Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,6%

Variação mensal -13,7%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 12,6%

Variação mensal -11,8%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 14,8%

No mês (em milhões) 9,2

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 15,2%

No mês (em milhões) 8,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,0%

No mês (em milhões) 84,0

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 277

Processos no ano 269

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 878

Processos no ano 346

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,6%

Variação mensal -13,7%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 12,6%

Variação mensal -11,8%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 14,8%

No mês (em milhões) 9,2

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 15,2%

No mês (em milhões) 8,7

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,0%

No mês (em milhões) 84,0

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 277

Processos no ano 269

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 878

Processos no ano 346

Autenticação e Prevenção à Fraude

O que são e como funcionam os ataques BIN?

Entenda o que são ataques BIN, como funcionam nas transações digitais e quais estratégias ajudam a reduzir fraudes, chargebacks e riscos no e-commerce.

Imagem de capa

Os ataques BIN se consolidaram como uma ameaça relevante no universo dos pagamentos digitais. O crescimento do comércio eletrônico e a digitalização dos serviços financeiros ampliaram tanto as oportunidades quanto os riscos para empresas e consumidores.

Com a sofisticação dos fraudadores e o aumento das tentativas de fraude em cartão de crédito, torna-se essencial que gestores, equipes de prevenção e profissionais de e-commerce compreendam a fundo como funcionam esses ataques para proteger seus negócios e clientes.

Continue a leitura para entender a mecânica por trás dessa fraude e descubra as estratégias fundamentais para blindar a sua operação.

O que significa BIN e como se relaciona com fraudes?

BIN é a sigla para Bank Identification Number, ou número de identificação bancária. Ele corresponde aos seis primeiros dígitos do cartão de crédito ou débito e é responsável por identificar a instituição emissora em cada transação financeira.

No ecossistema digital, o BIN atua como filtro inicial, validando o banco emissor e ativando diferentes camadas de segurança em plataformas de pagamento. No entanto, sua exposição faz com que criminosos digitais enxerguem o BIN como uma porta de entrada para esquemas de fraude.

Na prática, fraudadores que obtêm o BIN podem testar milhares de combinações para encontrar cartões válidos. Esse método resulta em compras não autorizadas, prejuízos financeiros e desgaste da reputação de empresas e do ambiente digital.

Como os ataques BIN acontecem nas transações digitais?

Ataques BIN envolvem softwares automatizados que utilizam o número identificador do banco. Os fraudadores combinam o BIN legítimo com tentativas de adivinhar os demais dígitos do cartão, em uma técnica conhecida como BIN enumeration.

Esses softwares simulam milhares de combinações em plataformas de e-commerce. Quando encontram uma combinação válida, realizam compras fraudulentas ou vendem dados em fóruns clandestinos. Sites com autenticação insuficiente são alvos preferenciais.

O ataque ocorre de forma massiva em diferentes sistemas, explorando vulnerabilidades na autenticação ou monitoramento. Quanto mais sofisticado o software, maior o potencial de dano para todos os envolvidos.

Quais são os impactos dos ataques BIN para empresas e consumidores?

Os prejuízos dos ataques BIN vão além da perda financeira imediata. O aumento de chargeback é um dos efeitos mais sentidos: sempre que uma transação fraudulenta é identificada, o valor é estornado ao titular, gerando custos extras e investigações internas.

Outro impacto é o desgaste na reputação da marca, pois consumidores inseguros tendem a buscar outras alternativas. Empresas também enfrentam gastos crescentes com tecnologia e treinamento para conter novas tentativas de fraude.

Para o consumidor, há o transtorno de cancelar cartões, contestar compras e lidar com o medo de novos golpes. O ecossistema digital precisa evoluir constantemente para garantir segurança e confiabilidade.

Como identificar sinais de ataques BIN em seu negócio?

Detectar ataques BIN requer atenção a alguns sinais, como aumento repentino nas recusas de pagamento ou diversas transações originadas do mesmo BIN em curto período. Padrões de compra atípicos, como horários incomuns ou valores fora da média, também podem indicar fraudes.

Ferramentas de monitoramento contínuo são essenciais para identificar variações e anomalias. Utilizar tabelas comparativas e dashboards facilita a visualização dos riscos e acelera decisões.

A análise de dados históricos e o acompanhamento de indicadores aumentam a capacidade de resposta e reduzem o tempo de exposição a possíveis fraudes.

Quais estratégias minimizam os riscos de ataques BIN?

A prevenção de ataques BIN exige tecnologia, processos e capacitação:

·       Implementação de autenticação multifator para dificultar acessos não autorizados;

·       Uso de sistemas antifraude com análise de dados em tempo real;

·       Atualização dos processos de validação;

·       Treinamento e conscientização para equipes de atendimento e segurança.

Adotar uma abordagem em camadas fortalece a segurança em pagamentos digitais e transmite mais confiança aos clientes, reduzindo perdas e fortalecendo a reputação da empresa.

Quais crimes antecedem ataques BIN e como evitá-los?

Diversos crimes cibernéticos frequentemente antecedem ataques BIN:

Crime antecedenteComo funciona?Como evitar?
Phishing direcionadoDisparo de e-mails, SMS ou páginas falsas customizadas para enganar usuários e roubar dados sensíveis de cartões.Treinamentos constantes de conscientização em segurança;
Uso de filtros anti-phishing corporativos;
Desconfiar de links urgentes ou promocionais demais.
PretextingCriminosos criam uma história/pretexto fingindo ser de instituições confiáveis (como bancos ou suporte técnico) para extrair dados por telefone ou chat.Nunca compartilhar senhas, tokens ou dados de cartão por telefone;
Confirmar a identidade do contato ligando para os canais oficiais da empresa;
Implementar políticas rígidas de verificação de identidade.
Coleta ilegal de dadosCaptura de informações de cartões e usuários por meio de grandes vazamentos de dados anteriores ou invasões a sistemas vulneráveis.Monitorar a Dark Web em busca de credenciais vazadas;
Adotar criptografia de ponta a ponta e mascaramento de dados (tokenização);
Manter sistemas, firewalls e patches de segurança sempre atualizados.

 

Empresas devem investir em educação digital e campanhas de conscientização, protegendo colaboradores e clientes contra ameaças digitais que facilitam esquemas de fraude.

Entenda o que é o phishing e como esse tipo de engenharia social afeta sua empresa!

Como mapear o cenário de fraude com dados e tecnologia?

Soluções analíticas baseadas em dados são fundamentais para mapear tentativas de fraude em tempo real. Detectar padrões anômalos e comportamentos suspeitos reduz as chances de sucesso dos ataques BIN.

Dashboards customizáveis e relatórios detalhados tornam o monitoramento mais eficaz. Investir em tecnologia analítica reduz a exposição do negócio, aumenta a resiliência operacional e promove inovação na gestão de riscos.

Como implementar um modelo de prevenção em camadas?

Para estruturar um modelo robusto de prevenção, siga este checklist:

·       Integração de ferramentas tecnológicas avançadas ao sistema de pagamentos;

·       Treinamentos periódicos para as equipes;

·       Atualização de processos e políticas de segurança;

·       Monitoramento em tempo real dos principais indicadores;

·       Consulta a especialistas sempre que necessário.

Alinhar o modelo ao contexto operacional e aos objetivos estratégicos garante eficácia. Um sistema de prevenção forte inspira confiança e reduz perdas associadas a fraudes.

Como as soluções da Serasa Experian orientam na prevenção?

Ataques BIN dependem de testar combinações de cartões até encontrar dados válidos. A Serasa Experian mitiga esse risco com o Valida Cartão, que verifica em tempo real BIN, bandeira, emissor, integridade dos dados e possíveis inconsistências, além de checar se o cartão esteve envolvido em vazamentos recentemente identificados pelas soluções de Cibersegurança. Essa validação pode ser combinada ao antifraude para vendas online, que utiliza múltiplas camadas de autenticação, inteligência de dados, modelos preditivos e motores de decisão para avaliar o risco de cada transação antes da aprovação.

A Inteligência de Dispositivos reforça essa proteção ao identificar bots, emuladores, máquinas virtuais, aplicações maliciosas e padrões anômalos de uso — sinais especialmente relevantes em ataques automatizados e massivos como a enumeração de BINs. Ao combinar informações do cartão, do dispositivo, do comportamento e do contexto da transação, a empresa consegue diferenciar tentativas automatizadas de compras legítimas, reduzir chargebacks e bloquear padrões suspeitos sem criar fricção desnecessária para bons clientes.

Consulte o nosso site para saber mais sobre as soluções e deixe o seu negócio mais protegido!

 

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