Caso de uso · Prevenção a fraude
Fraude evolui semana a semana. Sua defesa precisa evoluir junto.
Multicamada, em tempo real, sem derrubar aprovação.
Device, biometria comportamental, análise de rede e modelos adaptativos combinados em milissegundos — para onboarding, login, Pix e cartão.
O problema
ATO, deepfake, mula e identidade sintética — testando seu funil.
Quadrilhas industrializaram fraude. Compram dado vazado, geram identidade sintética, alugam aparelho e testam até achar onde sua régua falha.
ATO hoje, SIM swap amanhã, deepfake na próxima semana. Regra estática perde sempre.
Analista escreve regra, deploya, testa. Quadrilha já mudou de vetor.
Para reduzir perda, aperta filtro — e bom cliente passa horas em fila.
Device em um lugar, comportamento em outro, regras num terceiro. Sem decisão única.
O que a Teros entrega
Decisão única, multissinal, multicamada.
Device fingerprint
Identificador resiliente a reset, VPN e emulador.
Biometria comportamental
Padrão de toque, digitação e navegação. Detecta bot, RPA e ATO.
Liveness e deepfake
Liveness ativo/passivo e detecção de vídeo gerado.
Rede e vínculo
Identifica laranja, mula e conexão antes do prejuízo.
Regras adaptativas
Editor de regras versionado, simulação em produção, A/B vs modelo.
Resposta automatizada
Step-up, fila, bloqueio ou aprovação — definidos pela política.
Trilha auditável
Por veredito: sinal, peso, regra, fornecedor, latência.
Momentos protegidos
Onboarding, login, transação, pós-evento.
Bloqueia laranja, sintético e deepfake antes da conta abrir.
Detecta ATO, SIM swap e operação remota.
Pix, TED, cartão — score por evento e limite dinâmico.
Reanalisa, fecha laranja em rede e alimenta o modelo.
Resultados típicos
90 dias.
-60% de fraude no funil
Multissinal pega o que liveness sozinho não vê.
+25% de aprovação preservada
Step-up cirúrgico em vez de filtro indiscriminado.
-35% de chargeback transacional
Score por evento, regra por canal, limite dinâmico.
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