Um processo para modelagem e aplicação de técnicas computacionais para detecção de fraudes em transações eletrônicas
Nos últimos anos, tem-se observado um aumento significativo no volume de transações financeiras realizadas pela Internet. Esse crescimento no volume financeiro, associado à fragilidade inerente à ausência de verificações básicas, possíveis somente em transações do mundo físico, tem atraído a atenção...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-23052014-144032 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052014-144032/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | aprendizado computacional cartão de crédito credit card data mining fraud fraude intermediadores de pagamento online machine learning mineração de dados online payment services |
| Sumario: | Nos últimos anos, tem-se observado um aumento significativo no volume de transações financeiras realizadas pela Internet. Esse crescimento no volume financeiro, associado à fragilidade inerente à ausência de verificações básicas, possíveis somente em transações do mundo físico, tem atraído a atenção de pessoas com o objetivo de obter vantagens financeiras de forma ilícita. Devido aos prejuízos causados pelas fraudes, surgiram empresas de pagamento online com o objetivo de tornar as transações de compra e venda na Internet mais seguras. Essas empresas atuam como um intermediário das transações e assumem os riscos associados, mostrando-se ser esse um negócio de alto risco. Dado o alto volume de transações com as quais essas empresas precisam lidar, torna-se clara a necessidade de métodos computacionais para detecção de transações fraudulentas, visto que a utilização estrita de verificações manuais é inviável para lidar com tal volume de transações. Essa tarefa de análise e identificação de transações fraudulentas pode ser vista como um problema computacional de classificação, sendo então aplicáveis técnicas de classificação, aprendizado computacional e mineração de dados. Porém, dada a complexidade do problema, a aplicação de técnicas computacionais só é possível após um profundo entendimento do problema e a definição de uma modelagem eficiente associada a um processo consistente e abrangente, capaz de lidar com todas as etapas necessárias para a análise eficiente de uma transação. Face a isso, o presente trabalho propõe uma abordagem abrangente para tratar o problema da fraude nesse novo mercado de intermediação de pagamentos online utilizando como base um processo já muito bem estabelecido na indústria. Abordaremos mais especificamente uma das fases desse processo, que se refere justamente a utilização de ferramentas computacionais para a detecção das fraudes, e apresentaremos um sub-processo que envolve a utilização de várias ferramentas para o tratamento do ponto de vista computacional do problema de detecção de fraudes. Para a validação dos resultados da proposta, utilizaremos uma enorme quantidade de dados reais disponibilizados por uma grande empresa do setor de intermediação de pagamentos online que colaborou com nossa pesquisa. |
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