As novas possibilidades de interação digital trazidas pela inteligência artificial generativa, pelo acesso facilitado a plataformas como ChatGPT, Gemini e Claude, vêm sendo de grande valia no dia a dia, tanto no uso profissional quanto no ambiente doméstico.
As funcionalidades são inúmeras e, a cada dia, vêm sendo ampliadas pelas constantes melhorias nos chamados prompts de comando e nas bases de dados que alimentam as ferramentas.
Mas como em qualquer nova tecnologia, sabemos que todo avanço tecnológico traz, em contrapartida, uma janela de oportunidades para pessoas mal-intencionadas: os golpes por telefone passaram a ser feitos por email ou SMS e, mais recentemente, por mensagens de Whatsapp. Aplicativos de prestação de serviços começaram a ser usados por golpistas para se aproximar de vítimas. E a IA, igualmente, auxilia os fraudadores a criar imagens, textos e situações mais próximas à realidade mediante a inserção de um simples prompt de comando.
Não tem sido diferente no mercado de seguros, o que impõe novos desafios na regulação do sinistro e no enfrentamento às fraudes.
Conforme o último ciclo do Sistema de Quantificação de Fraudes da Confederação Nacional das Seguradoras (CNSEG), somente no primeiro trimestre de 2025 o total de sinistros com fraudes comprovadas alcançou a soma de R$ 734 milhões. Se considerarmos os sinistros suspeitos, chega-se a impressionantes R$ 3,36 bilhões.
Não é uma questão brasileira. Em recente publicação, o The Guardian destacou que a seguradora Aviva — a maior do Reino Unido — detectou em 2025 cifras consideráveis em fraudes com utilização de inteligência artificial, com criação de falsos cenários de acidentes, adulteração de documentos ou de fotos visando a majoração dos danos sofridos.
Dentro de um sistema mutualista, as fraudes geram impacto não só às seguradoras, mas principalmente aos consumidores.
O que antes exigia um mínimo de capacitação do fraudador — seja na montagem ou contrafação de um documento pessoal ou de prontuário médico, seja na edição de imagens com uso de aplicativos avançados como Photoshop — agora pode ser feito com um prompt adequado. De imagens a documentos falsos, a IA faz tudo em segundos para ludibriar a análise de cobertura, o valor da liquidação ou no direcionamento da indenização a terceiros sem vínculo com o sinistro.
Os números impressionam e vêm crescendo, o que tem demandado das seguradoras maior cuidado durante a regulação do sinistro e na preservação das evidências que instruem o processo de regulação, já que fotos, vídeos, documentos e, mais recentemente, até gravações de voz podem ter sido manipulados por ferramentas de IA generativa sem deixar vestígios perceptíveis a olho nu, para induzir a avaliação das seguradoras.
Vetores de fraude: imagem, documento e voz
No mercado brasileiro, o vetor mais explorado tem sido a vistoria digital de sinistros automotivos. Com a popularização de aplicativos de vistoria 100% online, fraudadores passaram a submeter à seguradora imagens e vídeos de avarias gerados inteiramente por IA generativa, capazes de simular danos, alterar placas ou apagar evidências de avarias preexistentes. Em caso emblemático identificado pela Infocar, uma vistoria realizada integralmente por inteligência artificial só foi descoberta porque a geolocalização do envio apontava, de forma incoerente, para um endereço na China — episódio que ilustra como, paradoxalmente, é o rastro técnico-digital, e não mais o exame visual do material, que tende a desmascarar a fraude.
Estelionato como tipo-base
No plano normativo, o Brasil ainda não dispõe de tipo penal autônomo para a criação ou divulgação de deepfakes fora do contexto de violência sexual (Lei nº 13.718/2018) e de violência psicológica (Lei nº 15.123/2025, que acrescentou causa de aumento de pena de 50% ao crime de violência psicológica praticado com uso de IA). Tramita na Câmara dos Deputados o Projeto de Lei nº 1.272/2023, que propõe a criação do artigo 308-A do Código Penal para tipificar especificamente a “adulteração maliciosa de vídeos ou áudios”, proposta que, se aprovada, poderá complementar o arcabouço hoje disponível para o enfrentamento da fraude de sinistro.
Paralelamente, o Marco Legal da IA (PL nº 2.338/2023), aprovado no Senado em dezembro de 2024 e ainda em tramitação na Câmara, deverá impor avaliação preliminar de risco obrigatória a sistemas de IA generativa e de propósito geral, sob coordenação do futuro Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial, vinculado à Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) — autoridade que, mesmo antes da aprovação da lei, já atua na prática como reguladora de fato, tendo incluído a IA entre os eixos prioritários de fiscalização para o biênio 2026-2027.
Do ponto de vista da investigação criminal, a boa notícia é que o ordenamento brasileiro não exige a criação de um tipo penal autônomo para alcançar a fraude praticada por IA. O documento ou o áudio sintético funcionam simplesmente como o “artifício, ardil ou outro meio fraudulento”, exigido pelo caput do artigo 171 do Código Penal, para induzir o analista, regulador ou o perito em erro.
O maior desafio prático, contudo, recai sobre a prova. A perícia tradicionalmente empregada na regulação de sinistro — exame visual de fotografias, conferência documental, escuta de gravações — perde eficácia diante de conteúdo sintético de alta qualidade, exigindo a incorporação de perícia técnica especializada (análise de metadados, detecção de inconsistências de iluminação e sombra em imagens, análise espectral de áudio para identificação de padrões de síntese vocal).
Conforme destaca o engenheiro Willard S. Ribeiro, mestre e doutorando em engenharia de produção e sistemas, pesquisador e formador de peritos em IA Forense, “esse cenário exige a formação de analistas e peritos capacitados para conduzir análises multidomínio, confrontando diferentes evidências técnicas, em vez de depender exclusivamente da aparência do conteúdo ou do resultado de um único detector. Essa abordagem é fundamental para garantir a explicabilidade das conclusões e permitir que os achados sejam documentados em laudos técnicos claros, fundamentados e compreensíveis tanto para as seguradoras quanto para as autoridades policiais e o Poder Judiciário”.
No âmbito específico do mercado de seguros, a nova Lei de Seguros (Lei nº 15.040/2024) reforçou a exigência de transparência na regulação de sinistros e de fundamentação adequada para negativas de cobertura, o que tende a elevar o ônus probatório da seguradora justamente nos casos em que a recusa se baseia em suspeita de fraude por IA — circunstância que reforça a necessidade de protocolos periciais robustos e bem documentados. A Susep, por sua vez, formalizou seu Plano de Regulação para 2026 por meio da Resolução SUSEP nº 72/2025, cabendo acompanhar se a fraude tecnológica figurará entre os temas prioritários do exercício.
Resposta do mercado: IA contra IA
Diante desse cenário, o próprio mercado segurador tem respondido com tecnologia equivalente, com modelos de supervisão humana sobre ferramentas de IA e analytics avançado, que sinalizam padrões suspeitos — datas de criação de arquivo inconsistentes, custos de reparo destoantes da média regional — para posterior decisão de analistas humanos. No Brasil, soluções de vistoria digital auditável, com geolocalização embarcada e mesa de análise para casos de maior risco, seguem lógica semelhante, complementadas por mecanismos de detecção de vivacidade (liveness) e validação multibiométrica voltados a coibir fraudes já na própria etapa de contratação e abertura de sinistro.
Da mesma forma que “a ocasião faz o ladrão”, o uso define a ferramenta. E a IA é hoje o conjunto de utilidades que, cada vez mais, precisa de mecanismos de segurança. Do aperfeiçoamento da legislação, ao uso das mesmas ferramentas na prevenção, tem-se um desafio crucial. Para os cidadãos e para o mercado de seguros.
Fonte: Conjur
