Análise de dados e aprendizado de máquina para detecção de fraude financeira

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Aragão, Victor Viana de
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/32836
Resumo: Esse trabalho apresenta uma análise de dados e comparativa de modelos que visa aplicar as principais técnicas de análise quantitativa e de aprendizado de máquina para identificação de fraudes financeiras. Além disso, sugere um fluxo de trabalho para a análise de dados voltada a detecção de fraude e de construção de sistemas de identificação de fraude. A pesquisa foi realizada com dados transacionais de uma instituição financeira, onde foram aplicadas técnicas de análise quantitativa e de aprendizado de máquina para detectar padrões de fraude e transações legítimas. O resultado da pesquisa mostra que é possível utilizar técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões de fraude em dados transacionais de instituições financeiras e construir sistemas de detecção de fraude eficientes. O trabalho também apresenta uma discussão sobre os desafios e limitações enfrentados na análise de dados para detecção de fraude, bem como sugere uma metodologia para construção de sistemas de detecção de fraude utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado, o trabalho contribui para a literatura sobre o uso de técnicas de análise quantitativa e de aprendizado de máquina na detecção de fraudes financeiras
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