Análise da datatech indicou que mais de 2,6 milhões de indivíduos ou contas bancárias apresentaram indícios de atuação como "perfis laranja" em 2025; Apenas 3,2% desses perfis foram detectados pelas instituições.

Em um cenário de transações cada vez mais rápidas e alta circulação de recursos em canais digitais, o Brasil registrou avanço no uso de contas intermediárias em golpes, os chamados potenciais perfis laranja. Em 2025, mais de 2,6 milhões de indivíduos ou contas bancárias apresentavam indícios de atuação nesse tipo de fraude, em que criminosos utilizam contas para receber e repassar valores ilícitos, geralmente provenientes de golpes e, com frequência, em transações instantâneas. O volume representa crescimento de 62% em comparação com 2023. Os achados são do estudo mais recente sobre o tema, realizado pela Serasa Experian, primeira e maior datatech do Brasil, líder em soluções de autenticação e prevenção à fraude.

O Diretor de Autenticação e Prevenção à Fraude, Leandro Bartolassi, explica que no universo das fraudes, "laranja" é o CPF usado para encobrir o verdadeiro beneficiário do golpe. "Essa utilização pode ocorrer sem o conhecimento do titular, a partir de dados vazados e abertura indevida de contas, ou com algum grau de participação, quando a pessoa empresta conta e informações bancárias. Em golpes com transferências via Pix, essas contas atuam como intermediárias, dificultando a rastreabilidade do dinheiro até o destino final".

Além do aumento observado em dois anos, o estudo aponta um gargalo operacional relevante para o ecossistema financeiro: apesar do volume expressivo de perfis com indícios de uso como "laranjas" em 2025, apenas 3,2% foram efetivamente detectado. A maior parte permaneceu fora do radar em função do cenário associado, principalmente, à ausência de monitoramento consistente e do uso limitado de tecnologias de autenticação, além da própria complexidade do comportamento, que nem sempre aparece nos meios tradicionais de verificação de identidade.

"O uso de contas laranja é um dos mecanismos que mais 'dá aparência de normalidade' a uma fraude, porque cria uma camada intermediária antes do beneficiário final, o golpista. Em 2025, os dados mostraram que enfrentar esse tipo de crime exige uma combinação de inteligência analítica, validação de identidade e monitoramento comportamental durante toda a jornada, do onboarding às transações", afirma Bartolassi. "Quando a identificação acontece cedo, as instituições conseguem reduzir perdas e também limitar a reutilização dessas contas em repasses via Pix e em outras modalidades", completa o executivo da datatech.

Baixo uso de conta e escala do Pix ampliaram o espaço para contas intermediárias em 2025

O levantamento referente a 2025 mostrou que potenciais perfis laranja com baixo uso de serviços financeiros foram 9 vezes mais arriscados do que aqueles com alta frequência. A explicação passa pelo comportamento do correntista: segundo Bartolassi, ao acessar menos o aplicativo, esse público tende a ter menor familiaridade com funcionalidades e alertas e, consequentemente, mais dificuldade para perceber sinais de atividade suspeita, o que amplia o tempo de exposição a movimentações indevidas.

Esse cenário ganha ainda mais relevância com a consolidação do Pix no cotidiano do brasileiro. Em 2024, o sistema movimentou R$ 26 trilhões, segundo o Banco Central. Já no recorte do estudo da Serasa Experian, em 2025, as transações atribuídas a potenciais laranjas corresponderam a 2% do total — o equivalente a aproximadamente 1,2 bilhão de operações. "Essa combinação reforça como volume, velocidade e contas intermediárias seguem sendo um vetor crítico para golpes e dificultam a rastreabilidade dos recursos", completa o Diretor da Serasa Experian.

Como a Serasa Experian identificou "características de potencial laranja"

O estudo considerou sinais e padrões associados ao uso indevido de contas como intermediárias em fraudes, a partir de variáveis como perfil de relacionamento com instituições financeiras, hábitos de consumo do CPF em diferentes segmentos, vínculos e consistências cadastrais, entre outros elementos. Por se tratar de inteligência proprietária, os critérios são consolidados em modelos analíticos que apoiam a prevenção à fraude sem expor detalhes que possam orientar tentativas de evasão.