ESTUDO DE CASO

Webull Brasil alcança com a Incognia 92,5% de Onboarding sem fricção,além da proteção de contas

A plataforma global de investimentos automatizou seu onboarding com a Incognia, alcançando 92,5% de aprovações instantâneas, enquanto utilizou inteligência de localização para identificar redes de abuso promocional e ataques de acesso remoto.

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92.5% de Onboarding sem Fricção:

taxa de aprovação automática saltou de 75,7% para 92,5%, eliminando gargalos manuais.

571 dispositivos detectados

em redes de abuso promocional e compartilhamento de conta.

Escalar sem Comprometer a Qualidade

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Ao iniciar operações no Brasil, a Webull enfrentava um desafio comum: um processo de onboarding com etapas de abertura de contas que geravam fricção. O time de compliance adotou a solução da Incognia, que acelerou as aprovações de contas de usuários confiáveis.


O crescimento acelerado por meio de promoções gerou efeitos colaterais. Além da necessidade de agilidade na aprovação, surgiram sinais de abuso de promoções, em que usuários acessavam a plataforma exclusivamente para sacar bônus.

Verificação com Inteligênciade Dispositivo e Localização

A Webull implementou a tecnologia da Incognia tanto para a verificação de endereços quanto para a detecção de fraude de abuso de promoções. Enquanto a verificação de endereço garantia a fluidez na abertura de contas, a detecção de integridade e de inteligência de localização mapeava fraudadores em larga escala.

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De Métricas de Volumepara Métricas de Valor

A parceria permitiu que a Webull não apenas acelerasse o onboarding, mas também amadurecesse sua estratégia de aquisição de clientes via promoções durante sua escala no Brasil.

1. Validação automática no Onboarding

A transição do modelo de verificação de abertura de conta manual para o automatizado permitiu que quase a totalidade dos usuários legítimos abrissem suas contas instantaneamente.

A taxa de "Baixo Risco" (fricção zero) atingiu 92,% em janeiro de 2026.
O volume de casos que exigiam revisão manual caiu drasticamente, de 19,2% para apenas 2,5%, reduzindo o peso sobre o time de compliance.
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2. Visibilidade de Redes Suspeitas

A inteligência de dispositivos e de localização da Incognia confirmou que redes organizadas de fraude estavam explorando os bônus da Webull.

A Incognia identificou que 1,5% das contas da base eram compartilhadas por dois ou mais dispositivos, com casos críticos de contas acessadas por 4 ou mais dispositivos distintos, o que caracteriza potenciais redes de "contas laranjas".
A análise de grafo da Incognia revelou contas acessadas por vários dispositivos. Isso permitiu à Webull encerrar essas contas e bloquear aparelhos e localizações, impedindo que novas fraudes fossem abertas a partir daqueles pontos de origem.
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3. Mapeamento de Clusters de Risco Geográfico

O uso de mapas de calor permitiu identificar onde a operação de abuso de promoções era mais intensa.

Com a inteligência da Incognia, a Webull detectou clusters onde o uso de vários aparelhos por conta era sistêmico. Casos de uma única conta acessada por 4 ou mais dispositivos sinalizaram o compartilhamento ilícito ou operação indevida por terceiros.
Essa clareza geográfica permitiu à Webull revisar sua estratégia de marketing e encerrar campanhas que atraíam perfis de alto risco em regiões mapeadas, priorizando a rentabilidade.
Ambiente Suspeito
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4. Descoberta Proativa de Vulnerabilidades (RATs)

Além do abuso de cupons, a Incognia revelou um risco extra: a presença de ferramentas de Acesso Remoto (RATs).

Foram identificados 7,65 mil dispositivos Android com apps como AnyDesk e TeamViewer ativos, ferramentas fundamentais para o golpe da "mão fantasma".
Essa detecção permitiu à Webull agir preventivamente para proteger o patrimônio de investidores legítimos contra tentativas de invasão de conta (Account Takeover).
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