Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Autenticação e Prevenção à Fraude

Como o mercado utiliza GenAI para prevenir fraudes?

Entenda como o uso de GenAI oferece análise em tempo real, aprendizado adaptativo e prevenção de fraudes digitais mais eficiente que métodos tradicionais.

Como o mercado utiliza GenAI para prevenir fraudes?

Estudo global da Experian revela que o Brasil é uma das regiões que deve liderar os investimentos em IA Generativa no próximo ano, entre os países pesquisados. Um estudo realizado recentemente pela Forrester Consulting, a pedido da Experian global, indicou que o uso de Inteligência Artificial Generativa está se popularizando exponencialmente em regiões como América do Norte, Reino Unido, Irlanda e, principalmente, Brasil. O dado é interessante já que, historicamente, mercados como o financeiro sempre se mostraram mais avessos ao risco, mas adotaram a Gen AI de forma acelerada nos últimos meses. Para se ter uma ideia, a maioria das instituições entrevistadas que atuam no mercado de crédito afirma já usar modelos de aprendizado automático para testes em áreas como o atendimento ao cliente ou em algum de seus processos internos. Além disso, a tecnologia vem se mostrando cada vez mais presente quando o tema é prevenção a fraudes. A pesquisa reforça que se proteger de golpes é um desafio constante: 51% dos varejistas entrevistados no mundo e 47% das cooperativas de crédito entendem que mitigar perdas relacionadas a fraudes é uma premissa dos negócios; e, em um breve futuro, a GenAI deverá se posicionar como protagonista nessa missão.

Como aproveitar o avanço das novas tecnologias para proteger os seus negócios?

“Modelos generativos podem ser treinados a produzir dados sintéticos – como fraudes –, que servem como entrada para alimentar o treinamento de outros motores de IA. O objetivo é fazer com que tais modelos sejam capazes de detectar novos tipos de fraude preventivamente, ou seja, antes mesmo que os fraudadores consigam explorá-las”, afirma Alexandre Nery, Gerente Executivo de Autenticação e Prevenção a Fraudes da Serasa Experian. A pesquisa corrobora essa tendência, mostrando que 55% dos decisores do segmento de Bancos relataram já usar processos de prevenção impulsionados pela Gen AI no ciclo de crédito. Esse é o segmento que mais adota LLMs (Large Language Models) para acelerar operações.

Dados do Brasil

Falando em prevenção à fraude, 78% das empresas entrevistadas revelaram que investirão em IA Generativa dentro de 12 meses mirando esse fim. “O fraudador está cada vez mais se utilizando de tecnologias de GenAI amplamente – e gratuitamente – disponíveis pela internet afora. Alguns modelos generativos, como o ChatGPT, inclusive são treinados para evitar que os usuários/desenvolvedores mal-intencionados induzam o modelo a produzir informações irresponsáveis ou até mesmo imagens obscenas. Por isso precisamos estar sempre à frente e atentos ao uso da GenAI pelos fraudadores”, reforça Nery. Para auxiliar empresas a se protegerem de golpes nessa jornada, a solução Liveness de Biometria, da Serasa Experian, representa uma boa opção. Essa é uma camada de proteção antifraude que já usa algoritmos treinados para detectar fraudes com base em dados de captura e comportamento coletados no momento em que a biometria facial é feita, validando que há uma pessoa viva realizando a captura da selfie. Essa fonte de dados vai alimentando sucessivamente o modelo, que entende, absorve padrões e detecta as tentativas de fraude com muito mais facilidade – como no caso de uso de uma máscara ou um deepfake para tentar burlar processos. “Por dia, são processadas mais de 500 mil provas de vida pela Serasa Experian, auxiliando clientes de Varejo, Bancos, Telcos, Fintechs, entre outros a se protegerem contra fraudes biométricas. Cada prova de vida faz uso de algoritmos e modelos avançados de IA para detecção de fraudes, muitas vezes em menos de 1 segundo”, finaliza Nery.

Quer saber mais?

Conheça mais sobre essa tecnologia e blinde os seus negócios com nossas soluções.

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