Análise de dados e aprendizado de máquina para detecção de fraude financeira
Autor(a) principal: | |
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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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Análise de dados e aprendizado de máquina para detecção de fraude financeiraAnálise de dadosAprendizado de máquinaIdentificação de fraudes financeirasInstituição financeiraSistema de Identificação de fraudeDoloData analysisMachine learningFinancial fraud detectionEsse 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 financeirasThis paper presents a data analysis and comparative study of models aimed at applying the main techniques of quantitative analysis and machine learning to the identification of financial frauds. Furthermore, it suggests a workflow for data analysis focused on fraud detection and the construction of fraud identification systems. The research was conducted using transactional data from a financial institution, where quantitative analysis and machine learning techniques were applied to detect patterns of fraud and legitimate transactions. The results of the research show that it is possible to use machine learning techniques to identify patterns of fraud in financial institutions' transactional data and build efficient fraud detection systems. The paper also discusses the challenges and limitations faced in the analysis of data for fraud detection, and suggests a methodology for the construction of fraud detection systems using machine learning techniques. As a result, the work contributes to the literature on the use of quantitative analysis and machine learning techniques in the detection of financial frauds55 f.Tayt-son, Débora Bogéa da CostaSilva, Eduardo Camilo daLevy, ArielAragão, Victor Viana de2024-04-29T13:36:49Z2024-04-29T13:36:49Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfARAGÃO, Victor Viana de. Análise de dados e aprendizado de máquina para detecção de fraude financeira. 2022. 55 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) - Faculdade de Administração e Ciências Contábeis, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022.http://app.uff.br/riuff/handle/1/32836CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2024-04-29T13:36:53Zoai:app.uff.br:1/32836Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-04-29T13:36:53Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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