IA cria notas falsas e turbina fraudes de reembolso

IA cria notas falsas e turbina fraudes de reembolso: Ferramentas de inteligência artificial já geram recibos e notas falsas com aparência autêntica, impulsionando fraudes de reembolso e pressionando equipes financeiras. Em setembro de 2025, 14% dos documentos fraudulentos analisados pela AppZen foram produzidos com IA, e a fintech Ramp afirma ter bloqueado mais de US$ 1 milhão em notas suspeitas nos últimos 90 dias. Especialistas alertam que humanos já não conseguem diferenciar falso e real com segurança.

Como a IA está sendo usada para forjar recibos

A falsificação de notas e comprovantes não é novidade. O que mudou foi a sofisticação trazida pela IA generativa, que permite criar documentos verossímeis em segundos, com logotipos, tipografias e dados de transação convincentes. Diferentemente da manipulação manual, os modelos atuais replicam layouts e padrões de impressão, simulam numeração de pedido, itens, impostos e até “ruído” de imagem típico de digitalizações.

Em entrevista ao Financial Times, Chris Juneau, vice-presidente sênior e chefe de marketing de produtos na SAP Concur, resumiu o desafio: “Esses recibos se tornaram tão bons que dizemos aos nossos clientes: ‘não confiem nos seus olhos’”. O alerta reforça a necessidade de processos mais rigorosos do que a simples inspeção visual de anexos em pedidos de reembolso.

O que os dados mais recentes mostram

Segundo a plataforma de despesas AppZen, 14% dos documentos fraudulentos identificados em setembro de 2025 tinham sinais de geração por IA — um salto expressivo diante de 2024, quando esse tipo de fraude era muito mais raro. Já a Ramp relatou ter bloqueado mais de US$ 1 milhão em notas suspeitas nos últimos 90 dias. Os números apontam tanto para a facilidade de criar falsos positivos “aceitáveis” quanto para a crescente adoção de auditoria automática e revisão humana como camadas combinadas de defesa.

“Não confiem nos seus olhos.” A aparência de um documento já não é evidência suficiente de autenticidade.

Chris Juneau, SAP Concur, ao Financial Times

Por que detectar IA ficou tão difícil como nesse caso de IA cria notas falsas e turbina fraudes de reembolso

Parte das soluções tenta ler metadados de arquivos para descobrir se uma imagem foi gerada por IA ou se passou por um modelo específico. O problema: fraudadores podem remover ou alterar esses registros com facilidade. Além disso, sinais clássicos de manipulação — sombras incoerentes, fontes desalinhadas, artefatos — vêm sendo disfarçados por modelos cada vez melhores.

Outro obstáculo é o contexto inconsistente de transações. Um mesmo funcionário pode submeter dezenas de recibos de fornecedores distintos com características visuais idênticas (padrão de corte, ruído, proporção), algo difícil de perceber numa análise isolada, mas evidente em auditorias por lote que comparam padrões de coocorrência (horários repetidos, valores arredondados, itens genéricos).

Sinais de alerta e verificação prática

• Metadados ausentes ou incoerentes: arquivos sem dados EXIF, datas conflitantes ou softwares de edição suspeitos.
• Padrões repetidos: nomes de estabelecimentos, horários e valores que se repetem de forma improvável em recibos diferentes.
• Tipografia e alinhamento: fontes muito uniformes, espaçamento idêntico entre linhas e ausência de “imperfeições” típicas de impressoras térmicas.
• Itens genéricos: descrições vagas e tributação incompatível com o ramo do fornecedor.
• Sequência e lógica: numeração, CNPJ, telefone e endereço que não cruzam com bases públicas ou com o ERP.

No Brasil, há uma vantagem estrutural: a NF-e pode ser validada pela chave de acesso nos portais oficiais, conferindo emissor, itens e valores. Quando a despesa for de um estabelecimento que emite cupom fiscal, vale solicitar o número da transação do POS/maquininha e checar o ID no adquirente quando possível. Para recibos de serviços, recomenda-se confirmar a nota fiscal de serviços eletrônica (NFS-e) na prefeitura correspondente.

Como as empresas estão reagindo

Relatos ao Financial Times e ao TechRadar mostram companhias combinando auditorias automáticas (classificadores que pontuam risco, OCR com validação de campos, correlação temporal) e revisões humanas focadas em casos limítrofes. Alguns programas adotam verificação cruzada com fornecedores (confirmar transação por telefone, e-mail ou API), além de políticas de reembolso mais claras sobre quais documentos são aceitos e em que formato.

• Camadas de defesa: combinação de algoritmos (detecção de anomalia, device fingerprint, análise de recorrência) e validação humana.
• Trilhas de auditoria: registro imutável das etapas de aprovação e logs de edição de anexos.
• Educação do colaborador: treinamentos periódicos com exemplos reais de fraude e simulações.
• Sanções e responsabilização: comunicação transparente sobre consequências disciplinares e legais.

Boas práticas de compliance financeiro

• Padronização: exigir documentos originais em formato específico (PDF gerado pelo emissor, XML da NF-e) e recusar imagens de baixa qualidade.
• Validação automática: integrar APIs de NF-e/NFS-e e adquirentes para checar transações por ID e CNPJ.
• OCR+regras: extrair campos e validar consistência (CNPJ, alíquota, data/hora, CEP) com bases públicas.
• Segregação de funções: separar quem lança, aprova e audita despesas.
• Amostragem inteligente: revisar manualmente as solicitações com maior pontuação de risco.

Brasil tem diferencial com NF-e, mas não é blindagem

A estrutura brasileira de documentos fiscais eletrônicos facilita a validação. Ainda assim, golpes migram para outras frentes: recibos de serviços não tributados por NF-e, screenshots de transações, comprovantes de estacionamento e transporte, e reembolsos de viagens com itens difíceis de rastrear. Por isso, o ideal é tratar o processo como um sistema: dados públicos + APIs + políticas internas + educação.

Tendências: o que esperar para 2026

Com a evolução dos modelos generativos, veremos falsificações mais contextuais, incorporando histórico de gastos do colaborador para evitar padrões detectáveis. Em resposta, ganharão espaço: análise de comportamento (comparar hábitos a pares), verificação criptográfica de documentos no ponto de emissão, e sinais de procedência (watermarks resistentes a edição). O equilíbrio continuará exigindo tecnologia, processo e cultura.

Perguntas Frequentes IA cria notas falsas e turbina fraudes de reembolso

Considerações finais sobre IA cria notas falsas e turbina fraudes de reembolso

Fraudes com recibos gerados por IA tendem a crescer, porque o custo é baixo e a qualidade visual é alta. A resposta efetiva combina auditoria automática, revisão humana e verificação cruzada com fontes oficiais. Para o Brasil, a infraestrutura de NF-e/NFS-e é aliada importante, mas não definitiva. O caminho é evoluir tecnologia, políticas e cultura de compliance em conjunto — e jamais confiar apenas nos olhos.