Fraude em sinistro: como medir o impacto real

Toda semana alguém me faz uma variação da mesma pergunta: "Tiago, eu sei que tenho fraude na minha carteira, mas como eu provo isso internamente para justificar o investimento em antifraude?" É uma pergunta honesta. E frustrante. Porque a fraude em sinistro tem uma característica perversa: ela se esconde exatamente onde você não está olhando, e sai do resultado parecendo custo operacional normal.

O problema real não é a fraude em si. É que a maioria das operações ainda não consegue separar o que é sinistro legítimo do que é sinistro manipulado. Quando tudo vai para o mesmo balde, o índice de sinistralidade sobe, a equipe de sinistros apanha, e o gestor de antifraude não tem munição para mudar o processo. Esse ciclo é o que vejo acontecer com mais frequência em seguradoras e proteções veiculares que ainda operam com o modelo tradicional de laudo.

O que a fraude realmente custa, além do pagamento indevido

A primeira armadilha é calcular o custo da fraude apenas pelo valor do sinistro pago. Esse é o custo visível, mas longe de ser o único. Cada sinistro fraudulento que passa sem ser detectado carrega consigo pelo menos três camadas de custo que não aparecem no relatório de sinistralidade.

A primeira é o custo de regulação desperdiçado: horas de analista, deslocamento de perito, comunicação com oficina, tudo consumido em um sinistro que já nasceu fraudado. A segunda é o custo de oportunidade: a equipe que deveria estar acelerando sinistros legítimos fica presa em processos que nunca deveriam ter avançado. A terceira, e mais silenciosa, é o efeito de atração: uma operação que não detecta fraude vira alvo preferencial de grupos organizados que mapeam quais seguradoras e APVs têm menor resistência.

Como grupos organizados identificam alvos fáceis

Imagine uma rede de oficinas e despachantes que testa diferentes operadoras com sinistros de baixo valor. Aquelas que pagam rápido, sem questionamento, sem cruzamento de dados, entram em uma lista informal. A partir daí, os sinistros vão crescendo em valor e complexidade. Não é paranoia. É o padrão que aparece quando você analisa histórico de sinistros com granularidade suficiente.

O enriquecimento de dados veiculares é o que permite enxergar esse padrão antes que ele escale. Quando você consegue cruzar histórico do veículo, CPF do segurado, IP da abertura do sinistro, geolocalização do evento e comportamento da oficina indicada, a concentração de anomalias começa a aparecer. Sem esse cruzamento, cada sinistro parece isolado e legítimo.

Como estruturar uma medição de fraude que o board aceita

Entendido o problema, a pergunta seguinte é natural: como eu transformo suspeita em número que o diretor assina embaixo? A resposta está em separar três métricas que a maioria das operações mistura.

A primeira é a taxa de indício de fraude: percentual dos sinistros que ativam ao menos um gatilho de suspeita, seja por dado inconsistente, histórico do veículo, comportamento atípico do solicitante ou padrão da oficina. Essa métrica é sobre volume de alertas, não sobre confirmação.

A segunda é a taxa de fraude confirmada: dos sinistros investigados, quantos resultaram em negativa ou acordo por evidência de fraude. Essa é a métrica que valida o processo de investigação e justifica o custo da operação de antifraude.

A terceira é o valor preservado: soma dos sinistros negados ou reduzidos com base em evidência de fraude, descontado o custo da operação de detecção. É esse número que aparece para o board e que justifica qualquer investimento em tecnologia ou equipe.

Por que a maioria das operações não consegue gerar esse número

O problema está na cadeia. Para calcular valor preservado, você precisa de rastreabilidade do sinistro desde a abertura até o encerramento, com registro de cada decisão e da evidência que a motivou. Em operações que ainda usam planilha ou sistemas legados sem integração, essa trilha simplesmente não existe.

O que vejo acontecer com frequência é o analista de antifraude segurando sinistros suspeitos na memória e na experiência, sem conseguir documentar o raciocínio de forma que gere relatório. Resultado: a fraude até é detectada às vezes, mas o conhecimento não se acumula, o processo não melhora e o número que o board precisa ver nunca aparece.

Os sinais que o fornecedor tradicional de laudo não te entrega

Aqui entra o ponto que muda tudo para quem ainda opera no modelo clássico de laudo. O laudo técnico responde uma pergunta: o dano é compatível com o evento declarado? É uma pergunta necessária, mas insuficiente.

A fraude em sinistro de auto em 2026 se manifesta em pelo menos quatro formatos que o laudo físico não consegue capturar sozinho:

• Sinistro encenado: o evento ocorreu, mas foi provocado ou combinado entre as partes. O laudo confirma o dano, mas não enxerga a orquestração.
• Dano anterior incluído: o veículo chega com avaria pré-existente declarada como novo sinistro. O laudo pode pegar dependendo do estado da peça, mas só se o vistoriador tiver histórico fotográfico prévio do veículo.
• Inflação de reparo: o dano é real, mas o orçamento de oficina está superfaturado. O laudo não questiona preço, só avalia compatibilidade técnica.
• Fraude documental: CPF, placa, propriedade do veículo, tudo adulterado. O laudo não cruza base de dados públicas.

Para os dois primeiros, dados históricos do veículo e do segurado são determinantes. Para o terceiro, inteligência de precificação por região e tipo de serviço. Para o quarto, enriquecimento de dados em tempo real no momento da abertura do sinistro. Nenhum desses é entregue por um laudo físico isolado.

O que muda quando você acrescenta inteligência de dados à análise

Uma APV que conhecemos no interior do Brasil, com frota na casa de alguns milhares de veículos, começou a cruzar dados de abertura de sinistro com histórico de ocorrências em boletins de polícia e histórico de regularidade do veículo no Detran. O resultado foi imediato: um conjunto de sinistros que passava pelo laudo sem levantar bandeira começou a concentrar inconsistências de datas e de titularidade que sozinhos não pareciam nada, mas juntos configuravam padrão.

Não estou inventando um número de economia aqui porque cada carteira tem seu perfil de fraude. O que posso dizer é que o tipo de inconsistência que só aparece no cruzamento de dados é exatamente o que grupos organizados exploram porque sabem que a análise tradicional não chega lá.

O que fazer na prática agora

Com tudo isso em mente, a ação mais inteligente neste momento é estruturar um diagnóstico da sua carteira atual. Não um diagnóstico genérico, mas uma análise que responda três perguntas concretas: qual percentual dos seus sinistros abertos nos últimos doze meses ativaria pelo menos um gatilho de suspeita se você tivesse dados suficientes? Dos sinistros encerrados e pagos, quantos têm inconsistência documental ou histórico veicular que não foi verificado? Qual é o seu custo real de regulação por sinistro, separando sinistros simples, complexos e os que passaram por investigação?

Essas três respostas são o ponto de partida para qualquer conversa séria sobre antifraude. Elas também são o argumento interno que o head de sinistros precisa para levar o tema ao diretor com números, não com intuição.

Se você ainda não tem esses dados organizados, o problema não é falta de fraude na sua carteira. É falta de visibilidade sobre ela. E em 2026, com a regulação avançando sobre as proteções veiculares via LC 213 e a SUSEP aumentando as exigências de governança, operar sem essa visibilidade é um risco que foi de opcional para urgente.

A fraude não vai embora porque você não está olhando para ela. Ela cresce justamente por isso.