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O que é análise de fraude? Técnicas, fluxos de trabalho e ferramentas

Aprenda sobre técnicas de análise de fraude, fluxos de trabalho e ferramentas que ajudam as empresas a detectar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real em todos os setores.
Actualizado 13 de out. de 2024  · 28 min de leitura

Um sistema econômico saudável depende da confiança entre compradores e vendedores de bens e serviços. Quando essa confiança é quebrada, o custo de fazer negócios aumenta. Atores desonestos se envolvem em transações fraudulentas para defraudar empresas. Há também grupos sofisticados de fraudadores que visam setores específicos.

Neste artigo, discutimos os diferentes tipos de fraude detectados por meio de análises e as técnicas usadas para detectar fraudes. Também abordamos os fluxos de trabalho típicos de detecção de fraudes e as ferramentas de software comumente usadas para análise de fraudes.

O que é análise de fraude?

A análise de fraude refere-se a técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificar e sinalizar transações potencialmente fraudulentas, geralmente em tempo real. 

Descobrir atividades fraudulentas é um desafio porque: 

  • Os fraudadores usam várias técnicas para mascarar suas transações como legítimas. Portanto, o vendedor precisa de ferramentas tecnológicas e estatísticas para detectar transações potencialmente fraudulentas. 
  • As transações fraudulentas representam uma pequena porcentagem do total de transações. Portanto, é necessária uma abordagem automatizada para sinalizar transações potencialmente desonestas. 

As empresas precisam usar ferramentas de detecção de fraude que incorporem esses recursos. Essas ferramentas sinalizam as transações que têm grande probabilidade de serem fraudulentas. Os investigadores humanos, então, investigam manualmente as transações sinalizadas e tomam a decisão final. 

A detecção de possíveis fraudes consiste em descobrir comportamentos que: 

  • Correspondências com atividades fraudulentas conhecidas.
  • Desvia-se significativamente da faixa normal.

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Tipos comuns de fraude detectados por meio de análises

Nesta seção, exploramos categorias amplas de transações fraudulentas, discutimos exemplos comuns de fraude em cada categoria e como usar ferramentas de análise para detectá-las e evitá-las.

Fraude financeira

A fraude financeira é talvez a forma mais conhecida e difundida de fraude. Normalmente, as vítimas são instituições financeiras e seus clientes. Os culpados geralmente são fraudadores que fingem ser clientes ou representantes de instituições financeiras. 

Fraude de cartão de crédito é o uso não autorizado de um cartão para comprar produtos ou sacar dinheiro em um caixa eletrônico. Na maioria dos casos, isso é feito usando detalhes de cartões roubados. A análise de fraudes pode ajudar a detectar fraudes com cartões, procurando padrões comuns como:

  • Picos repentinos na frequência e no volume de transações.
  • Transações sucessivas em vários locais.

Roubo de identidade acontece quando as informações pessoais de alguém (como números de contas bancárias, números de identidade emitidos pelo governo, senhas de e-mail etc.) são roubadas. Essas informações podem ser usadas para se passar pelo indivíduo para fazer empréstimos, abrir contas de cheque especial e participar de outras transações financeiras de grande porte. A análise de fraudes ajuda nessas situações, sinalizando comportamentos suspeitos, como:

  • Abertura de várias contas em um curto espaço de tempo.
  • Desvio do comportamento passado conhecido do indivíduo.

Fraude de pagamento é o uso de meios enganosos para convencer um indivíduo ou uma empresa a fazer um pagamento por algo que não está comprando. Ele inclui:

  • Envio de faturas falsas para empresas.
  • Envio de mensagens falsas de autenticação multifator para confirmar um pagamento pendente.
  • Fazer-se passar por funcionários do banco para extrair informações confidenciais relacionadas à conta.

O Analytics pode ajudar com a fraude de pagamento, monitorando e sinalizando transações que:

  • Desviar significativamente do comportamento habitual da conta e da atividade de pagamento.
  • Originam-se de endereços IP e IDs de dispositivos suspeitos.

Fraude de seguro

A fraude em seguros inclui a reivindicação de grandes pagamentos por incidentes menores e o pagamento de pequenos prêmios por apólices de risco. Normalmente, a vítima é a companhia de seguros, enquanto os criminosos fingem ser clientes ou agentes de seguros. 

Reivindicações fraudulentas são sobre acidentes que nunca aconteceram. Para detectar essas alegações, as ferramentas de análise:

  • Faça uma verificação cruzada dos incidentes relatados, como uma calamidade natural ou um acidente de trânsito, com outras fontes para verificar a veracidade do relatório.
  • Analisar padrões em reclamações feitas por indivíduos específicos ou em locais específicos.

Sinistros inflacionados exageram os danos incorridos e o pagamento de seguro reivindicado em incidentes menores. As ferramentas de análise de fraudes podem ajudar a reduzir os pedidos de indenização inflados:

  • Estimativa de valores típicos de sinistros para vários tipos de acidentes com base em dados históricos.
  • Correspondência entre o acidente relatado e os valores típicos de sinistros para esse tipo de acidente. 

Os inspetores de seguros verificam manualmente os sinistros potencialmente inflados.

Evasão de prêmios envolve fornecer informações falsas à companhia de seguros para reduzir artificialmente o perfil de risco e pagar prêmios mais baixos por uma determinada apólice. As ferramentas de análise de fraudes podem ajudar você a:

  • Valide as informações fornecidas na solicitação de apólice em relação a outras fontes. 
  • Detectar padrões comuns usados na evasão de prêmios. Por exemplo, se um modelo de veículo comumente usado para atividades comerciais for segurado para uso pessoal, as ferramentas analíticas o sinalizarão para investigação adicional.

Apólices falsas são apólices falsificadas criadas e vendidas por golpistas que fingem ser agentes de seguros. O cliente descobre isso quando vai fazer uma reclamação. O software de análise de fraude detecta políticas falsas por meio de:

  • Verificação cruzada dos detalhes da apólice armazenados no sistema com aqueles apresentados pelo cliente. 

As seguradoras também têm o dever para com a sociedade de identificar padrões de apólices falsas emitidas em seu nome. A apresentação dessas análises às autoridades policiais ajuda a capturar falsos esquemas de políticas.

Fraude no setor de saúde

A fraude no setor de saúde pode ocorrer em qualquer parte do sistema de saúde, inclusive nas seguradoras de saúde pública. A vítima é o pagador, que pode ser um ou mais de vários grupos:

  • O paciente
  • O empregador do paciente em um esquema de copagamento
  • O governo em sistemas de saúde com financiamento público
  • A companhia de seguros

Os culpados geralmente são os prestadores de serviços de saúde ou os pacientes. A fraude no setor de saúde é normalmente cometida por meio de alegações falsas, incluindo o faturamento de serviços não prestados e a codificação excessiva. 

Faturamento de serviços não prestados refere-se à cobrança de pagadores por serviços (como exames e tratamentos) que não foram realizados no paciente. Para detectar esse tipo de fraude, as ferramentas de análise podem:

  • Use o reconhecimento de padrões para comparar faturas com valores e itens normalmente cobrados por colegas do setor por reclamações semelhantes.
  • Compare os serviços faturados com os registros de serviço do prestador de serviços de saúde e com os registros de tratamento do paciente.
  • Identifique os provedores com histórico de valores de faturamento excepcionalmente altos e examine seus registros. 

Upcoding refere-se à má prática de cobrar por uma categoria de serviço mais cara do que a fornecida. As ferramentas de análise de fraude empregam vários métodos para detectar upcoding, como:

  • Análise estatística para comparar a proporção de testes de rotina e testes (ou tratamentos) caros com os padrões do setor. Por exemplo, um provedor que cobra principalmente por exames prolongados e poucos exames regulares é suspeito.
  • A comparação das faturas com os registros do paciente e do hospital geralmente contém detalhes do procedimento ou teste realizado.
  • Comparar os valores faturados com os dados históricos do provedor para verificar se há aumentos repentinos em categorias específicas codificadas.

Fraude no comércio eletrônico e no varejo

Muitos vendedores de comércio eletrônico são pequenas e médias empresas que não são necessariamente conhecedoras de tecnologia. Assim, o ônus recai sobre as plataformas de comércio eletrônico para detectar atividades fraudulentas e coibi-las. As fraudes no comércio eletrônico e no varejo podem ocorrer de várias formas: 

Aquisições de contas referem-se a um usuário que perde o controle de sua conta para fraudadores que abusam dela fazendo compras não autorizadas. Isso geralmente acontece devido a erro do usuário ou falta de atenção às considerações de segurança, como senhas e golpes de phishing. 

As plataformas de comércio eletrônico podem detectar o sequestro de contas usando técnicas como:

  • Análise comportamental para verificar se há desvios do comportamento típico, como horários de login, categorias de compra, histórico de navegação, etc.
  • Atividade anômala (como várias tentativas de login com falha) combinada com alterações nas configurações da conta (como IDs de e-mail e endereços de entrega). 

Devoluções falsas ocorrem quando agentes mal-intencionados devolvem itens diferentes do item comprado, como pedir um item caro e devolver uma falsificação. Isso também inclui a devolução de produtos usados que não podem ser revendidos. Para se proteger contra devoluções falsas, a análise de fraudes pode:

  • Analise os padrões de devolução para identificar os compradores que devolvem itens com frequência.
  • Compare a compra original para verificar se o item devolvido é o mesmo que você comprou.
  • Certifique-se de que o item devolvido esteja em condições de não ser usado. 

Compras fraudulentas envolvem transações não autorizadas usando informações de pagamento roubadas ou falsas e contas comprometidas. Eles podem levar a perdas tanto para vendedores quanto para compradores desavisados. A análise de fraudes pode ajudar a sinalizar compras potencialmente fraudulentas, monitorando as transações para identificar padrões como:

  • Os logins frequentes de várias contas são feitos usando o mesmo endereço IP.
  • Tentar diferentes números de cartão de crédito em rápida sucessão.
  • Compras excepcionalmente grandes, considerando o histórico da conta.

Fraude de estorno envolve o abuso da política de estorno do cartão de crédito para solicitar reembolsos de compras legítimas. A análise de fraude pode ajudar você a se proteger contra fraudes de estorno usando:

  • Reconhecimento de padrões para identificar usuários que se envolvem em estornos frequentes.
  • Aprendizado de máquina para detectar comportamentos suspeitos, como várias compras em rápida sucessão, especialmente com novas contas e detalhes de pagamento atualizados recentemente. 

Técnicas usadas na análise de fraudes

As ferramentas de análise de fraude usam uma gama comum de técnicas, adaptando-as a diferentes contextos, conjuntos de dados e comportamentos de fraudadores nesse domínio. 

Todos os métodos de análise de fraude têm dois objetivos principais: 

  • Detectar e evitar fraudes
  • Facilitar a obtenção de clientes genuínos

Detecção de anomalias

Os fraudadores geralmente apresentam um comportamento significativamente diferente dos clientes legítimos. A detecção de anomalias ajuda a identificar comportamentos incomuns que apontam para atividades potencialmente fraudulentas. Ele abrange uma série de métodos: 

  • Detecção estatística de outlier ajuda a identificar pontos de dados significativamente diferentes do restante da distribuição. O comportamento suspeito é frequentemente indicado por valores discrepantes em várias métricas, como:
    • A frequência de transações por hora.
    • O número de códigos postais em que um cartão é passado em um dia. 
  • Florestas de isolamento consistem em várias árvores de isolamento. Cada árvore de isolamento funciona da seguinte forma:
    • Escolher aleatoriamente um atributo dos dados e particionar aleatoriamente os pontos de dados com base no valor desse atributo. 
    • Para cada partição, escolha outro atributo aleatório e faça uma nova partição.
    • Esse processo continua de forma iterativa até que cada ponto de dados seja isolado em uma partição com apenas esse ponto.
    • Observa-se que os pontos anômalos com valores extremos são isolados (em partições individuais) em menos iterações do que os pontos de dados normais.
  • Fator de outlier local é um método de identificação de comportamento anômalo por meio do cálculo da densidade de pontos em várias áreas da distribuição.
    • Quando um conjunto de dados de comportamento do cliente é representado graficamente, ele forma clusters densos, cada um correspondendo a um grupo de clientes.
    • Cada ponto de dados (cliente) em um cluster exibe um comportamento semelhante, mas não idêntico. Observa-se com frequência que os dados fraudulentos também formam um cluster segregado dos clusters de clientes normais.

Confira o curso Anomaly Detection in Python para entender melhor essa técnica.

Ilustração da detecção de anomalias

Ilustração da detecção de anomalias. Fonte da imagem: Entendendo a IA

Aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado é um método comprovado de detecção de anomalias. Os seres humanos rotulam conjuntos de dados com base em instâncias conhecidas de comportamento fraudulento anterior. Os algoritmos de aprendizado de máquina são então treinados em conjuntos de dados rotulados para prever a probabilidade de uma nova transação ser fraudulenta.

  • Regressão logística prevê a probabilidade de um ponto de dados pertencer a um de dois grupos, como genuíno e potencialmente fraudulento.
    • Cada ponto do conjunto de dados de treinamento é rotulado como fraudulento ou genuíno. 
    • Durante o treinamento, o modelo aprende padrões nos recursos que apontam para transações fraudulentas. 
    • Quando você recebe novos dados, o modelo pode prever a probabilidade de o ponto de dados ser fraudulento.
  • Árvores de decisão dividem recursivamente o conjunto de dados em subconjuntos. Cada nó divide os pontos de dados em duas ramificações de acordo com os valores de um atributo específico (como frequência de transações ou volume mensal de transações). 
    • Após uma série dessas divisões, cada ramo termina em dois nós folha - fraudulento e genuíno. 
    • Durante o treinamento, o modelo aprende as regras de cada nó para dividir o conjunto de dados. 
    • O modelo classifica cada nova transação de acordo com essas regras e prevê se ela provavelmente será fraudulenta ou genuína. 
  • Florestas aleatórias consistem em várias árvores de decisão. Uma árvore de decisão aplica uma série de condiçõesif...else para decidir se uma transação é fraudulenta. Essas condições if...else são baseadas nos recursos do conjunto de dados .
    • Cada árvore em uma floresta aleatória é treinada de forma independente para usar um subconjunto aleatório de recursos para prever transações fraudulentas. 
    • A previsão da floresta baseia-se na agregação do resultado de todas as árvores individuais. 
    • Essa abordagem evita o problema de ajuste excessivo comum às árvores de decisão, considerando subconjuntos do conjunto de recursos. 

Ilustração animada de como funcionam as árvores de decisão

Ilustração animada de como funcionam as árvores de decisão. Fonte da imagem: Aprendizado de máquina supervisionado

Consulte a trilha do curso Supervised Machine Learning in Python para saber mais sobre essas técnicas.

Aprendizado de máquina não supervisionado

Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, que fazem previsões com base em comportamentos anteriores, tornam-se menos eficazes à medida que os fraudadores adotam novos métodos.

O aprendizado de máquina não supervisionado é útil para prever padrões desconhecidos nos dados. A outra vantagem dos métodos não supervisionados é que você não precisa gastar recursos humanos para rotular grandes conjuntos de dados. O algoritmo detecta padrões por si só.

  • Agrupamento K-means agrupa todo o conjunto de dados de transações em diferentes clusters com base nos valores dos pontos de dados juntamente com diferentes atributos.
    • Os pontos de dados em cada cluster têm atributos semelhantes, como a frequência de transações. Observa-se que as transações fraudulentas não se enquadram em nenhum dos outros grupos principais. 
    • Visualmente, eles tendem a se distanciar dos outros clusters. As transações potencialmente fraudulentas podem ser identificadas por meio da análise desses clusters discrepantes. 
  • O agrupamento espacial baseado em densidade de aplicativos com ruído (DBSCAN) envolve a representação de conjuntos de dados de transações em um espaço de recursos. Nessa representação, os pontos de dados são segregados em regiões de alta e baixa densidade. 
    • As regiões de maior densidade são consideradas clusters, e as regiões esparsas são consideradas outliers. 
    • Os pontos de dados que caem em regiões esparsas são sinalizados como potencialmente fraudulentos. Em seguida, eles são analisados em busca de mais evidências de atividades suspeitas.

Ilustração de agrupamento no aprendizado de máquina

Como funciona o clustering. Fonte da imagem: Agrupamento no aprendizado de máquina

Consulte a seção Aprendizado não supervisionado em Python para saber mais sobre as técnicas mencionadas.

Análise de rede

Os métodos tradicionais de detecção de fraude por meio da correspondência de padrões de comportamento suspeito são eficazes para contas individuais. No entanto, os fraudadores geralmente operam como grupos de indivíduos que usam um conjunto de dispositivos, contas de e-mail e endereços físicos, o que torna difícil rastrear comportamentos suspeitos quando essa conta é considerada isoladamente. 

  • Os anéis de fraude são grupos de indivíduos que se envolvem em ataques coordenados. Por exemplo, os membros do anel podem usar dez dispositivos e endereços IP diferentes para fazer dez transações sucessivas. A análise de rede pode detectar relacionamentos entre várias entidades para criar mapas de relacionamento de entidades e identificar anéis de fraude. 
  • Os mapas de relacionamento de entidades são estruturas semelhantes a gráficos com nós que representam entidades e as bordas que representam seus relacionamentos. As entidades podem ser indivíduos, contas, IDs de e-mail, IDs de dispositivos, endereços IP, endereços físicos e muito mais. Os relacionamentos entre as entidades denotam qualquer semelhança ou comportamento similar, como, por exemplo, o fato de que você pode ter um relacionamento com uma entidade:
    • Vários endereços IP usando os mesmos detalhes de pagamento roubados.
    • Várias contas fazendo pedidos fraudulentos para o mesmo endereço físico.

Consulte o curso Introdução à análise de rede em Python para obter uma compreensão mais profunda dessas técnicas. 

Mineração de texto e processamento de linguagem natural (NLP)

Muitas formas de fraude, como falsas reivindicações de seguro, avaliações falsas de clientes, e-mails de phishing e similares, são baseadas em blocos de texto. A análise do conteúdo do texto geralmente leva a pistas para distinguir a atividade genuína do cliente das tentativas de fraude. 

  • O processamento de linguagem natural (NLP) consiste em técnicas como análise de sentimentos e reconhecimento de entidades nomeadas (NER). A PNL é usada em aplicativos como:
    • Os sinistros fraudulentos de seguro geralmente contêm inconsistências na descrição do sinistro. A PNL pode identificar declarações contraditórias e linguagem incomum, enquanto a NER pode apontar relações entre lugares, datas e pessoas. 
    • As avaliações falsas de clientes geralmente são enviadas por várias contas para o mesmo produto ou pela mesma conta para vários produtos. Essas avaliações tendem a conter linguagem semelhante, que pode ser identificada usando a análise de sentimentos e a detecção de tons. 
    • Os e-mails de phishing e outras tentativas de invasão baseadas em engenharia social geralmente seguem padrões de linguagem semelhantes, criados para extrair informações confidenciais do destinatário. Os métodos de PNL padrão são úteis para identificar esses padrões e avisar o destinatário. 
  • Os algoritmos de mineração de texto processam grandes volumes de texto não estruturado, como e-mails, reclamações e avaliações, para detectar ocorrências comuns de padrões de linguagem suspeitos e terminologias específicas que são comuns a atividades fraudulentas.
    • A principal premissa por trás da mineração de texto é que a maioria das atividades fraudulentas se enquadra em um número limitado de categorias e é executada por um pequeno grupo de indivíduos. Assim, a identificação de pontos em comum por meio da busca de padrões no conteúdo do texto é um método viável para sinalizar possíveis tentativas de fraude. 

Consulte a trilha de habilidades Processamento de linguagem natural em Python para obter uma compreensão mais aprofundada do assunto.

Ilustração do fluxo de trabalho de mineração de texto

Ilustração do fluxo de trabalho de mineração de texto. Fonte da imagem: Mineração de texto com saco de palavras em R

Fluxo de trabalho de detecção de fraude

Nesta seção, apresentamos uma visão geral de alto nível dos princípios práticos da implementação de fluxos de trabalho de detecção de fraudes.

Coleta de dados

Todos os algoritmos de detecção de fraude são baseados na análise e na identificação de padrões observados em grandes conjuntos de dados. Assim, conjuntos de dados de alta qualidade, relevantes e com curadoria, como registros de transações e perfis de clientes, são essenciais para treinar esses algoritmos. 

  • Registros de transações são usados para analisar transações históricas e descobrir padrões com base em detalhes como valores, volumes, frequência, endereços IP, registros de data e hora e muito mais.
  • Bancos de dados de clientes contêm endereços, detalhes de pagamento, históricos de navegação, históricos de compras, comentários deixados, devoluções e muito mais.
  • Fontes de dados de terceiros são úteis para confirmar observações baseadas em conjuntos de dados internos e melhorar a qualidade dos dados.

Pré-processamento de dados

Depois de coletar dados, a próxima etapa lógica é usá-los para treinar modelos de detecção de fraudes. Normalmente, os dados brutos não são adequados para o treinamento de modelos. Portanto, é necessário limpar e normalizar os dados antes de usá-los como um conjunto de dados de treinamento. O pré-processamento de dados, juntamente com a engenharia de recursos, abrange essas etapas.

  • A limpeza de dados trata de valores ausentes, valores formatados incorretamente (por exemplo, números formatados como texto), registros duplicados, valores incorretos e muito mais. Deixar esses valores no conjunto de dados leva a um modelo mal treinado. Assim, a limpeza dos dados é a primeira etapa para garantir um conjunto de dados utilizável. 
  • Normalização de dados envolve a expressão de valores numéricos em uma escala uniforme. Também pode incluir a tradução de classificações baseadas em letras para valores numéricos. Isso é especialmente importante quando as fontes de dados são combinadas para formar um conjunto de dados maior.
  • Engenharia de recursos transforma as informações disponíveis em formas mais úteis.

Treinamento e avaliação de modelos

Os algoritmos de análise de fraudes são, em sua essência, desenvolvidos com base em técnicas de aprendizado de máquina. Os dados históricos são a base para o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. Depois de coletar e limpar os dados, a próxima etapa é treinar os modelos. Durante o treinamento, o modelo aprende a prever quais transações ou perfis de usuário têm maior probabilidade de serem fraudulentos. 

Além de sinalizar comportamentos potencialmente fraudulentos, é igualmente importante não obstruir os usuários comuns. Um falso positivo ocorre quando o modelo identifica uma transação genuína como fraudulenta. Minimizar os falsos positivos é importante para manter uma boa experiência do cliente. Para garantir isso, o modelo treinado é avaliado usando várias métricas.

Detecção de fraudes em tempo real

Depois de cometer uma fraude, torna-se cada vez mais difícil recuperar os fundos ou bens roubados do fraudador. Assim, o objetivo é detectar e evitar fraudes em tempo real antes que a transação seja executada. A integração da análise de fraudes no pipeline de processamento de transações permite a detecção em tempo real. Há duas maneiras de fazer isso: 

  • Transmissão de dados do pipeline de transações para um sistema de análise de fraudes em tempo real: Ferramentas de streaming de eventos, como o Apache Kafka, permitem a transmissão de dados de transações em tempo real para sistemas de análise de fraudes. A plataforma de análise de fraudes em tempo real sinaliza transações suspeitas para validação humana. O pipeline de processamento de transações também recebe confirmação do sistema de análise de fraudes antes de finalizar a transação.
  • Aplicação de análise de fraude no pipeline de processamento de transações: Isso é feito com ferramentas como o Apache Flink. O Flink oferece recursos de processamento em tempo de evento em fluxos de dados, o que, no contexto da análise de fraudes, é chamado de processamento de fluxo em tempo real de dados de transações. Ele também se integra a modelos de aprendizado de máquina.

Relatórios e monitoramento

As partes interessadas, como a administração da empresa, cientistas de dados, diretores de conformidade, analistas de fraude e equipes de segurança, monitoram os resultados dos esforços contínuos de detecção de fraude. Ferramentas como painéis de controle, alertas em tempo real e relatórios automatizados facilitam o monitoramento e a supervisão. 

  • Dashboards exibem visualmente métricas importantes, como o número de transações fraudulentas, a taxa de sucesso e de falha das ferramentas de análise de fraudes, as perdas monetárias incorridas e muito mais. Os painéis facilitam o destaque de informações importantes sem que você precise se aprofundar em relatórios detalhados. 
  • Quando o software suspeita de atividade fraudulenta, ele envia alertasem tempo real para para informar os humanos responsáveis pelo monitoramento das transações. Todas as previsões algorítmicas têm um certo nível de confiança - em muitos casos, o julgamento humano é essencial para a tomada de decisões. Além disso, em alguns casos, são necessárias medidas corretivas para evitar mais danos, como o bloqueio de transações em um cartão suspeito de ser roubado. As atualizações em tempo real agilizam esses processos. 
  • Relatórios automatizados coletam periodicamente informações sobre as atividades das ferramentas de análise de fraude. Eles facilitam o monitoramento de seu desempenho e a intervenção, se necessário.
  • Notificações ao cliente informa aos clientes quando há suspeita de atividade fraudulenta em suas contas. Às vezes, o software de análise detecta erroneamente a atividade legítima do cliente como potencialmente fraudulenta. É necessário obter a confirmação manual do cliente antes de processar essas transações. Em outros casos, é fundamental informar ao cliente que sua conta foi suspensa devido a atividades suspeitas e que ele precisa reativá-la. 

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Ferramentas e plataformas para análise de fraudes

Considerando a importância e a ampla aplicação da análise de fraudes, muitos programas de software são usados nesse campo. Isso inclui ferramentas de código aberto e sistemas proprietários. Nesta seção, apresentamos uma visão geral das ferramentas e plataformas mais comuns usadas na análise de fraudes.

Python, SQL e R

Os dados do cliente e os registros de transações são normalmente armazenados em repositórios de dados relacionais. 

  • O SQL é uma ferramenta poderosa e flexível para extrair conjuntos de dados relevantes. Ele permite que os desenvolvedores escrevam e otimizem consultas para buscar conjuntos de dados que atendam a vários critérios. Esses conjuntos de dados são analisados para descobrir tendências e padrões que apontam para atividades potencialmente fraudulentas. 
  • O Python, devido ao seu grande ecossistema de bibliotecas e à grande comunidade de desenvolvedores, costuma ser a ferramenta preferida para criar e testar vários algoritmos de análise. De modo mais geral, o Python também é usado para muitos aplicativos baseados em finanças
  • A análise estatística está no centro de muitos métodos de detecção de fraudes. Assim, o R, com sua ampla biblioteca de funções estatísticas, é ideal para vários tipos de análises de dados ad-hoc para detectar fraudes. 

Assim, Python, SQL e R oferecem aos desenvolvedores o conjunto de ferramentas perfeito para criar seus sistemas personalizados de análise de fraudes. No entanto, essas ferramentas podem ter dificuldades para processar com eficiência grandes conjuntos de dados. A implementação de sistemas de análise geralmente usa outros softwares especializados, como o Apache Spark (discutido abaixo).

Além disso, as ferramentas criadas em Python e SQL podem não ser adequadas para públicos não técnicos, como analistas de fraudes e diretores de conformidade. É comum fornecer soluções integradas criadas com ferramentas de terceiros, como o SAS (discutido mais adiante).

Apache Spark

Muitas técnicas de análise de fraude são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina treinados em registros de transações e conjuntos de dados de clientes. A detecção de padrões em tempo real exige o processamento de grandes volumes de dados. Por exemplo, os processadores de cartão de crédito lidam com milhões de transações por dia. Para detectar uma rede de fraudes, o sistema de análise deve processar com eficiência muitos dias de dados de transações.

O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados de código aberto que é dimensionado horizontalmente em clusters. Devido ao seu recurso de computação na memória, ele pode lidar com grandes conjuntos de dados sem recorrer ao processamento em lote. 

Ele aceita dados de entrada de várias fontes de dados, como Cassandra e Amazon S3. Ele também oferece APIs em várias linguagens, incluindo Python e Java. Portanto, ele é especialmente adequado para casos de uso de big data, como análise de fraudes. 

Confira o curso Introdução ao PySpark para que você aprenda hoje mesmo essa poderosa linguagem de processamento de dados.

Tableau e Power BI

A análise de fraudes envolve grandes conjuntos de dados e análises complexas. As visualizações tornam mais fácil e rápido para os seres humanos compreenderem essas informações. O Tableau e o Power BI são ferramentas de visualização de dados que podem interagir com várias fontes de dados. Eles são usados para tarefas de relatório e análise. 

  • Essas ferramentas criam painéis interativos para informar métricas importantes, como tendências, taxas de sucesso e de falha, valores de perdas e volumes de transações. As visualizações também podem categorizar essas informações por diferentes tipos de fraude e regiões geográficas. 
  • Além dos relatórios, o Power BI e o Tableau também facilitam a análise de fraudes, apresentando visualmente informações sobre possíveis anéis de fraude, análises de rede e várias probabilidades.
  • Essas ferramentas também permitem que os analistas controlem visualmente vários filtros, critérios de detecção e níveis de confiança. Isso ajuda a tomar decisões rápidas sobre se uma transação é genuína ou fraudulenta. 

Essas ferramentas são projetadas como ferramentas de visualização de uso geral com módulos específicos e interfaces de usuário para análise de fraudes. Você pode começar a aprender o PowerBI hoje mesmo seguindo a trilha de habilidades do PowerBI Fundamentals.

Gerenciamento de fraudes do SAS

O SAS é um pacote de software estatístico desenvolvido pelo SAS Institute. O instituto também cria pacotes específicos de domínio para vários aplicativos, incluindo análise de fraudes. 

O SAS Fraud Management usa técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para prever e evitar fraudes. Esses algoritmos são produzidos para que as pessoas, como analistas de fraude e diretores de conformidade que não têm experiência em aprendizado de máquina, também possam usar métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para a detecção de fraudes.

H2O.ai

A H2O.ai oferece um serviço automatizado de aprendizado de máquina baseado em nuvem. O software da H2O.ai sinaliza atividades potencialmente fraudulentas, classifica a probabilidade de fraude e atribui um código de motivo para indicar por que o algoritmo suspeita de fraude. 

Essas diretrizes ajudam os investigadores humanos a se aprofundarem para verificar a transação. Em muitos casos, eles também ajudam a dar luz verde a transações genuínas para acelerar seu processamento. 

Pagamentos mais seguros da IBM

O IBM Safer Payments é um sistema de detecção de fraudes voltado especificamente para o setor de pagamentos. 

Como ele usa um banco de dados NoSQL em memória, pode monitorar os pagamentos em tempo real. Ele evita fraudes em sistemas de pagamento sem dinheiro, como pagamentos com cartão de crédito, analisando fluxos de transações em tempo real e bloqueando transações potencialmente fraudulentas antes que elas sejam executadas.

Conclusão

Este artigo apresentou uma visão geral dos diferentes tipos de fraude e o papel da análise de fraudes na detecção e prevenção delas. Discutiu técnicas comumente usadas para detectar casos de possíveis fraudes e o fluxo de trabalho de detecção de fraudes. Por fim, o artigo apresentou alguns aplicativos de software comumente usados nesse domínio.

Para saber como criar sistemas de detecção de fraude usando Python, faça o curso Fraud Detection in Python. Para obter uma introdução ampla ao Python para aplicativos financeiros, siga o curso Introdução ao Python para finanças. Para saber mais sobre as funções estatísticas no R usadas para aplicativos de detecção de fraudes, siga o curso Fraud Detection in R.

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Perguntas frequentes

A análise de fraude pode eliminar completamente a fraude?

Não, a análise de fraude reduz significativamente a fraude, mas não pode eliminá-la totalmente. Isso ajuda a sinalizar transações de alto risco, mas a supervisão humana ainda é necessária.

Como as empresas lidam com transações sinalizadas em tempo real?

As transações sinalizadas são frequentemente revisadas por investigadores humanos. Os sistemas automatizados também podem bloquear transações suspeitas enquanto aguardam uma análise mais detalhada.

Quais dados são essenciais para uma detecção eficaz de fraudes?

Os principais dados incluem registros de transações, perfis de clientes, fontes de validação de terceiros e dados de dispositivos. Dados limpos e de alta qualidade aumentam a precisão da detecção.

Como os modelos de aprendizado de máquina não supervisionados evoluem com novos padrões de fraude?

Os modelos não supervisionados se adaptam continuamente a novos comportamentos, identificando padrões e anomalias desconhecidos, o que os torna mais eficazes na detecção de métodos de fraude emergentes.

Como os sistemas de detecção de fraudes equilibram velocidade e precisão?

Os sistemas usam ferramentas de processamento de dados em tempo real, como o Apache Flink, para analisar as transações instantaneamente e, ao mesmo tempo, minimizar os falsos positivos, refinando os algoritmos ao longo do tempo.

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