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18 de dezembro de 2025

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


Por Agência Estado Publicado 12/06/2025 às 10h29
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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.

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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