GUÉP
SIF · Fraude de Identidade Sintética

O seu próximo cliente pode nunca ter existido.

A IA generativa industrializou a fraude de identidade: até 80% da fraude de novas contas já é sintética, e os deepfakes cresceram 830% no Brasil em um ano. O Kavuka detecta a identidade sem passado: lastro de vida, grafo de vínculos, forense documental e defesa anti-deepfake.

Segundos
lastro de identidade medido
Toda a base
grafo de vínculos
Injeção + apresentação
liveness anti-deepfake
Pré-estouro
padrão de maturação monitorado

Detecção em produção sobre carteiras de crédito, bancos digitais e marketplaces — lastro de identidade medido nos dados mais profundos do Brasil, com grafo de vínculos acendendo a fábrica inteira.

Quanto da sua "inadimplência" nunca foi inadimplência?

O Frankenstein digital

CPF real, nome alterado, histórico fabricado: a identidade que constrói crédito por meses e estoura de uma vez — para alguém que nunca existiu.

A fraude sem vítima

Ninguém contesta a fatura de quem não existe; a perda entra no balanço como inadimplência e a causa raiz nunca é tratada.

A fábrica de rostos

Deepfakes cresceram 830% no Brasil em um ano; documentos e selfies gerados por IA derrotam o KYC tradicional na porta de entrada.

Custo Até 80% da fraude de novas contas já é identidade sintética, com perdas globais estimadas entre US$ 20 e 40 bilhões por ano e mais de US$ 3,3 bilhões de exposição só em lenders americanos. No Brasil, os deepfakes cresceram 830% em doze meses. Quanto da sua "inadimplência" nunca foi inadimplência?

Como funciona

Da identidade fabricada ao alerta antes do estouro.

  1. 01

    Meça o lastro

    A profundidade da identidade nos dados brasileiros: a vida real deixa anos de rastro; a identidade fabricada ontem, não.

  2. 02

    Cruze o grafo

    Telefones, endereços, dispositivos e padrões compartilhados revelam a fábrica inteira — não só a peça isolada.

  3. 03

    Examine o artefato

    Forense documental + liveness com detecção de injeção e de apresentação contra deepfakes e documentos gerados por IA.

  4. 04

    Vigie a maturação

    O padrão temporal da sintética monitorado por ML até o alerta pré-estouro — antes de a conta sacar tudo e sumir.

Cobertura

O motor por trás da detecção

Seis camadas que o KYC tradicional não tem cruzam dados, vínculos, artefatos e comportamento — e devolvem o que a identidade fabricada não consegue simular: passado.

Lastro de identidade

Profundidade nos dados brasileiros

Grafo de vínculos

Telefones, endereços e dispositivos compartilhados

Forense documental

Fontes, microimpressões e consistência física

Anti-deepfake

Liveness com detecção de injeção e apresentação

Comportamento na sessão

Biometria comportamental e sinais robóticos

ML de maturação

Ciclo de vida da sintética e alerta pré-estouro

Motor de decisão

Score e políticas configuráveis por safra

Integração antifraude

Nativa com Onboarding Digital e Fraud Prevention

Segmentos

Quem decide com a detecção Kavuka

Crédito

Crédito, BNPL & Cartões

O alvo clássico do bust-out: a sintética constrói limite e estoura. Gatilho: perda anômala em safras novas e "inadimplência" precoce.

PLD

Bancos & Pagamentos

Sintéticas como contas-laranja de lavagem e abertura em massa via emuladores. Gatilho: exigência de PLD e onda de aberturas suspeitas.

Abuso

Bets & Marketplaces

Multi-contas para abuso de bônus e promoções — sintéticas descartáveis em escala. Gatilho: custo de promoções explodindo.

Habilitação

Telecom & Benefícios

Habilitação fraudulenta de linhas (insumo de outras sintéticas) e fraude em programas e benefícios. Gatilho: inadimplência de habilitação e auditoria de integridade.

Blindagem jurídica

Detecção que o seu compliance pode defender

A detecção de identidade sintética foi desenhada para a LGPD desde o primeiro registro e para a explicabilidade que o regulador exige. Quando perguntarem "como essa conta foi aberta?", a resposta vem com racional, fonte e data — separando a fraude do crédito no balanço.

  • Bases legais adequadas: obrigação legal nos setores regulados; legítimo interesse e prevenção à fraude nos demais.
  • Explicabilidade do score: cada decisão de risco com racional, sinais acionados e camada de origem.
  • Integração nativa com a esteira de PLD/FT e com o manual de prevenção à fraude.
  • Trilha de auditoria por cadastro: fonte, data e o porquê do bloqueio ou da aprovação.
  • Fontes públicas ou legalmente permitidas; criptografia em trânsito e em repouso.
Quem já opera assim
Rodamos o diagnóstico e descobrimos que parte relevante da nossa "inadimplência" de safras novas nunca foi crédito — era fraude sintética não diagnosticada.
Head de Crédito · fintech de empréstimo
O grafo de vínculos acendeu uma fábrica inteira: o mesmo telefone em 14 cadastros, um dispositivo que abriu 9 contas. Desmontamos na base, não uma a uma.
Diretor de Risco · banco digital
O liveness barrou uma injeção de vídeo ao vivo na nossa demo. Era exatamente o ataque que o nosso controle anterior não pegava.
Gerente de Compliance · instituição de pagamento

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O que é fraude de identidade sintética

A identidade sintética é o Frankenstein do crime digital: uma identidade fabricada que combina dados reais e fictícios — um CPF verdadeiro com nome alterado, telefone e e-mail novos, endereço falso e um histórico construído pacientemente. Diferente do roubo de identidade clássico, não existe vítima para reclamar: ninguém recebe a fatura indevida, ninguém contesta. A identidade sintética abre contas, constrói crédito e reputação por meses — e então "estoura" (o bust-out): saca tudo, some, e a empresa descobre que emprestou para alguém que nunca existiu.

Por que isso virou A ameaça? Porque a IA generativa industrializou a fabricação de identidades. Estimativas apontam que até 80% da fraude de novas contas já é dirigida por identidades sintéticas, com perdas globais entre US$ 20 e 40 bilhões por ano. A Sumsub registrou crescimento de mais de 300% na fraude com documentos sintéticos em um ano, e os deepfakes saltaram de 500 mil arquivos em 2023 para 8 milhões projetados em 2025, já respondendo por cerca de 40% das tentativas de fraude biométrica. O Brasil está no epicentro: aumento de 830% nos casos de deepfake em doze meses, concentrando quase metade dos casos de manipulação facial da América Latina.

A detecção funciona em camadas que o KYC tradicional não tem. A consistência de identidade pergunta se o CPF, o nome, a data de nascimento e o histórico fecham — ou se a identidade não tem passado, com telefone de três dias de vida e e-mail que nunca apareceu. O grafo de vínculos revela a linha de produção: o mesmo telefone em 14 cadastros, o mesmo endereço de 40 "pessoas", o dispositivo que já criou 9 contas. A forense documental compara fontes, microimpressões e consistência física contra documentos gerados por IA. O liveness com detecção de injeção e de apresentação enfrenta o deepfake injetado na câmera e a tela filmada. A biometria comportamental capta o preenchimento robótico e o "candidato" consultando outra tela. E o ML de maturação aprende o ciclo de vida da sintética, do sono que constrói limite ao comportamento típico do pré-estouro.

A síntese é simples: a identidade que não viveu não passa. A vida real deixa anos de lastro — vínculos, histórico e consistência temporal — que a identidade fabricada ontem não consegue simular, por mais perfeitos que sejam seus documentos. O diferencial do Kavuka é a profundidade de dados brasileiros para medir esse lastro como ninguém, somada ao grafo de vínculos nacional, à forense documental brasileira e à defesa anti-deepfake. O resultado é o diagnóstico correto: a sintética barrada na porta, a fábrica desmontada na base, o alerta antes do estouro — e a perda finalmente com o nome certo, fraude tratada como fraude e crédito tratado como crédito.

Perguntas frequentes
O que é fraude de identidade sintética?

É a fraude com identidades fabricadas: dados reais (como um CPF válido) combinados com dados fictícios (nome, contato, endereço) e, cada vez mais, rostos e documentos gerados por IA. A identidade abre contas, constrói crédito e "estoura" — sem nenhuma vítima real para contestar.

Qual a diferença para o roubo de identidade?

No roubo, existe uma vítima real que recebe a fatura e reclama — a detecção vem da contestação. Na sintética, a "pessoa" não existe: ninguém reclama, e a perda se disfarça de inadimplência por meses ou anos.

Por que meu KYC tradicional não detecta?

Porque a sintética é construída para passar nele: o CPF é real, o documento é convincente (ou gerado por IA) e a selfie pode ser um deepfake. A detecção exige camadas que o KYC clássico não tem: lastro de identidade, grafo de vínculos, forense documental e anti-deepfake.

O que é "lastro de identidade"?

É a profundidade do rastro que uma vida real deixa nos dados ao longo dos anos — vínculos, histórico, consistência temporal. A identidade fabricada ontem não tem esse lastro, por mais perfeitos que sejam seus documentos. O Kavuka mede esse lastro nos dados brasileiros mais profundos do mercado.

Como funciona a defesa contra deepfakes?

Em duas frentes: detecção de apresentação (a foto, tela ou máscara mostrada à câmera) e detecção de injeção (o vídeo sintético injetado diretamente no fluxo da câmera, sem passar pela lente) — a técnica que mais cresce e que o liveness simples não pega.

Como sei se minha "inadimplência" esconde fraude sintética?

Sinais típicos: perda concentrada em safras novas, devedores que somem sem qualquer contato, limites maximizados rapidamente antes do default. O diagnóstico Kavuka roda uma amostra da carteira e separa o que é crédito do que nunca foi.

Isso se integra ao meu onboarding atual?

Sim — a detecção roda dentro da esteira de Onboarding Digital e KYC Kavuka, ou via API sobre o seu fluxo atual, em tempo real, sem fricção adicional para os clientes legítimos.

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