Fraude feminina 2025 : crescimento alarmante e novos riscos
O mais recente relatório da Serasa Experian trouxe um alerta preocupante: os esforços de fraude de identidade contra mulheres aumentaram 78% nos últimos 12 meses . O número de golpes já é grave por si só, mas o que ele revela é ainda mais preocupante — uma mudança estrutural no perfil dos digitais, alimentada pelo avanço da IA generativa , pela exploração de vieses de segurança e pelas falhas de prevenção em diversos setores.
De acordo com especialistas, a chamada “feminilização” das fraudes não é um detalhe estatístico. Tratar-se de uma estratégia consciente dos ataques: utilizar perfis que despertam menos suspeitas, especialmente em sistemas automatizados de validação, para aumentar a taxa de sucesso. Em outras palavras, a fraude feminina passou por atalho técnico e social para roubar defesas pouco maduras.
Por que o perfil feminino é mais visto
Os dados de mulheres tendem a ser vistos pelos sistemas de crédito como estatisticamente mais confiáveis . Entre os motivos estão o menor número de alertas históricos, a baixa incidência de negativação, padrões cadastrais mais homogêneos e, em muitos casos, menor exposição em vazamentos de dados.
Essa “boa confiança digital” se transforma em oportunidade para fraudadores, identidade que cria perfis sintéticos e híbridos com características femininas, capazes de passar despercebidas por validações básicas de onboarding .
O papel da IA generativa nos golpes
Em 2025, o avanço da IA generativa e de tecnologias como deepfake e biometria falsa elevou o patamar das fraudes. Hoje, os criminosos conseguem criar documentos digitais com aparência autêntica, simular selfies que passam por detecções simples de vivacidade, clonar vozes e até replicar padrões de comportamento digital de forma convincente.
O resultado é que os sistemas tradicionais, baseados apenas no reconhecimento facial ou na verificação documental superficial, já não conseguem diferenciar com segurança uma tentativa legítima de um golpe bem executado de fraude de identidade .
Setores mais afetados
A fraude feminina se espalha com mais força em setores que priorizam rapidez e experiência de usuário em seus processos de cadastro, mas deixam brechas de segurança. Fintechs, bancos digitais, e‑commerces, seguradoras e varejistas com programas de fidelidade estão entre os alvos preferenciais.
Em muitos casos, a pressa em oferecer integração rápida sacrifica etapas de validação mais robustas, criando o cenário ideal para criminosos.
Viés de gênero: a vantagem explorada pelos golpistas
Além das vulnerabilidades técnicas, existe uma visão inconsciente — inclusive nos algoritmos — de que as mulheres oferecem menor risco. Isso leva a taxas mais altas de aprovação automática, menos bloqueios no primeiro contato e menor rigor nas interações humanas como atendimentos e verificações manuais.
Testes de segurança já comprovados que identidades femininas geram até 60% menos alertas na validação inicial, o que foi explorado com técnica e sociológica para aumentar o sucesso da fraude feminina .
Muito além do crédito
As identidades femininas obtidas de forma fraudulenta não são usadas apenas para compras e crédito. Eles também servem para crimes mais complexos, como abertura de contas para lavagem de dinheiro, solicitação de empréstimos com garantias falsas, intermediação em golpes de phishing e até criação de perfis limpos para fraudes triangulares.
No mercado ilegal, o perfil feminino se tornou um ativo digital valioso — justamente por seu alto nível de confiança.
LGPD e a responsabilidade das empresas
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) prevê deliberações para o uso indevido de dados, mesmo quando a empresa não é autora direta de fraude. Isso significa que a responsabilidade inclui não apenas bloquear ataques, mas também comprovar que houve ações preventivas estruturadas .
Governança de dados, protocolos claros de validação e capacidade de avaliação de decisões de aprovação são hoje requisitos básicos para evitar prejuízos financeiros e danos à concessão.
Prevenção: um desafio que exige múltiplas camadas
Para enfrentar o cenário de 2025, soluções isoladas já não são suficientes. Especialistas defendem a adoção de arquiteturas antifraude em camadas , combinando validação biométrica mista, verificação de coerência contextual (idade, localização, dispositivo, histórico de uso), análise de comportamento em tempo real e consulta a bases externas de fraude.
As empresas que adotam essas estratégias conseguem reduzir em até 85% o índice de testes bem sucedidos de fraude de identidade .
Como a AllCheck atua nesse cenário
Na AllCheck , entendemos que perfis de baixa suspeita são justamente os que exigem mais atenção. Nossas soluções combinam análise comportamental em tempo real, validação biométrica adaptativa com detecção de deepfakes , integração com bases públicas e privadas e um sistema de aprendizado constante, alimentado por casos reais.
O objetivo é simples: proteger tanto o titular dos dados quanto a empresa que opera sobre eles, sem abrir mão da agilidade e da experiência de uso.
