O uso crescente de inteligência artificial está impulsionando uma nova geração de fraudes em despesas corporativas, com comprovantes digitais altamente realistas. Ao mesmo tempo, plataformas de gestão com tecnologia avançada têm permitido identificar esses casos com precisão, trazendo visibilidade a um risco que antes era difícil de detectar.
Na outra ponta, a tecnologia de defesa evoluiu: plataformas como a Paytrack agora auditam a 'impressão digital' de cada recibo. Em vez de uma simples conferência visual, o sistema rastreia metadados, certificados de origem e o padrão C2PA, identificando edições ocultas (como rastros de Photoshop ou Canva). Ao converter imagens em evidências técnicas, a ferramenta entrega um score de confiabilidade objetivo, blindando o compliance contra fraudes sintéticas.
“A tecnologia tornou visível o que antes passava despercebido. Cada comprovante ganha uma camada adicional de análise técnica capaz de identificar sinais de manipulação ou geração artificial — e, por isso, cada vez mais empresas nos procuram para entender como proteger seus processos e fortalecer seus controles”, afirma Pedro Góes (foto), CEO da Paytrack.
Os números indicam a dimensão do problema. As fraudes com deepfakes cresceram 126% no Brasil em 2025, segundo dados da Sumsub, colocando o país como responsável por quase 39% de todos os casos detectados na América Latina. Ao mesmo tempo, levantamento da Grant Thornton mostra que 63% das empresas brasileiras sofreram algum tipo de fraude recentemente, sendo que 46% registraram prejuízos superiores a R$ 500 mil.
Esse novo cenário só se torna visível porque plataformas digitais conseguem também analisar os arquivos em profundidade e identificar sinais técnicos que não são perceptíveis visualmente, como o dispositivo de origem, registros de edição e a estrutura técnica do arquivo. Em processos baseados em documentos físicos ou imagens sem análise técnica, esses indícios simplesmente não existem ou não podem ser rastreados.
“O comprovante digital deixou de ser apenas uma evidência visual. Ele carrega uma história técnica completa. Nossa tecnologia transforma essas informações em um indicador objetivo de confiabilidade, tornando o processo mais seguro e auditável”, diz Góes.
Score antifraude
Na prática, a tecnologia antifraude aplica múltiplas validações técnicas para verificar a autenticidade de cada comprovante. O sistema analisa, por exemplo, se a imagem corresponde a um documento real, avalia metadados e certificações como o padrão C2PA — que indica a origem do arquivo — e examina também campos XMP que podem revelar edições em ferramentas como Photoshop ou Canva.
Com base nessas e outras análises, cada despesa recebe um score antifraude que classifica o nível de risco e permite às empresas identificar automaticamente casos que exigem validação adicional, bloqueio ou reprovação, conforme suas políticas internas.
Esse modelo representa uma mudança estrutural na gestão de despesas corporativas, ao transformar um risco antes difícil de mensurar em um indicador objetivo e rastreável.
Nesse contexto, a inteligência artificial passa a desempenhar um papel central não apenas na origem, mas principalmente na prevenção de fraudes. Com o uso de guardrails tecnológicos mecanismos que analisam metadados, histórico de edição e padrões de integridade das imagens plataformas como a Paytrack conseguem identificar sinais de manipulação e atribuir níveis de risco a cada despesa.
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