Com a proximidade da Black Friday, em 27/11, e das compras de Natal, golpes envolvendo Pix, QR Codes falsos, lojas virtuais clonadas e roubo de dados pessoais ganham espaço. A inteligência artificial também contribui para tornar as fraudes mais sofisticadas, ao permitir a criação de anúncios, sites e mensagens convincentes.
Dados da Serasa Experian apontam que, entre 27 e 30/11/25, foram registradas 29.689 tentativas de fraude em pedidos de comércio eletrônico, envolvendo R$ 30,7 milhões em prejuízos potenciais. Para Rodolfo Oliveira, advogado da área de Meios de Pagamentos e Fintechs do escritório Barcellos Tucunduva Advogados, o aumento das transações durante o período promocional também amplia as oportunidades para a atuação de criminosos. "A inteligência artificial amplia a capacidade de produzir abordagens convincentes e automatizar ataques", explica.
Segundo o especialista, os principais riscos envolvem a falsificação de lojas e anúncios, o roubo de credenciais e o direcionamento de pagamentos para contas controladas por fraudadores. Entre os golpes mais frequentes estão os QR Codes adulterados, que podem direcionar pagamentos para destinatários diferentes dos anunciados, e os sites falsos que reproduzem a identidade visual de grandes varejistas.
O advogado Luiz Fernando Plastino, especialista em Propriedade Intelectual, Privacidade e Proteção de Dados e Direito de Informática, também do Barcellos Tucunduva Advogados, orienta os consumidores a verificar os dados do recebedor antes de confirmar qualquer transação. "Os QR Codes de Pix devem levar ao aplicativo normal de pagamento, não para um website e, principalmente, não devem trazer arquivos para download", alerta.
Plastino também aponta a engenharia social entre as práticas utilizadas por criminosos. Nesse tipo de golpe, informações pessoais são empregadas para construir abordagens aparentemente legítimas. Mensagens sobre entregas, cobranças adicionais e supostas pendências em pedidos podem levar consumidores a acessar links fraudulentos ou realizar pagamentos indevidos. Para evitar essas situações, o advogado recomenda acompanhar as compras pelos canais oficiais das lojas e desconfiar de solicitações inesperadas.
Além dos prejuízos aos consumidores, os golpes levantam questões sobre a responsabilidade de varejistas, plataformas digitais e instituições de pagamento. Segundo o profissional, a LGPD e o CDC estabelecem deveres de proteção, mas a responsabilização depende da análise das circunstâncias, das medidas de segurança adotadas e da relação entre eventual falha e o dano sofrido. "Não é qualquer vazamento de dados que automaticamente vai levar à responsabilização", esclarece.
Já para Rodolfo Oliveira, o principal desafio das empresas é demonstrar que seus mecanismos de prevenção funcionam efetivamente. Entre as medidas recomendadas pelo advogado estão o monitoramento de anúncios e sites que imitam marcas conhecidas, o reforço da autenticação de usuários, a identificação de transações suspeitas e a preparação das equipes para responder rapidamente às ocorrências.
No caso das instituições financeiras e de pagamento, as regras do Banco Central exigem mecanismos de gerenciamento de riscos e compartilhamento de indícios de fraude. Nesse contexto, o MED - Mecanismo Especial de Devolução, utilizado em situações de fraude envolvendo Pix, pode auxiliar na recuperação de valores, mas não garante o ressarcimento.
Rodolfo ressalta ainda que a regulamentação existente representa uma base importante, embora sua eficácia dependa da atualização constante dos controles e da cooperação entre os participantes do mercado. "A fraude pode começar fora da instituição financeira ou de pagamento e chegar ao pagamento com aparência de legitimidade."
Diante desse cenário, os especialistas apontam a necessidade de atuação conjunta para reduzir os riscos das fraudes digitais. Enquanto os consumidores devem verificar a autenticidade das ofertas e os dados dos destinatários antes de efetuar pagamentos, as empresas precisam manter mecanismos de segurança, monitoramento e resposta a ocorrências.