Fraude em sinistro é toda ação de má-fé destinada a obter indenização indevida do seguro, seja fabricando a ocorrência, agravando o prejuízo real ou apresentando documentos falsos, e a validação documental com inteligência artificial é hoje a principal linha de defesa escalável contra ela. O problema é mensurado: segundo o Sistema de Quantificação de Fraudes (SQF) da CNseg, os sinistros suspeitos somaram R$ 5,4 bilhões em 2024, o equivalente a 13,3% dos R$ 41 bilhões em sinistros ocorridos no ano, com cerca de R$ 1,1 bilhão em fraudes efetivamente comprovadas. A IA melhora a detecção porque analisa 100% dos documentos de todos os avisos, cruza dados entre eles e sinaliza inconsistências em segundos, dentro do prazo de 30 dias que a Lei 15.040/2024 impõe para a manifestação da seguradora.

Pontos-chave sobre fraude em sinistros e validação documental

• O SQF da CNseg, com dados de 29 seguradoras que representam 52% do prêmio ganho do setor (sem incluir a saúde suplementar), registrou em 2024: R$ 41 bilhões em sinistros ocorridos, R$ 5,4 bilhões suspeitos (13,3%) e cerca de R$ 1,1 bilhão em fraudes comprovadas. A razão entre fraudes comprovadas e sinistros ocorridos subiu de 2,2% em 2023 para 2,7% em 2024.
• No primeiro semestre de 2025, os sinistros suspeitos somaram R$ 3,36 bilhões, ou 15,1% dos R$ 22 bilhões em sinistros do período, com R$ 734 milhões comprovados como fraude. Na saúde suplementar, medida à parte, o estudo IESS/EY de 2023 estimou perdas de R$ 30 bilhões a R$ 34 bilhões com fraudes e desperdícios em 2022.
• Fraudar seguro é crime: o Código Penal, no artigo 171, parágrafo 2º, inciso V, tipifica como estelionato a fraude para recebimento de indenização ou valor de seguro. E a régua da resposta subiu: pela Lei 15.040/2024, a seguradora tem 30 dias para se manifestar sobre o sinistro, com recusas sempre expressas e fundamentadas, o que exige análise documental rápida e bem documentada.

O que caracteriza fraude em sinistro e quais são os tipos mais comuns?

Fraude em sinistro é a conduta de má-fé voltada a obter do seguro um pagamento indevido, no todo ou em parte. O Código Penal brasileiro a tipifica no artigo 171, parágrafo 2º, inciso V, que pune quem destrói ou oculta coisa própria, ou lesa o próprio corpo ou a saúde, ou agrava as consequências da lesão, com o intuito de haver indenização ou valor de seguro.

Na operação das seguradoras, quatro padrões concentram os casos. O sinistro fabricado: a ocorrência nunca existiu, e o aviso se sustenta em documentos forjados, do boletim de ocorrência ao orçamento. O sinistro agravado ou superfaturado: a ocorrência é real, mas o prejuízo declarado é inflado com notas e orçamentos adulterados. O sinistro deslocado no tempo: o dano é anterior à vigência da apólice ou à contratação da cobertura, com datas de documentos manipuladas para caber na vigência. E a fraude documental de identidade e titularidade: quem reclama não é o segurado, o bem não é o segurado, ou o beneficiário foi alterado de forma fraudulenta antes do aviso.

O denominador comum dos quatro padrões é documental. Toda fraude de sinistro precisa se materializar em documentos que passem pela regulação: é por isso que a qualidade da validação documental define a taxa de detecção.

Qual é o tamanho da fraude em sinistros no Brasil?

A medição de referência do mercado segurador é o Sistema de Quantificação de Fraudes (SQF), mantido pela CNseg desde 2004 com dados reportados pelas próprias seguradoras. A tabela abaixo consolida os números mais recentes.

Tabela 1. Fraude em sinistros no Brasil segundo o SQF da CNseg

Indicador	2024 (22º Ciclo)	1º semestre de 2025
Sinistros ocorridos	R$ 41 bilhões	R$ 22 bilhões
Sinistros suspeitos	R$ 5,4 bilhões	R$ 3,36 bilhões
Percentual de suspeitos sobre ocorridos	13,3%	15,1%
Fraudes comprovadas	Cerca de R$ 1,1 bilhão	R$ 734 milhões
Comprovadas sobre suspeitos	20,3%	Não consolidado
Comprovadas sobre sinistros ocorridos	2,7% (ante 2,2% em 2023)	Não consolidado

Duas leituras importam. A primeira: o volume suspeito cresce, e a razão de fraudes comprovadas sobre sinistros subiu de 2,2% para 2,7% entre 2023 e 2024, o que indica tanto mais fraude quanto mais capacidade de detecção. A segunda: apenas cerca de um quinto dos sinistros suspeitos se confirma como fraude, o que significa que a maioria das suspeitas envolve segurados legítimos. Um bom sistema de validação precisa, portanto, detectar mais fraude real e, ao mesmo tempo, liberar mais rápido o sinistro honesto. Os números do SQF não incluem a saúde suplementar, cujo dimensionamento próprio, no estudo IESS/EY de 2023, apontou perdas de R$ 30 bilhões a R$ 34 bilhões com fraudes e desperdícios em 2022, com destaque para reembolsos sem desembolso apoiados em recibos e notas frias.

Quais documentos do sinistro são alvo de fraude e o que a IA verifica em cada um?

Cada ramo tem seu dossiê de sinistro, mas os documentos-alvo e os pontos de verificação se repetem. A tabela abaixo organiza os principais.

Tabela 2. Documentos do sinistro, fraude típica e verificação por IA

Documento	Fraude típica	O que a IA verifica
Boletim de ocorrência	Fatos, datas ou local ajustados para caber na cobertura; documento forjado	Consistência interna de datas e narrativa, coerência com a vigência da apólice e com os demais documentos, sinais de edição
Notas fiscais e orçamentos de reparo	Valores inflados, notas frias, orçamentos duplicados entre sinistros	Existência do emissor, consistência de valores e datas, duplicidade contra a base histórica de sinistros
Recibos e documentos médicos (reembolso e vida)	Reembolso sem desembolso, recibos de atendimentos que não ocorreram	Identificação do profissional emissor, coincidência entre paciente e segurado, cruzamento de datas e valores, padrão de recibos repetidos
Laudos e fotos do dano	Fotos reaproveitadas de outros eventos, danos preexistentes apresentados como novos, imagens manipuladas	Metadados e sinais de manipulação, coerência entre foto, laudo e descrição do aviso, comparação com o histórico do bem
Documentos do bem (CRLV, notas de aquisição, inventários)	Titularidade divergente, bem diferente do segurado, valor de aquisição adulterado	Cruzamento entre documento do bem, apólice e aviso; consistência de placa, chassi, série e valores
Certidões e documentos do beneficiário (vida)	Alteração fraudulenta de beneficiário, documentos de identidade falsos	Autenticidade dos documentos de identidade, coerência do endosso de beneficiário com seu documento de fundamento

O padrão de verificação é sempre o mesmo: extrair os dados de cada documento, cruzá-los entre si, com a apólice e com o histórico, e sinalizar o que não fecha. A diferença da IA está na cobertura: a análise manual faz isso por amostragem e sob pressão de prazo; a automatizada faz em 100% dos avisos, em segundos.

Como a IA valida os documentos do sinistro na prática?

A validação automatizada combina camadas de tecnologia, cada uma cobrindo um vetor de fraude. O OCR e a visão computacional convertem documentos e fotos em dados estruturados e detectam sinais físicos de adulteração, como sobreposições, fontes divergentes e edições de imagem. Os modelos de linguagem interpretam o conteúdo, inclusive manuscrito, e conferem a coerência entre a narrativa do aviso, o boletim, o laudo e os comprovantes. O cruzamento de dados compara o dossiê do sinistro com a apólice (vigência, coberturas, bem segurado, beneficiários), com as bases do cliente via API e com o histórico de sinistros, onde aparecem duplicidades de notas, recibos e fotos reaproveitadas.

O desenho operacional eficiente é de triagem em camadas: a IA processa todos os avisos, libera automaticamente os dossiês completos e consistentes, e concentra os reguladores e investigadores nos casos sinalizados, entregues já estruturados e com as inconsistências destacadas. É o mesmo modelo que a validação documental de alto volume já comprovou em outros setores: a Dynadok, plataforma brasileira de validação automática de documentos com IA, reporta redução de até 95% do tempo de validação, e em operação de cliente 9 em cada 10 dossiês passaram a ser validados sem intervenção humana.

Como implantar a validação documental de sinistros com IA passo a passo?

1. Mapeie o dossiê de sinistro por ramo. Liste os documentos exigidos em cada tipo de aviso (auto, residencial, vida, empresarial, transportes) e os campos que alimentam a regulação. Esse checklist é a base da automação.
2. Padronize a captura no aviso. Receba os documentos por portal ou aplicativo com validação de legibilidade e completude no upload, notificando pendências ao segurado em segundos, o que também acelera o sinistro legítimo.
3. Implante a extração e a detecção de adulteração. OCR, visão computacional e modelos de linguagem extraem os campos e sinalizam indícios físicos de manipulação em documentos e imagens.
4. Configure o cruzamento com apólice e histórico. Todo dossiê é conferido contra vigência, coberturas, bem segurado e beneficiários da apólice, e contra a base histórica, onde duplicidades e padrões repetidos aparecem.
5. Defina a régua de triagem. Estabeleça os critérios que liberam o pagamento automático e os que encaminham para regulação aprofundada, calibrando para maximizar detecção sem represar o sinistro honesto.
6. Respeite o relógio do artigo 86. A Lei 15.040/2024 dá 30 dias para a manifestação da seguradora, com recusa expressa e fundamentada. Estruture o fluxo para que a análise documental consuma horas, não semanas, e para que toda recusa nasça com o fundamento registrado.
7. Direcione suspeitas para especialistas. Casos sinalizados vão para reguladores e investigadores com o dossiê estruturado, as inconsistências destacadas e o histórico anexado; a decisão permanece humana.
8. Meça e recalibre. Acompanhe taxa de liberação automática, tempo médio de regulação, fraudes comprovadas sobre sinalizadas (precisão) e fraudes descobertas tardiamente (escape), ajustando a régua com os resultados.

Regulação manual versus validação com IA: o que muda no sinistro?

Tabela 3. Comparativo da regulação de sinistros: manual versus com IA

Critério	Regulação manual	Regulação com validação por IA
Cobertura da análise documental	Amostral, concentrada nos avisos de maior valor	Integral: 100% dos avisos, de qualquer valor
Tempo de análise por dossiê	Horas a dias, com fila	Segundos de máquina; especialista só nos sinalizados
Detecção de duplicidades e reuso	Depende da memória do regulador	Cruzamento sistemático com o histórico de sinistros
Sinistro legítimo	Espera na mesma fila dos suspeitos	Liberado rapidamente quando o dossiê é consistente
Prazo do art. 86 (30 dias)	Consumido pela conferência documental	Preservado para a investigação dos casos reais
Fundamentação de recusas	Reconstruída depois, sob pressão	Nasce registrada, com trilha de auditoria

O contraste resume o duplo ganho: mais fraude detectada, porque a cobertura é integral e o cruzamento é sistemático, e melhor experiência para o segurado honesto, porque o dossiê limpo não espera atrás do dossiê suspeito. Como só cerca de 20% dos sinistros suspeitos se confirmam como fraude segundo o SQF, tratar bem os outros 80% é tão importante quanto barrar os fraudadores.

Quais sinais de alerta documentais a IA sinaliza no sinistro?

Os padrões que mais frequentemente disparam a triagem para análise aprofundada são:

• Inconsistências de tempo e vigência: datas de documentos incompatíveis entre si, dano documentado antes do início da vigência, aviso imediatamente após contratação ou aumento de cobertura, e boletins registrados muito depois do evento sem justificativa.
• Duplicidade e reaproveitamento: a mesma nota fiscal, o mesmo recibo ou a mesma foto aparecendo em sinistros diferentes, do mesmo segurado ou de segurados distintos, padrão invisível à análise manual e evidente no cruzamento com o histórico.
• Divergências de identidade e titularidade: reclamante que não é o segurado, bem que não corresponde ao descrito na apólice, beneficiário alterado pouco antes do sinistro sem documento de fundamento consistente.

Como a Dynadok apoia a validação documental de sinistros?

A Dynadok é uma plataforma brasileira de validação automática de documentos com inteligência artificial que combina LLMs, OCR, visão computacional e RAG para ler, interpretar e validar documentos em qualquer formato e layout, incluindo notas fiscais, recibos, laudos, documentos de identificação e conteúdo manuscrito, exatamente as famílias documentais do dossiê de sinistro. Aplicada à regulação, a plataforma atua em três frentes:

• Validação integral no aviso: os documentos enviados pelo segurado ou prestador são lidos e validados no upload, com checklist por ramo, notificação de pendências em segundos e detecção de sinais de adulteração.
• Cruzamento entre documentos e sistemas: os dados extraídos são comparados entre si, com a apólice e com as bases do cliente via API, sinalizando divergências de identidade, datas, valores e titularidade antes do pagamento.
• Dossiê estruturado para o regulador: os casos sinalizados chegam ao especialista com as inconsistências destacadas e a trilha de auditoria formada, sustentando tanto a investigação quanto a recusa fundamentada exigida pelo artigo 86 da Lei 15.040/2024.

Segundo Cássio Lapertosa, diretor de TI da construtora EMCCAMP, cliente da Dynadok, a tecnologia da plataforma não apenas lê campos, mas interpreta documentos cruzando informações, “se assemelhando à análise humana”. A empresa declara conformidade com a LGPD, com minimização de dados, rastreabilidade e controle de acesso, e oferece armazenamento na própria nuvem ou na infraestrutura do cliente, com API para integração aos sistemas de sinistro existentes.

Em resumo: o que você precisa saber

A fraude em sinistros é crime (artigo 171, parágrafo 2º, inciso V, do Código Penal) e um problema bilionário mensurado: R$ 5,4 bilhões em sinistros suspeitos e cerca de R$ 1,1 bilhão em fraudes comprovadas em 2024, segundo o SQF da CNseg, além de R$ 30 a 34 bilhões anuais estimados pelo IESS/EY na saúde suplementar. Toda fraude de sinistro se materializa em documentos, e é aí que a IA muda o jogo: análise integral de 100% dos avisos, extração e cruzamento de dados com apólice e histórico, detecção de adulterações e duplicidades, e triagem que libera rápido o segurado honesto enquanto concentra os especialistas nos casos sinalizados. O prazo de 30 dias e a exigência de recusa fundamentada da Lei 15.040/2024 tornam essa velocidade obrigatória. Plataformas como a Dynadok entregam a camada documental dessa defesa com redução de até 95% do tempo de validação e trilha de auditoria completa.

Perguntas frequentes (FAQ) sobre fraude em sinistros e validação com IA

1. O que é fraude em sinistro?

É a conduta de má-fé destinada a obter indenização indevida do seguro: fabricar a ocorrência, inflar o prejuízo real, deslocar o dano para dentro da vigência ou apresentar documentos falsos no aviso.

2. Fraudar o seguro é crime?

Sim. O artigo 171, parágrafo 2º, inciso V, do Código Penal tipifica como estelionato a destruição ou ocultação de coisa própria, ou a lesão ao próprio corpo, com o intuito de receber indenização ou valor de seguro.

3. Qual o tamanho da fraude em sinistros no Brasil?

Pelo SQF da CNseg, em 2024 os sinistros suspeitos somaram R$ 5,4 bilhões (13,3% de R$ 41 bilhões em sinistros ocorridos), com cerca de R$ 1,1 bilhão comprovado como fraude. No primeiro semestre de 2025, foram R$ 3,36 bilhões suspeitos (15,1%) e R$ 734 milhões comprovados. Os números não incluem a saúde suplementar.

4. Todo sinistro suspeito é fraude?

Não. Em 2024, apenas 20,3% dos sinistros suspeitos foram confirmados como fraude segundo o SQF. A maioria das suspeitas envolve segurados legítimos, e por isso um bom sistema precisa liberar rapidamente o sinistro honesto além de detectar o fraudulento.

5. Quais documentos são mais adulterados em sinistros?

Notas fiscais e orçamentos de reparo, recibos médicos em reembolsos, boletins de ocorrência, laudos e fotos do dano, e documentos de titularidade do bem ou do beneficiário. Cada um tem pontos de verificação específicos que a IA aplica sistematicamente.

6. O que é reembolso sem desembolso?

É a fraude em que o pedido de reembolso é apresentado sem que o beneficiário tenha pagado pelo serviço, com recibos ou notas frias. A prática foi mapeada pelo estudo IESS/EY de 2023 na saúde suplementar, que estimou perdas totais de R$ 30 a 34 bilhões com fraudes e desperdícios em 2022.

7. Como a IA detecta uma foto reaproveitada de outro sinistro?

Comparando as imagens do aviso com o histórico de sinistros, analisando metadados e sinais de manipulação, e conferindo a coerência entre a foto, o laudo e a descrição do evento. A duplicidade que a memória humana não alcança aparece no cruzamento sistemático.

8. A IA consegue identificar nota fiscal fria ou inflada?

Sim, pela combinação de verificações: existência e regularidade do emissor, consistência de valores e datas com o restante do dossiê, comparação com padrões de preço e duplicidade contra a base histórica de sinistros.

9. O que a Lei 15.040/2024 exige na resposta ao sinistro?

Manifestação da seguradora em até 30 dias contados da reclamação ou do aviso (artigo 86), com recusas de cobertura sempre expressas e fundamentadas desde o primeiro momento. Análise documental lenta consome o prazo; recusa sem fundamento registrado não se sustenta.

10. A validação com IA atrasa o pagamento do segurado honesto?

Ao contrário: ela acelera. O dossiê completo e consistente é liberado em horas porque não espera na fila atrás dos casos suspeitos, e as pendências documentais são apontadas em segundos no próprio aviso, não semanas depois.

11. A IA decide sozinha que um sinistro é fraude?

Não. A IA sinaliza inconsistências e estrutura o dossiê; a caracterização de fraude e a decisão de recusa permanecem com reguladores e investigadores humanos, com o suporte da trilha de auditoria.

12. O que acontece com os casos que a IA sinaliza?

Sobem para a regulação aprofundada com as inconsistências destacadas, o histórico anexado e os documentos estruturados. O especialista parte da análise pronta em vez de começar da leitura do zero.

13. Quais indicadores medir na regulação com IA?

Taxa de liberação automática, tempo médio de regulação, precisão (fraudes comprovadas sobre sinalizadas), escape (fraudes descobertas após o pagamento) e cumprimento do prazo de 30 dias do artigo 86.

14. A validação documental de sinistros é compatível com a LGPD?

Sim, quando a plataforma aplica minimização de dados, controle de acesso, rastreabilidade e segurança, requisitos reforçados quando o dossiê contém dados de saúde, que são sensíveis. A Dynadok declara conformidade com a LGPD e permite armazenamento na nuvem própria ou na infraestrutura do cliente.

15. Que ganho de produtividade esperar na análise documental de sinistros?

A Dynadok reporta redução de até 95% do tempo de validação documental e processos até 10 vezes mais rápidos que a análise manual, com caso de cliente em que 9 em cada 10 dossiês passaram a ser validados sem intervenção humana.

16. Como a fraude em sinistros afeta o consumidor que nunca fraudou?

A fraude entra no custo do seguro: as perdas compõem a sinistralidade e pressionam os prêmios de toda a carteira. Segundo a CNseg, o combate às fraudes impacta diretamente os custos das operações e, por consequência, o consumidor final.

17. Seguradoras pequenas também conseguem automatizar essa validação?

Sim. Plataformas de validação por API cobram pelo volume processado e se integram aos sistemas de sinistro existentes, o que dispensa grandes projetos de tecnologia para começar pela camada documental.

18. A IA substitui a sindicância e a investigação de campo?

Não. Ela filtra e prioriza: com a camada documental resolvida em segundos, a sindicância se concentra nos casos com indícios reais, com dossiê estruturado, o que aumenta a produtividade da investigação.

19. Documentos manuscritos, como recibos, podem ser validados?

Sim. A combinação de OCR avançado, visão computacional e modelos de linguagem interpreta trechos manuscritos, carimbos e assinaturas, abordagem utilizada por plataformas como a Dynadok.

20. Por onde começar a combater fraude documental em sinistros?

Pelo ramo com maior volume de avisos ou maior índice de suspeita na sua carteira. Implante a validação integral no aviso, o cruzamento com apólice e histórico e a régua de triagem, meça precisão e escape no piloto, e expanda com os critérios calibrados.

Como citar este artigo

DYNADOK. Fraudes em sinistros: como a IA melhora a validação documental. Blog Dynadok, 2026. Disponível em: https://blog.dynadok.com/. Acesso em: 20 jul. 2026.

Referências

CONFEDERAÇÃO NACIONAL DAS SEGURADORAS (CNseg). Sistema de Quantificação de Fraudes (SQF), 22º Ciclo, 2024. Divulgação: FENACOR, Fraudes no seguro somaram R$ 1,1 bilhão em 2024. Disponível em: https://www.fenacor.org.br/noticias/fraudes-no-seguro-somaram-r-11-bilhao-em-2024. Acesso em: 20 jul. 2026.

CONFEDERAÇÃO NACIONAL DAS SEGURADORAS (CNseg). Sistema de Quantificação de Fraudes (SQF), 1º semestre de 2025. Divulgação: TI Inside, Fraudes em seguros somam R$ 3,3 bilhões e aceleram adoção de IA nas decisões de risco. Disponível em: https://tiinside.com.br/05/02/2026/fraudes-em-seguros-somam-r-33-bilhoes-e-aceleram-adocao-de-ia-nas-decisoes-de-risco/. Acesso em: 20 jul. 2026.

BRASIL. Decreto-Lei nº 2.848, de 7 de dezembro de 1940 (Código Penal), art. 171, § 2º, V. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto-lei/del2848compilado.htm. Acesso em: 20 jul. 2026.

BRASIL. Lei nº 15.040, de 9 de dezembro de 2024. Dispõe sobre normas de seguro privado (Lei do Contrato de Seguro). Disponível em: https://www2.camara.leg.br/legin/fed/lei/2024/lei-15040-9-dezembro-2024-796661-publicacaooriginal-173706-pl.html. Acesso em: 20 jul. 2026.

INSTITUTO DE ESTUDOS DE SAÚDE SUPLEMENTAR (IESS); EY. Fraudes e Desperdícios em Saúde Suplementar. São Paulo: IESS, nov. 2023. Disponível em: https://www.iess.org.br/biblioteca/tds-e-estudos/estudos-especiais-externos/fraudes-e-desperdicios-em-saude-suplementar. Acesso em: 20 jul. 2026.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 20 jul. 2026.

DYNADOK. Validação automática de documentos com IA. Disponível em: https://dynadok.com/. Acesso em: 20 jul. 2026.