O Banco Central pretende calcular, em tempo real, a probabilidade de fraude de cada transação feita pelo Pix - todas elas, sem exceção. O indicador será construído com um modelo de machine learning e disponibilizado às instituições participantes do sistema, que poderão usá-lo para alimentar seus próprios mecanismos de detecção.
A medida é uma das oito previstas na agenda de segurança divulgada no Relatório de Gestão do Pix 2023-2025. Representa uma mudança de arquitetura: até aqui, a análise de risco acontecia dentro de cada banco, isoladamente. A proposta cria uma camada de avaliação no centro do sistema, comum a todos.
O contexto ajuda a entender a urgência. O Pix movimentou mais de R$ 35 trilhões em 2025, com quase 80 bilhões de transações e uso por 148 milhões de pessoas - o equivalente a 86% da população adulta brasileira. Um sistema dessa escala concentra, inevitavelmente, o interesse de quem opera a fraude.
O diagnóstico do BC é direto. Hoje, a definição do que constitui uma transação suspeita fica a cargo da política de cada instituição - o que produz comportamentos heterogêneos e permite que operações que mereceriam tratamento diferenciado passem sem avaliação mais cuidadosa. O exemplo citado pelo próprio regulador é o de transferências de valor elevado em horário não comercial.
Na prática, isso significa que a mesma transação pode ser barrada em um banco e autorizada em outro. Quem opera fraude conhece essa assimetria e escolhe o caminho de menor resistência — testando instituições até encontrar aquela cuja política interna é mais permissiva.
Por isso, a agenda prevê a criação de critérios objetivos mínimos para classificação de transações suspeitas. Um piso comum, abaixo do qual nenhuma instituição pode ficar, sem impedir que cada uma aplique regras mais rígidas.
Um modelo treinado no volume total do sistema enxerga o que um banco isolado não consegue ver. Se uma conta recebe transferências de dezenas de instituições diferentes em sequência curta, cada banco emissor observa apenas a própria operação - isolada, ela pode parecer perfeitamente normal. O padrão só aparece no agregado.
É esse tipo de sinal que um indicador centralizado captura. A conta que hoje é apenas mais um destinatário para cada banco passa a ter um comportamento observável no conjunto do sistema.
O score não decide sozinho. Chega ao banco como mais uma variável, somando-se aos critérios internos que a instituição já aplica. A decisão de bloquear, pedir confirmação adicional ou liberar continua sendo de quem opera a conta. O regulador fornece informação; a instituição fornece o julgamento.
A padronização do meio de pagamento em determinados setores também tende a favorecer o modelo. Em plataformas digitais reguladas, o Pix se tornou o canal principal - e, em alguns casos, praticamente exclusivo. É o que ocorre nas casas de apostas licenciadas, onde depósitos e saques em produtos como roleta ao vivo, cassino online e apostas esportivas precisam necessariamente partir de conta bancária do mesmo titular cadastrado. Transações com origem e destino vinculados ao mesmo CPF produzem um padrão previsível, que destoa claramente do comportamento típico de fraude - em que o dinheiro passa por contas de terceiros.
Esse desenho tem uma razão prática. Um modelo estatístico produz falsos positivos, e um sistema que bloqueia automaticamente com base em score paralisaria transações legítimas em volume inaceitável. A escolha por informar em vez de decidir preservar a fluidez que tornou o Pix o que ele é.
Além do indicador, a agenda prevê a padronização obrigatória dos alertas de fraude - hoje adotados por algumas instituições em formatos próprios - e a criação de um fluxo direto e automatizado de troca de informações entre bancos para bloqueios cautelares.
Segundo o BC, esse canal permitirá comunicação mais fluida e tempestiva entre as instituições, aumentando a assertividade na detecção. O ponto é temporal: na dinâmica atual, o dinheiro roubado costuma sair da conta de destino antes que a informação circule entre os bancos envolvidos. Fraude com Pix é uma corrida contra o relógio, e hoje o relógio joga contra a vítima.
Está prevista ainda a ampliação do rol de medidas cautelares aplicáveis a instituições que coloquem o funcionamento do sistema em risco, incluindo a restrição de cadastro de novas chaves Pix. É uma sinalização de que o regulador passa a olhar também para o elo institucional da cadeia, e não apenas para a transação individual.
A agenda de segurança convive com outras frentes de desenvolvimento do sistema, entre elas a interligação com sistemas de pagamentos de outros países, o pagamento por aproximação em modo offline e o uso de fluxos futuros como garantia de crédito.
A iniciativa do regulador encontra um setor que vem investindo pesado na mesma direção. O primeiro Evident AI Index for Banks in Latin America, elaborado pela plataforma Evident, avaliou 20 instituições da região a partir de critérios como talento especializado, inovação, desenvolvimento tecnológico, liderança e adoção responsável da tecnologia. Quatro bancos brasileiros ocupam as quatro primeiras posições: Nubank, Itaú Unibanco, Bradesco e Banco do Brasil. Das 20 avaliadas, sete são do Brasil.
O Nubank lidera por concentração de especialistas - mais de 5% da força de trabalho atua em funções ligadas à tecnologia, cerca de três vezes a média das demais instituições da região. Seu modelo proprietário, o Nuformer, é aplicado a modelagem de risco e concessão de crédito, e teria reduzido em 70% o risco de crédito em comparação com as soluções anteriores usadas pela empresa. "Há anos tratamos a IA como uma infraestrutura estratégica", afirmou o diretor de tecnologia da fintech, Eric Young, ao estudo.
O Itaú tem o maior número absoluto de profissionais de IA entre os bancos avaliados, além de investimento em governança e em mecanismos de controle voltados ao uso responsável da tecnologia. O banco lançou o Modo Protegido, recurso que usa inteligência artificial para identificar redes de segurança do cliente e reduzir risco em operações. Também aplica a tecnologia em atendimento, com modelos de linguagem no lugar das antigas árvores de decisão, e em transações — incluindo Pix por comando de voz e texto no WhatsApp.
O Bradesco vem ampliando capacidade interna com a plataforma Bridge e os assistentes BIA. Segundo o levantamento, iniciativas de análise de crédito apoiadas por IA já geraram mais de R$ 1 bilhão em receita adicional para a instituição. O Mercado Pago, por sua vez, aplica a tecnologia em crédito e antifraude no mercado brasileiro.
O ponto é que a infraestrutura existe e está madura. O que o BC propõe não é substituir esses sistemas, mas dar a todos uma informação que nenhum deles conseguiria produzir sozinho - porque nenhuma instituição, por maior que seja, enxerga o sistema inteiro.
Parte das medidas antifraude teve o cronograma revisto. Uma atualização prevista para 10 de agosto foi transferida para 26 de outubro, ampliando o prazo de adaptação das instituições financeiras.
Segue mantida para 1º de setembro a ampliação de 30 para 80 dias no prazo de contestação de devoluções suspeitas de fraude, conforme a versão 8.5 do Manual Operacional do Diretório de Identificadores de Contas Transacionais e a Instrução Normativa BCB nº 766.
O novo prazo vale para quem recebeu um Pix e considera indevida a devolução acionada pelo Mecanismo Especial de Devolução. Para quem solicita o mecanismo, o prazo de 80 dias já estava em vigor.
Há ainda uma frente que escapa da lógica antifraude tradicional. O Banco Central identificou uso abusivo do campo de mensagens das transferências, empregado para ofensas, ameaças e intimidações - frequentemente associadas a transações de valor irrisório.
O campo foi concebido para registrar informações sobre o pagamento. Diante do desvio de finalidade, o regulador criou um grupo de trabalho no Fórum Pix e informou que avaliará medidas regulamentares, se julgar necessário, para coibir a prática.
No dia a dia, a mudança tende a ser discreta - e é assim que deve ser. Um sistema antifraude eficiente é aquele que não aparece.
O efeito perceptível provavelmente virá em duas formas: mais pedidos de confirmação em operações atípicas e alertas padronizados, com aparência semelhante entre instituições diferentes. A padronização tem valor próprio: golpes que imitam comunicação bancária funcionam melhor justamente porque cada banco avisa de um jeito, e o usuário não tem referência do que é legítimo. Quando todos avisam igual, o que destoa fica visível.
Vale lembrar que nenhum modelo estatístico substitui o cuidado básico. A maior parte das fraudes com Pix não explora falha do sistema - explora a confiança do usuário. O golpe funciona porque alguém autoriza a transferência, e uma transação autorizada é, para o sistema, uma transação válida.