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Cielo apoia projeto que usa IA para ampliar segurança e prevenção a fraudes no Pix

Solução desenvolvida no LIFT combina dados do Banco Central e machine learning para criar score de confiabilidade das chaves Pix e democratizar o acesso a modelos antifraude.
Publicado por Equipe Cielo

 

Pessoa clicando em holograma com cadeado, representando a segurança e prevenção a fraudes no Pix.

Cielo, referência em pagamentos eletrônicos no país, apoiou o projeto de Score de Chave Pix – um sistema que usa dados transacionais do Pix e Inteligência Artificial para atribuir um grau de confiabilidade a cada chave transacional.

O projeto foi criado pela startup Data Rudder no Laboratório de Inovações Financeiras e Tecnológicas (LIFT), iniciativa do Banco Central em parceria com a Federação Nacional de Associações dos Servidores do Banco Central (Fenasbac), em colaboração com os parceiros tecnológicos Cielo e Idwall.

O sistema utiliza dados do Diretório de Identificadores de Contas Transacionais (DICT) e técnicas de machine learning para identificar padrões suspeitos, prevenir fraudes com maior precisão e reduzir os chamados falsos positivos — quando uma transação legítima é indevidamente barrada.

Equipes da Cielo deram suporte à validação da hipótese do projeto

Segundo um estudo, o crescimento das fraudes digitais no Brasil pode gerar mais de R$ 12 bilhões em perdas com Pix até 2028.

E o projeto Score de Chave Pix é uma forma de enfrentar esse cenário, visando oferecer mais segurança às transações feitas com o pagamento instantâneo.

A Data Rudder foi conectada aos times internos de Antifraude e Pix da Cielo, que auxiliaram na validação da hipótese de que o acesso, mesmo anonimizado, aos dados do DICT pode ampliar a eficácia de modelos antifraude, inclusive para empresas que não fazem parte do Sistema de Pagamentos Instantâneos (SPI).

O protótipo funcional demonstrou ganhos expressivos: o modelo treinado com dados do DICT atingiu 99% de acurácia, 97% de precisão e 97% de sensibilidade, frente a apenas 50% de precisão no modelo base sem acesso aos dados.

Os resultados indicam forte potencial para reduzir fraudes e agilizar respostas de segurança em tempo real, com impacto direto na experiência do usuário e nos custos operacionais das instituições.

Na base do projeto está o uso de machine learning, com o modelo Random Forest e técnicas para tratamento de desbalanceamento entre dados legítimos e fraudulentos.

Mais do que a arquitetura técnica, o que se destaca é a possibilidade de personalizar a análise de risco e oferecer uma ferramenta acessível, eficiente e escalável para instituições de todos os portes — de grandes bancos a fintechs em crescimento.

“Nosso papel como parceiros tecnológicos vai além do suporte técnico. Acreditamos que a inovação de impacto nasce da colaboração, da escuta e, muitas vezes, do desconforto de repensar processos. Projetos como esse nos mostram que segurança e conveniência não são opostos: elas andam juntas e são essenciais para um sistema financeiro mais confiável, inclusivo e eficiente”, afirma Wagner Silva, Superintendente de Produtos e Inovação na Cielo.

Cielo tem histórico de participação no LIFT Lab

A Cielo participa há 5 anos do LIFT Lab por meio do Garagem, hub que tem como objetivo antecipar, provocar e apoiar na construção da Cielo do futuro através da inovação.

Nesta edição, 9 projetos foram selecionados entre, aproximadamente, 60 inscritos, e o Score de Chave PIX foi um dos destaques.

Para a empresa, a experiência reforça o papel estratégico do LIFT como espaço seguro para experimentação de soluções que antecipam os desafios do setor e se alinham aos pilares da Agenda BC.

O Score de Chaves PIX representa um avanço significativo para o setor financeiro ao democratizar o acesso a ferramentas avançadas de análise de risco, permitindo que instituições de diferentes portes utilizem o sistema para tomar decisões estratégicas com maior precisão.

“No fim do dia, a proposta é clara: promover um sistema de pagamentos mais eficiente, confiável e colaborativo, que proteja o usuário sem comprometer a fluidez da experiência”, conclui Wagner.

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