Como a IA Está Driblando Controles Corporativos

De acordo com o estudo “Diagnóstico das Fraudes no Brasil”, realizado pela Grant Thornton, 63% dos entrevistados relataram ter identificado fraudes nos últimos 12 meses. O levantamento, focado em companhias com faturamento de até R$ 1 bilhão, aponta que o impacto financeiro é severo: mais da metade das organizações atingidas (55%) registrou prejuízos superiores a R$ 500 mil. Enquanto isso, fraudes com deepfakes cresceram 126% no país. O que mudou? A sofisticação do método. Nas despesas corporativas, o risco se torna cada vez mais invisível: a capacidade de forjar documentos e manipular comprovantes sem deixar vestígios detectáveis.

As fraudes sempre existiram e a identificação delas sempre foi um desafio para as empresas. Agora, existem ainda mais formas e meios para se cometer uma fraude. O problema está nos comprovantes perfeitos: bem fotografados, com logos nítidos, datas corretas, valores plausíveis. Documentos que passam por todas as validações visuais, mas que foram editados ou gerados inteiramente por IA.

Além disso, em grandes empresas, as despesas lançadas para reembolsos ou pagamentos atingem a casa de milhares por mês. O volume é sempre um desafio, o qual muitas vezes é contornado pela velha estratégia da conferência por amostragem, onde detectar as fraudes fica ainda mais difícil. Alocam-se pessoas em atividades operacionais as quais trazem pouco retorno na prática.

É nesse cenário que a Paytrack, plataforma completa de gestão de viagens e despesas corporativas, se posiciona, convertendo cada comprovante em um conjunto de evidências técnicas. O sistema atribui um score de risco a cada despesa, permitindo que gestores priorizem revisões e identifiquem padrões suspeitos que passariam despercebidos em auditorias tradicionais.

A lógica por trás dessa mudança é simples: a resposta não está no que se vê, mas no que fica oculto. Cada arquivo digital carrega informações invisíveis: metadados que revelam o dispositivo de origem, certificações como o padrão C2PA que atestam a autenticidade, e históricos de edição que mostram se a imagem passou por Photoshop, Canva ou ferramentas similares. É essa camada técnica — não a visual — que expõe manipulações.

Mas a fraude corporativa não nasceu com a inteligência artificial. Muito antes disso, ela já fazia parte da rotina das empresas: no quilômetro arredondado para cima, no recibo com valor alterado ou na exceção que passava porque ninguém tinha tempo de conferir com profundidade. A IA apenas ampliou a escala, sofisticou os mecanismos e aumentou a capacidade de esconder inconsistências dentro de processos aparentemente normais.

“Durante anos, gestores e conferentes confiaram no que viam. Hoje, o que define se uma despesa é legítima não é a aparência do comprovante, mas o que está escondido nos metadados. É uma mudança de paradigma completa”, explica Pedro Góes, CEO da Paytrack.

Auditorias por amostragem já não são suficientes. A lógica muda: é preciso validar 100% das despesas, de forma contínua e automatizada, desde a captura do comprovante até o reembolso final. Na prática, isso significa validar quilometragem com GPS, identificar duplicidades por padrão, analisar comprovantes como evidência técnica e, no caso de pagamentos com cartão virtual, realizar a validação no momento da transação, não depois”, explica Góes.

À medida que a IA torna fraudes cada vez mais invisíveis, a única defesa viável é a invisibilidade da detecção. Não é o gestor que precisa desconfiar — é o sistema que precisa saber, antes mesmo do primeiro clique de aprovação.

A Paytrack atende hoje mais de 7 mil clientes ativos e deve gerenciar cerca de R$ 6 bilhões em despesas corporativas ao longo de 2026.

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