Prejuízos com golpes via Pix impactam todas as classes sociais e faixas etárias no Brasil, aponta levantamento da Silverguar (Foto: Marcello Casal Jr/Agência Brasil/Arquivo)
Prejuízos com golpes via Pix impactam todas as classes sociais e faixas etárias no Brasil, aponta levantamento da Silverguar (Foto: Marcello Casal Jr/Agência Brasil/Arquivo)

Um levantamento inédito divulgado pela Silverguard em 12 de novembro de 2024 revela que os prejuízos causados por golpes com Pix no Brasil somam uma média de R$ 2.100 por vítima, com variações significativas de valores conforme a faixa etária e a classe social. Conduzido com base em dados do Banco Central e 5 mil denúncias registradas na Central SOS Golpe – a primeira plataforma de antifraude social do Brasil -, o estudo traça o perfil dos golpistas e detalha as principais táticas usadas para enganar as vítimas em um cenário crescente de crimes digitais.

Golpes digitais em alta com a popularização do Pix

No Brasil, nove em cada dez transações financeiras são realizadas por canais digitais, sendo 45% delas por meio do Pix. Essa praticidade, contudo, tem servido de base para os estelionatários, com o Pix sendo o método central para golpes que exploram a confiança e urgência do usuário — a chamada fraude APP (fraude de pagamento autorizado), em que a vítima, iludida, transfere dinheiro diretamente ao criminoso.

“O Pix não é o vilão, mas ajudou a acelerar os golpes digitais no Brasil. Criei a Silverguard após uma experiência frustrante de tentar reaver dinheiro perdido por um familiar vítima de golpe. Com a plataforma SOS Golpe, estamos ajudando vítimas a encurtarem o caminho da denúncia e, assim, aumentarem as chances de recuperação dos valores”, explica Marcia Netto, fundadora da Silverguard.

Perdas por classe social e faixa etária: panorama detalhado

O levantamento da Silverguard indica que as perdas variam bastante entre as classes sociais e faixas etárias das vítimas. As classes mais altas (AB) registraram uma média de prejuízo de R$ 6.300, enquanto a classe C apresentou perdas de R$ 3.500 e as classes D e E, R$ 1.500. Em termos de idade, vítimas acima de 60 anos perderam, em média, quatro vezes mais que aquelas entre 18 e 24 anos.

Além disso, entre os golpes mais comuns estão as falsas promessas de investimento ou multiplicação de dinheiro (15% das ocorrências) e o golpe em que o fraudador se passa por um conhecido pedindo ajuda financeira (10%). De acordo com o estudo, a origem desses golpes está, em sua maioria, em plataformas da Meta, como WhatsApp, que lidera com 39% dos casos, seguido de Instagram (23%) e Facebook (18%).

A responsabilidade das empresas e o papel do MED

Embora muitos culpem os usuários pela falta de cautela, Marcia Netto destaca que a responsabilidade pela prevenção deve ser compartilhada entre cidadãos e empresas de redes sociais, telefonia e bancos. Segundo Netto, as instituições financeiras poderiam adotar respostas mais rápidas, como o bloqueio imediato de contas suspeitas assim que a primeira denúncia é registrada.

Um dos recursos para recuperação financeira em casos de golpes com Pix é o Mecanismo Especial de Devolução (MED), implementado pelo Banco Central em 2021. No entanto, o desconhecimento desse mecanismo é um obstáculo significativo: 68% das vítimas relataram nunca ter ouvido falar sobre o MED, e a taxa de sucesso para devoluções gira em torno de apenas 9%.

“O MED é uma ferramenta essencial para reverter golpes, mas seu processo ainda é deficiente e precisa de melhorias. As denúncias deveriam ser mais qualificadas e contar com informações adicionais para permitir ações rápidas e evitar novas vítimas”, destaca Marcia.

Golpes mais comuns e suas vítimas preferenciais

O estudo da Silverguard também apresentou um mapeamento dos tipos de golpes e dos perfis preferidos dos golpistas. Entre as fraudes, a compra de produtos ou serviços em lojas e perfis falsos é a mais recorrente (45% das denúncias), seguida pela promessa de investimento e multiplicação de dinheiro. De acordo com a faixa etária, os golpes variam:

  • Menores de 18 anos: caem mais em golpes de compras falsas (58%).
  • 18 a 29 anos: têm preferência em fraudes de produtos falsos e falsas promessas de investimento.
  • 50 a 59 anos: são vítimas mais frequentes de golpes de empréstimo de emergência.
  • Mais de 60 anos: a maioria das fraudes (48%) parte de pedidos de ajuda de supostos conhecidos.

Em termos de canais, o WhatsApp é o meio preferido para enganar pessoas acima de 60 anos (69% dos casos), enquanto o Instagram predomina entre os menores de 18. No cenário de golpes por renda, o Facebook é o meio inicial de 21% dos golpes contra a classe DE e 6% contra a classe A.

Profissionalização dos golpes digitais no Brasil

O relatório ainda indica uma mudança no perfil dos golpistas, com a estruturação de quadrilhas que atuam como empresas, com hierarquias, processos e até metas para seus membros. Para Marcia Netto, os criminosos compartilham métodos e tecnologias de uma forma que coloca em desvantagem as vítimas e as instituições financeiras, que muitas vezes enfrentam desafios para coibir esse tipo de crime.

O perfil dos golpistas se diversifica e abrange desde os “Rauls” — conhecidos por viajarem o país e usarem “bets” como disfarce para golpes —, até os “Script Kiddies”, jovens sem experiência técnica que aplicam fraudes com scripts comprados. Além deles, hackers e “crackers” (especialistas em invadir sistemas) criam e vendem malwares para operações em rede.

O papel da tecnologia e a urgência de parcerias de antifraude

A pesquisa da Silverguard destaca a necessidade de uma maior cooperação entre instituições financeiras e de tecnologia para combater as fraudes digitais. “Vivemos uma realidade contraditória: enquanto criminosos compartilham métodos e informações, as instituições financeiras hesitam em fazer o mesmo”, avalia Marcia.

Essa “corporativização” do golpe digital também reforça a urgência de medidas de prevenção que possam ser acessadas por todas as vítimas. O estudo alerta ainda para o uso de inteligência artificial para criar deep fakes, o que aumenta a dificuldade para os times de antifraude detectarem contas falsas, além de tornar caras as soluções de reconhecimento facial.

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