ESTUDO INÉDITO
O poder dos dados judiciais na análise de risco de fraude
Estudo da Silverguard provou: dados judiciais identificam fraudadores e contas laranja já no onboarding. Descobrimos que 29,1% dos CPFs e 22,0% dos CNPJs de risco poderiam ser detectados antes de gerar prejuízo, contestações/MED, reclamações/RDR e judicialização.
Conta laranja: o desafio que documentoscopia e biometria não resolvem sozinhas
É o caso mais desafiador: ela passa pela biometria e documentoscopia, mas é "alugada" ou instrumentalizada para o crime.
Conta falsa
Criada com documentos falsos.
Conta invadida
Acesso indevido a uma conta real.
Conta laranja
Conta real, mas "alugada".
O desafio não é apenas validar identidade.
É entender o contexto de risco por trás de cada CPF ou CNPJ.
Um fraudador aprovado impacta diversas áreas da empresa.
E o maior desafio está nas contas corporativas: 70% das contas denunciadas hoje no SOS Golpe são CNPJs.
das vítimas contestam/MED (custo operacional)
das vítimas reclamam (RA, Consumidor.gov, RDR)
das vítimas judicializam (custos de defesa)
dos casos viram FPD/PDD (inadimplência imediata)
A cada 10 fraudadores aprovados, o prejuízo pode chegar a:
Por que uma empresa laranja impacta 10x mais?
Bases compartilhadas ajudam, mas identificam menos de 10% dos fraudadores no onboarding
Bases públicas (como DICT e Res. 6) são vitais, mas restritas a instituições financeiras e, na prática, interceptam menos de 10% dos fraudadores no momento do cadastro.
Falsos positivos
Quando um único sinal bloqueia quem pode ser apenas vítima de falsidade ideológica ou uma empresa com disputa comercial/autofraude.
Falsos negativos
Quando a marcação tem delay (até 7 dias no Pix) ou quando a infração não é aprovada no MED (+90% das infrações são negadas, ou seja, documentos não são marcados no DICT).
Se as bases compartilhadas identificam menos de 10% na entrada e são restritas, como antecipar o fraudador?
A resposta estava nos tribunais.
O Estudo: Metodologia e Amostra
Para comprovar a eficácia dos dados judiciais, a Silverguard isolou uma amostra de 4 mil documentos (2.000 CPFs e 2.000 CNPJs) com denúncias confirmadas no SOS Golpe entre outubro de 2025 e março de 2026.
Precisávamos responder a dois desafios:
Os dados judiciais têm impacto relevante na análise de risco?
É possível tornar essa análise escalável em segundos?
Etapa 1 validada: Dados judiciais antecipam fraude
A análise revelou: buscar apenas por "processos óbvios" de fraude, PLD e crédito resolve só metade do problema. Ao cruzarmos os dados com o perfil dos fraudadores do SOS Golpe, praticamente dobramos a capacidade de detecção.
| Segmentação por Assuntos Jurídicos de Risco | Impacto CPF | Impacto CNPJ |
|---|---|---|
| Relacionados a Fraudes (Estelionato, Falsificação) |
21,2% | 10,4% |
| Relacionados a PLD (Lavagem de Dinheiro) |
15,6% | 1,2% |
| Relacionados a Crédito (Inadimplência, Execução) |
1,1% | 4,1% |
| ☆Altamente Correlacionados à Fraude: Assuntos cíveis ou criminais que apresentam uma propensão estatística muito superior entre fraudadores quando comparados à população geral. |
36,2% | 23,9% |
Por que um sinal tão poderoso ainda não é usado na análise de risco
A análise judicial raramente é usada porque o dado é duplicado, complexo e depende de análise humana especializada.
Dados duplicados
Centenas de tribunais, com duplicidade por instâncias e ritos.
Juridiquês complexo
Termos que exigem interpretação especializada.
Falta de escala
O onboarding exige resposta em segundos.
Etapa 2 resolvida: Análise judicial em até 3 segundos
Para superar a barreira da escala, construímos um motor de processamento com três passos:
Taxonomia de Mercado
Usamos como base os assuntos do CNJ. Taxonomia já curada por especialistas.
Taxonomia Proprietária
"Traduzimos" 5.534 assuntos jurídicos para a linguagem de fraude, limpando duplicidades de instâncias.
Correlação de Perfil
Cruzamos essa montanha de dados com a base do SOS Golpe para identificar a propensão crítica para contas laranja.
O perfil do fraudador muda
Durante o estudo, descobrimos que o perfil do fraudador evolui com saltos significativos a cada trimestre. Por isso, nossa matriz de correlação não é uma foto estática, ela é recalibrada continuamente pelas fraudes confirmadas nos últimos 90 dias.
Risco laranja não é binário. É sobre gerenciar "tons de cinza".
Conta falsa é uma decisão binária (sim/não). Conta laranja exige outro modelo mental: o risco aparece em graus e a resposta do seu time muda conforme o contexto da jornada.
| Risco | Onboarding | Transacional | Contestação/MED | Investigação/PLD |
|---|---|---|---|---|
| Very High | Negar | Bloquear (Casos de Fundada Suspeita de Fraude da BCB 501) | Aprovar infração / Bloquear conta | Analisar com prioridade e coletar mais evidências / Encerrar conta |
| High | Analisar / Monitorar | Bloquear 30 min / Alertar usuário | Analisar com prioridade | Analisar com prioridade / Monitorar conta |
| Medium | Monitorar | Alertar usuário | Analisar no tempo padrão | Analisar no tempo padrão / Monitorar conta |
| Low/Neutral | Aceitar | Seguir fluxo normal | Tratar como disputa comercial / Negar infração | Analisar com menos esforço / Manter conta |
⚠️ A grande causa de atrito (falsos positivos) e não identificação de fraudador (falsos negativos) é usar um único sinal.
Scam Checker: inteligência de risco multissinais em segundos
Além da análise do histórico judicial de um CPF ou CNPJ em segundos, o Scam Checker avalia mais de 30 sinais de risco e confiança simultâneos. Diferente de uma simples "blacklist", nosso motor não procura apenas por fraude: ele também cruza dados com Trusted Lists para reduzir a fricção para bons clientes.
⭐ Sinais de Confiança
Reduzem risco e atrito.
Trusted Lists (Empresas/Profissionais listados em fontes oficiais): 9 bases regulatórias atualizadas diariamente (ANATEL, ANS, ANVISA, BACEN, CVM, SPA/Bets, SUSEP, PIX, PREVIC), 3 bases curadas (CNPJs do Governo, Empresas/gateways reconhecidas e Bets Estaduais). Em breve: Conselhos de Classe e Servidores Públicos.
Sinais de Risco Derivados
Indicam monitoramento.
Assuntos judiciais indiretos de alta propensão a fraude, risco da localização, risco da idade, risco do registro (CNAE, Natureza), risco do nome da empresa (ex. Impersonificação) e mais.
Sinais de Risco Diretos
Aumentam risco e atrito.
Histórico judicial e marcação de fraude no SOS Golpe. Em breve: dados da Resolução 6.
Diferentemente dos score de risco e IAs "caixas pretas" sem explicação, o Scam Checker é 100% Explicável (XAI).
Entregando o racional completo da decisão via API ou Dashboard, além de Dossiê Técnico para download. Em breve: integração via MCP.
Inteligência que acompanha todo o ciclo de vida do cliente
O mesmo documento pode parecer aceitável na entrada e suspeito na primeira transação. O Scam Checker foi desenhado para ser uma camada complementar de inteligência em toda a jornada, sem sobrecarregar custos ou latência da sua esteira:
| Fase | Onboarding | Transacional | Contestação/MED | Investigação/PLD |
|---|---|---|---|---|
| Casos de Uso | Aprovação de cadastros, KYC/KYB, colaboradores e fornecedores críticos. | Alertas, bloqueios, apoio a motores antifraude. | Automações de contestações recebidas, bloqueios cautelares. | Encerramento de conta, Dossiês para autoridades e reguladores. |
| Onde entra na sua esteira | No final do fluxo. Após a aprovação da identidade (biometria/doc), entra para avaliar o contexto de risco de fraude. | Sob demanda. Acionado apenas na fração de exceção (1 a 2%) que alertou no DICT ou no motor interno. | Apoio à decisão. Enriquece a análise do motor de contestação ou aumenta a eficiência do backoffice. | Apoio à decisão. Inclui racional probatório completo (XAI) para embasar o encerramento da conta. |
Aprovou no Onboarding? O monitoramento continua.
Contas "esquentadas" são uma realidade, principalmente em empresas de fachada. Se o Scam Checker der risco baixo na primeira consulta, nós mantemos o CPF/CNPJ em monitoramento contínuo por 90 dias, sem custo adicional, alertando seu time se aparecer uma marcação no ecossistema do SOS Golpe.
O golpista muda de tática. Nossa inteligência também.
A matriz do Scam Checker não é estática. Recalibramos continuamente os sinais de risco derivados a partir das marcações de fraude de alta acurácia do SOS Golpe nos últimos 90 dias.
Riscos comportamentais
Risco da localização, risco da idade, risco do registro (CNAE, Natureza), risco do nome da empresa (ex. Impersonificação), risco do capital social.
Riscos de relacionamentos
Identificação de vínculos perigosos, como sócios, empresas conectadas ou parentes que já possuem marcações de fraude.
Riscos altamente correlacionados
Assuntos jurídicos indiretos porém com alta correlação estatística com o perfil de fraudadores atuais.
Inteligência para qualquer negócio exposto a fraude digital
Teste a análise judicial do Scam Checker com seus 5 piores casos reais
Selecione até 5 CPFs ou CNPJs que deram dor de cabeça para o seu time (contestação, FPD, sinistro etc) e descubra o que o Scam Checker enxerga neles.
Menos falso positivo. Menos falso negativo. Mais contexto para decidir.
A Silverguard combina, na inteligência do Scam Checker, os dados proprietários de alta acurácia do SOS Golpe com dados judiciais e sinais derivados. O resultado? Decisões de risco de fraude em escala, multissinais e 100% explicáveis.
