Precisa reduzir o falso positivo e proteger sua empresa contra fraudes?

Com um modelo que separa melhor o cliente legítimo do fraudador, em vez de endurecer as regras para todo mundo. Regras rígidas barram fraude, mas também recusam bons clientes. Quando o score tem mais poder de separação, a instituição consegue aprovar mais gente boa e barrar mais fraude ao mesmo tempo, sem trocar um resultado pelo outro.

O Score Onboarding Antifraude da Quod combina 6 fontes de dados, e 46% das variáveis são exclusivas da Quod. A nova versão do modelo subiu o KS de 33 para 41. Em um banco digital, capturou 30,3% das fraudes reprovando apenas 1% dos clientes legítimos, e aprovou automaticamente os 22,5% melhores scores sem nenhuma incidência de fraude.

Fonte: Score Onboarding Antifraude · case banco digital

Usando validação silenciosa: a checagem acontece por trás, sem pedir nada a mais para o cliente, e a fricção só aparece quando o risco exige. Assim, quem tem baixo risco segue a jornada normalmente, e o esforço de verificação fica concentrado nos casos realmente suspeitos, em vez de atrasar todos os cadastros.

No Score Onboarding Antifraude, a decisão é dividida em quatro camadas: aprovação automática para baixo risco, verificação adicional para casos intermediários, revisão especializada para risco maior e recusa automática para alto risco. Em um banco digital, o modelo reprovou apenas 1% dos clientes legítimos e manteve a taxa de aprovação.

Fonte: Score Onboarding Antifraude · case banco digital

Com modelos preditivos alimentados por dados de fraude compartilhados entre instituições. A fraude raramente começa na sua operação: o mesmo fraudador já deixou sinais em outras. Quem enxerga só a própria base descobre a fraude depois do prejuízo. Quem cruza dados de mercado identifica o risco antes da primeira transação.

Foi essa virada que um grande banco fez com a Quod: sair de uma operação antifraude que reagia depois da fraude para uma atuação preditiva, ampliando o uso dos dados da Quod. No 1º semestre de 2026, a parceria somou mais de 9 milhões de indícios de fraude, alta de 10%. Por trás disso está a maior base de fraudes compartilhadas do Brasil, com marcações da RUFRA reportadas diariamente por mais de 200 instituições financeiras. Na Plataforma Antifraude, os modelos preditivos identificaram 28,1% das fraudes concentradas nos 5% de perfis mais suspeitos.

Fonte: Case grande banco · Plataforma Antifraude · RUFRA (Resolução BCB nº 6/2023)

Olhando para a rede de relacionamentos, e não só para a conta isolada. Uma conta laranja costuma parecer normal sozinha. O sinal aparece nas conexões: quem envia e quem recebe, se esses documentos já têm marcação de fraude e se o padrão de volume, horário e valor das transações foge do comportamento esperado.

A Quod cruza dados de emissor e recebedor com as marcações da RUFRA para expor riscos de conexão entre contas, e identifica padrões atípicos de transação, como PIX, que antecedem a fraude. O Detecta Laranja é um score que indica a probabilidade de uma conta ter sido aberta para fins ilícitos, antes que ela seja usada. Um grande banco ampliou o uso dos dados da Quod justamente para barrar contas laranja.

Fonte: Case grande banco · Score Antifraude Customizado (books Relacional e Transacional) · Detecta Laranja

Centralizando as validações em uma única política antifraude, em vez de contratar produtos avulsos que não conversam entre si. Uma plataforma integrada orquestra dados cadastrais, base de fraude compartilhada, scores e autenticações na mesma decisão, do onboarding às transações, e permite ajustar a estratégia sem refazer toda a estrutura.

A Plataforma Antifraude da Quod reúne onboarding e transacional em uma única API, com resposta em milissegundos, integrando produtos Quod e parceiros. Os resultados incluem 53,5% das fraudes capturadas entre os 5% piores scores no onboarding digital e 61,1% das fraudes detectadas entre os 6,2% de perfis mais suspeitos no transacional de cartões.

Fonte: Plataforma Antifraude · cases de onboarding digital e transacional de cartões