Tentativas de fraude em bancos somam quase 2 milhões no 1º tri, recorde da série, diz Serasa

Publicado 12.06.2025, 10:40
© Reuters Tentativas de fraude em bancos somam quase 2 milhões no 1º tri, recorde da série, diz Serasa

As tentativas de fraude no setor de Bancos e Cartões subiram 21,5% no primeiro trimestre de 2025 ante mesmo período do ano anterior, totalizando 1.871.979 tentativas - um recorde da série histórica trimestral, iniciada em janeiro de 2023. Os dados são do Indicador de Tentativas de Fraude da Serasa Experian (LON:EXPN).

Caso as tentativas de fraude fossem concretizadas, representariam um prejuízo superior a R$ 15,7 bilhões ao sistema financeiro nacional, calcula a Serasa.

O setor de Bancos e Cartões concentrou 54% de todas as tentativas de fraude registradas no país entre janeiro e março de 2025. O aumento expressivo no comparativo anual demonstra o avanço contínuo das fraudes digitais e a preferência dos criminosos por alvos de alto valor e alta exposição.

Complementando os dados, o Relatório de Identidade e Fraude 2025 da instituição mostra que golpes com cartão de crédito são os mais comuns, com 53,8% dos brasileiros afirmando já ter sido vítima ou conhecer alguém que foi. Esse tipo de golpe é também o que gera maior preocupação, com 27,5% dos entrevistados apontando-o como o mais temido.

Na sequência do ranking, aparecem os segmentos de Serviços (31,9%), Instituições Financeiras (6,7%), Telefonia (5,7%) e Varejo (1,7%), reforçando a concentração das ações fraudulentas no setor bancário.

"O setor de Bancos e Cartões segue sendo o epicentro das fraudes digitais no Brasil, com volume e sofisticação cada vez maiores por parte dos golpistas", afirma o diretor de Autenticação e Prevenção à Fraude da Serasa Experian, Caio Rocha. "Investir em tecnologias que detectam comportamentos suspeitos em tempo real é essencial para proteger milhões de transações financeiras, reduzindo perdas e fortalecendo a confiança no sistema bancário."

O Indicador de Tentativas de Fraude da Serasa Experian é baseado na análise de bilhões de transações e utiliza modelos estatísticos avançados para identificar padrões de comportamento suspeito em tempo real.

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