O relatório State of Fraud 2026 da Signifyd revela mudanças no varejo digital: enquanto a Inteligência Artificial (IA) reorganiza a forma como os consumidores pesquisam e compram online, fraudadores exploram essa mesma tecnologia para agir com mais rapidez.
A transição de operações manuais para a automação assistida por IA transformou a dinâmica da proteção no e-commerce. Pela primeira vez em mais de duas décadas, o relatório anual de crimes cibernéticos do FBI dedicou uma seção exclusiva aos golpes gerados por Inteligência Artificial, que custaram quase US$ 900 milhões aos consumidores no último ano.
Dados da Interpol também mostram que esquemas antifraude impulsionados por IA são até 4,5 vezes mais lucrativos do que os ataques convencionais. Na América Latina, a pressão, em geral, aumentou 7,5% no mesmo período.
A seguir, analisamos três das principais tendências de fraude impulsionadas por IA reveladas pelo estudo State of Fraud 2026 e o que elas significam para o varejo online.
Tendência #1: A automação massiva em invasões de conta
Segundo dados da Signifyd divulgados no State of Fraud 2026, as tentativas de invasão de contas (Account Takeover ou ATO, em inglês) aumentaram 78% entre janeiro e abril de 2026 na América do Norte. Esse avanço expressivo demonstra que a verificação automatizada de credenciais em larga escala por meio de bots tornou-se a norma operacional dos fraudadores.
Este movimento reforça que o risco no e-commerce vai além do momento do checkout. Ao assumir o controle de contas antigas e com histórico de compras confiável, os fraudadores exploram o acesso dessa conta legítima para realizar compras com cartões salvos, roubar dados pessoais ou esgotar saldos de pontos de fidelidade e cartões-presente.
Para combater essa ameaça, os varejistas precisam expandir a proteção antifraude para além do carrinho de compras, adotando defesas contínuas ao longo de todo o ciclo de vida da conta. Detectar alterações suspeitas antecede o ataque e impede chargebacks futuros.
Tendência #2: A IA generativa no abuso pós-compra
O abuso pós-compra e as fraudes amigáveis ganharam novos recursos com a difusão da IA generativa. Ferramentas automatizadas agora conseguem criar recibos falsos com aparência autêntica e gerar centenas de imagens de produtos quebrados, danificados ou defeituosos sob demanda.
Essas facilidades tornam falsas solicitações de devolução e reembolso muito mais convincentes. Segundo dados divulgados no State of Fraud da Signifyd, as reclamações de “item que não está conforme a descrição” cresceram 49% nos primeiros quatro meses de 2026.
Na América Latina, os casos de abuso do consumidor, como alegações falsas de que o pedido nunca chegou, registraram alta expressiva de 168% no mesmo período.
A resposta para contornar esse prejuízo sem criar atritos desnecessários para os clientes legítimos é adotar uma gestão de devoluções calibrada por risco.
Tendência #3: A automatização da fábrica da fraude
A fraude digital passou a funcionar de forma automatizada e interconectada. Antes que criminosos possam realizar compras de alto valor, eles utilizam robôs impulsionados por IA para testar massivamente credenciais roubadas na dark web por meio de microtransações em sites de e-commerce. 
De acordo com dados do State of Fraud 2026, estima-se que a IA acelerou esse processo de validação em escala massiva, pois os ataques de teste de cartão aumentaram 175% ano a ano, na América do Norte, entre janeiro e abril de 2026.
Quando uma enxurrada de testes de cartão é enviada diretamente ao banco emissor sem triagem prévia, cada tentativa — mesmo as negadas — gera tarifas de processamento para o e-commerce. Além disso, o alto volume de transações não aprovadas eleva os índices de rejeição do lojista junto às bandeiras, o que pode acionar programas de monitoramento e resultar em multas ou até em restrições para a aceitação de cartões.
O banco emissor, por sua vez, tende a adotar uma postura mais conservadora em relação ao tráfego futuro daquele varejista, elevando os bloqueios incorretos (os falsos positivos) para compradores legítimos.
Ao barrar os testes de cartão antes da autorização, o e-commerce envia tráfego limpo para o sistema financeiro, resultando em taxas mais altas de aprovação para os compradores legítimos.
Baixe o State of Fraud 2026 e proteja sua receita com inteligência
As três tendências acima têm uma raiz comum: a Inteligência Artificial reduziu drasticamente o custo e o esforço necessários para escalar um ataque, seja invadindo contas, fabricando evidências de devolução ou testando cartões em massa. Com esquemas de fraude potencializados por IA chegando a ser 4,5 vezes mais lucrativos que os métodos tradicionais, segundo a Interpol, ignorar a melhoria da proteção deixou de ser uma opção para quem vende online.
Dessa forma, a resposta para um problema impulsionado por IA também precisa ser combatida com IA. Há mais de 15 anos, a Signifyd usa machine learning e inteligência artificial para analisar sinais de dispositivo, comportamento e identidade em tempo real, distinguindo compradores legítimos de fraudadores em milissegundos e sem adicionar fricção à experiência de compra. Quanto mais rápido o ataque evolui, mais rápido a defesa também precisa evoluir.
E, para entender em detalhes como essas tendências afetam diferentes setores e regiões, acesse o relatório State of Fraud 2026 da Signifyd na íntegra.
Perguntas frequentes sobre o State Of Fraud 2026
Como a Inteligência Artificial é usada por fraudadores no e-commerce em 2026?
A IA permite automatizar ataques em larga escala e com altíssima velocidade. Os criminosos usam bots para realizar testes de cartão em massa, invadindo contas com credenciais vazadas. Além disso, a IA generativa possibilita criar recibos falsos e adulterar fotos de produtos para forjar reclamações e obter reembolsos indevidos.
Quais setores sofrem mais com a fraude impulsionada por IA?
O impacto varia de acordo com o modelo de negócio, com setores de alto ticket médio, eletrônicos, vestuário e plataformas com alta rotatividade de contas (como assinaturas) figurando entre os principais alvos de ataques de credenciais e fraudes de devolução. Para conferir o detalhamento completo por setor e região, vale a pena baixar o relatório completo da Signifyd.
Qual o impacto financeiro da fraude por IA no e-commerce?
O impacto é massivo e escala rápido. Esquemas de fraude impulsionados por IA já chegam a ser 4,5 vezes mais lucrativos que os métodos tradicionais, segundo a Interpol. No cenário global, o abuso de políticas e devoluções fraudulentas alcançou cerca de US$ 76,5 bilhões, enquanto perdas associadas a fraudes de identidade e ataques automatizados continuam pressionando as margens dos varejistas online e exigindo defesas tão escaláveis quanto os ataques.
O que é o ataque de invasão de contas (ATO) e por que ele cresceu?
A invasão de contas (Account Takeover ou ATO, em inglês) ocorre quando um invasor assume o controle do perfil de um cliente legítimo para realizar compras com cartões salvos ou resgatar pontos de fidelidade. O ATO já vem crescendo há anos, mas a Inteligência Artificial acelerou esse cenário em 2026 ao automatizar e escalar o teste de credenciais vazadas. O que antes exigia esforço manual agora é feito por bots capazes de testar milhares de combinações por minuto.
Esses ataques visam explorar combinações: de um lado, contas antigas com histórico de compras consolidado, que passam mais facilmente pelos filtros automáticos de risco; do outro, perfis de baixa atividade recente, que não são monitorados com frequência pelos titulares. Isso dá ao fraudador o tempo necessário para monetizar a invasão antes que ela seja descoberta.
Como prevenir o abuso de devoluções sem prejudicar a experiência dos clientes legítimos?
A recomendação é substituir regras rígidas e genéricas por uma solução focada em inteligência de devoluções baseada em risco, que avalia o histórico e o comportamento de cada consumidor em tempo real. Assim, clientes fiéis e de baixo risco continuam recebendo reembolsos instantâneos, enquanto solicitações com sinais de alerta passam por uma validação adicional antes da aprovação, garantindo proteção antifraude sem punir a maioria dos compradores honestos pelas ações de uma minoria fraudulenta.
Como saber se meu e-commerce está sofrendo um ataque de teste de cartão?
Os principais indícios incluem picos repentinos de pequenas transações recusadas em segundos, alto volume de tentativas com dados de cartões diferentes em um único IP ou dispositivo, e um aumento incomum de chargebacks logo em seguida. Como os fraudadores usam bots automatizados para testar milhares de cartões roubados por segundo, a revisão manual fica inviável. A recomendação é contar com uma solução automatizada em tempo real, como a plataforma da Signifyd, capaz de identificar esses padrões comportamentais e bloquear os testes de cartão antes que eles afetem a operação.
Como prevenir o abuso de devoluções sem prejudicar a experiência dos clientes legítimos?
A recomendação é substituir regras rígidas e genéricas por uma solução de inteligência de devoluções baseada em risco, que avalia o histórico e o comportamento de cada consumidor em tempo real. Assim, clientes fiéis e de baixo risco continuam recebendo reembolsos instantâneos, enquanto solicitações com sinais de alerta passam por uma validação adicional antes da aprovação — garantindo proteção antifraude sem punir a maioria dos compradores pelas ações de uma minoria.
