Predição de fraudes em PIX utilizando Deep Learning

• Autor(a) principal: Prado, Bruno de Souza
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Universitário da Ânima (RUNA)
• Texto Completo: https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/28790
• topic: Pix; Modelo Preditivo; Fraude

Este trabalho tem como tema central o estudo e criação de um modelo preditivo que visa mitigar potenciais fraudes utilizando a nova ferramenta de pagamentos do Banco Central, o Pix. Sob a era do Pix, as transações financeiras ganharam outro patamar com menos burocracia. No rastro da facilidade, porém, não faltam relatos de golpes e falhas de segurança envolvendo a ferramenta já usada por milhões de usuários entre pessoas físicas e jurídicas. Os golpes envolvendo o Pix contam com o elo mais fraco da operação: o próprio consumidor. Na maioria dos casos, a vulnerabilidade do sistema é a ponta da operação. O principal mecanismo que prejudica as vítimas é a chamada “engenharia social”, que consiste em persuadir o usuário a compartilhar dados pessoais e informações bancárias. Nesta tática, a vítima é induzida a fazer um Pix achando que está pagando por um produto ou serviço, por exemplo. Quanto à metodologia utilizada, trata-se de um projeto de desenvolvimento de um algoritmo preditivo, baseado em modelos de Deep Learning e de alguns modelos e métricas. Os dados utilizados para a realização deste foram sintéticos, pois há uma grande dificuldade de encontrar dados deste gênero para realização do treinamento dos modelos selecionados para o desenvolvimento deste trabalho.