Resumo
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Ferramentas de IA estão sendo usadas para criar notas e comprovantes falsos, dificultando a detecção por empresas.
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Em 2025, 14% dos documentos fraudulentos analisados pela AppZen foram gerados por IA, número muito superior ao de 2024.
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Companhias têm recorrido a auditorias automáticas e revisões humanas para conter fraudes, mas especialistas reconhecem que o problema tende a crescer.
O avanço das ferramentas de geração de imagens, vídeos e documentos por inteligência artificial também abriu espaço para novas formas de fraude. Empresas que lidam com o processamento de despesas e reembolsos já indicam o problema: notas e comprovantes falsos criados por IA.
De acordo com um levantamento da plataforma de software de despesas AppZen, cerca de 14% dos documentos fraudulentos analisados em setembro de 2025 foram produzidos com ajuda de inteligência artificial — um salto expressivo em relação a 2024, quando esse tipo de fraude não era comum. A fintech Ramp também relatou ter bloqueado mais de US$ 1 milhão em notas suspeitas nos últimos 90 dias.
Como a IA está sendo usada?
A criação de notas falsas não é algo novo. Com os recibos fraudulentos, funcionários podem solicitar reembolsos de despesas às empresas. Mas as ferramentas de IA tornaram o processo muito mais sofisticado.
Diferentemente de falsificações tradicionais, que exigiam habilidades específicas de edição ou manipulação, os sistemas atuais conseguem gerar documentos verossímeis em segundos e com um nível de detalhamento que engana mais facilmente.
Ao Financial Times, o especialista Chris Juneau afirmou que isso tem imposto um desafio inédito às equipes financeiras. “Esses recibos se tornaram tão bons que dizemos aos nossos clientes: ‘não confiem nos seus olhos’”, disse o vice-presidente sênior e chefe de marketing de produtos da SAP Concur, empresa especializada em soluções para gestão de despesas corporativas.
O problema é que, mesmo com ferramentas avançadas, detectar o uso de IA nem sempre é simples. Já existem softwares que analisam os metadados de arquivos, podendo indicar que se trata de uma imagem gerada. Contudo, essas informações podem ser apagadas com facilidade pelos fraudadores.
Há solução?
Uma forma de mitigar esse tipo de fraude é verificar padrões suspeitos — como repetição de nomes, horários e dados de viagem —, segundo o Financial Times. Por enquanto, não há nenhuma barreira de entrada para os fraudadores.
Empresas também têm buscado maneiras de se proteger com auditorias automáticas, revisões humanas e verificações cruzadas. No entanto, como lembra o TechRadar, à medida que as ferramentas generativas evoluem, especialistas reconhecem que identificar o que é real ou falso está se tornando cada vez mais complexo.