Impactos da pandemia nos modelos de detecção de fraude
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Data
2021-05-26
Autores
Orientador(res)
Fernandes, Marcelo
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Resumo
Modelos para detecção de fraude são utilizados para identificar se uma transação é legítima ou fraudulenta, com base em informações cadastrais e transacionais. Este trabalho possui como objetivo propor um modelo preditivo em substituição ao conjunto de regras tradicionais utilizadas por uma multinacional de grande porte do setor de telecomunicação. Além disso, testamos o impacto da pandemia nas transações fraudulentas e no modelo construído. Foram comparadas entre si as seguintes abordagens: regressão logística, redes neurais, árvores de decisão, redes bayesianas e gradient boosting em um banco de dados real. A base de dados foi separada em amostras de treino, validação e fora do tempo. A regressão logística foi escolhida como modelo mais adequado por ter apresentado melhor desempenho na previsão das operações fraudulentas, e verificamos que a pandemia causou impactos significativos, tanto na fraude como no modelo preditivo construído.