As técnicas de engenharia social, somadas e aprimoradas pela inteligência artificial, devem impulsionar as estratégias de fraude que miram o Pix ao longo de 2026. Quem faz o alerta é a empresa de segurança Eset, segundo a qual o meio de pagamento instantâneo brasileiro deve continuar sendo usado por atacantes.
Ao longo do ano passado, os criminosos exploraram características do Pix como transferências instantâneas, funcionamento em tempo integral e dificuldade de reversão de operações. Segundo relatório da Associação de Defesa de Dados Pessoais e do Consumidor (ADDP), aproximadamente 28 milhões de brasileiros foram vítimas de golpes via Pix em 2025, com pessoas acima de 50 anos representando 53% dos casos.
“É importante reforçar que o Pix não é o vilão. O problema está no uso combinado da tecnologia com pressão emocional, urgência e histórias cada vez mais convincentes”, ressalta em comunicado Daniel Barbosa, pesquisador de segurança da ESET Brasil.
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Golpes mais comuns
Entre os principais tipos de fraude registrados ao longo de 2025, destacam-se, segundo a Eset, o golpe da falsa central de telefone, no qual criminosos entram em contato se passando por bancos. Eles convencem a vítima a realizar transferências.
Outro golpe comum é o do “Pix errado”, usado para confundir a vítima e extrair dinheiro em dobro, além de dados sensíveis. Há ainda as falsas vagas de emprego, que exigem pagamento como “taxa” de inscrição; falsas lojas online, que usam produtos e preços atrativos (mas falsos); e o “golpe da Receita Federal”, em que os atacantes cobram impostos que as vítimas não devem.
Nesse contexto, a IA tem desempenhado “um papel central”, diz a ESET. Golpes antes genéricos e facilmente identificáveis agora são moldados para perfis específicos, com dados reais, linguagem natural e narrativas coerentes, diz a empresa.
O uso de deepfakes também tende a se intensificar. Já circulam conteúdos falsos com imagens e vídeos de autoridades públicas anunciando supostas taxações ou mudanças no Pix, materiais que devem se tornar ainda mais realistas e difíceis de identificar.
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