, o banco pode ser tentado a concluir que somente o titular poderia ter realizado a operação.

Mas a validação biométrica não revela o contexto completo. Ela não mostra se houve ameaça, falha no aplicativo, invasão do dispositivo, manipulação no processo de recuperação ou erro do próprio sistema.

Biometria é uma evidência técnica. Não deveria ser tratada isoladamente como prova incontestável de consentimento.

O fato de um sistema ter aprovado uma face não significa automaticamente que a pessoa desejava realizar aquela operação, compreendia o que estava acontecendo ou estava livre de coerção.

Instituições financeiras continuam responsáveis por avaliar o conjunto da situação, manter mecanismos adequados de prevenção e oferecer canais eficientes de contestação.

No Pix, o Banco Central mantém o Mecanismo Especial de Devolução, destinado a ampliar a possibilidade de recuperação de valores em situações de fraude, golpe ou crime. O pedido deve ser feito à instituição financeira dentro das regras e prazos aplicáveis, embora a devolução não seja garantida em todos os casos.

Mais tecnologia exige mais transparência

Biometria, inteligência artificial e análise comportamental podem tornar o sistema financeiro mais seguro. Seria incorreto ignorar os benefícios dessas ferramentas ou defender o retorno a contas protegidas apenas por senhas frágeis.

Mas também é incorreto apresentá-las como soluções infalíveis.

Toda barreira de segurança cria incentivos para que criminosos procurem outro caminho. Se o reconhecimento facial se torna difícil de falsificar, os ataques migram para a recuperação de conta, para a engenharia social, para o controle do dispositivo, para a coerção física ou para funcionários e fornecedores.

A segurança melhora quando o sistema consegue suportar falhas, identificar comportamentos suspeitos e reagir rapidamente. Ela piora quando deposita confiança excessiva em uma única tecnologia.

O rosto não é uma senha perfeita.

A voz não é uma assinatura inviolável.

A inteligência artificial não é uma testemunha imparcial.

São ferramentas poderosas, mas falíveis. E, justamente porque lidam com dinheiro, identidade e dados permanentes, precisam ser acompanhadas de transparência, limites, auditoria, alternativas acessíveis e responsabilidade institucional.

O futuro da segurança bancária não depende apenas de reconhecer melhor quem está diante da câmera. Depende de reconhecer que nenhuma tecnologia, por mais avançada que seja, deve receber confiança absoluta.