Proteção Inteligente
A fraude evolui constantemente. Regras estáticas rapidamente se tornam obsoletas. Nossa solução combina machine learning e regras de negócio para ampliar a cobertura e reduzir ruído, com ciclos de melhoria definidos em conjunto.
Tipos de Fraude que Podemos Cobrir
Fraude Financeira
- Transações com cartão roubado
- Fraude em PIX e transferências
- Lavagem de dinheiro
- Manipulação de contas
Fraude de Identidade
- Cadastros com documentos falsos
- Tomada de conta
- Identidade sintética
- Falsas representações
Fraude Comercial
- Chargebacks fraudulentos
- Abuso de promoções
- Fraude em devoluções
- Conluio com fornecedores
Fraude Interna
- Desvios financeiros
- Manipulação de dados
- Acesso não autorizado
- Conflito de interesses
Arquitetura de Detecção
Camada de Dados
Transações -> Enrichment -> Feature Store -> Modelos
Camada de Decisão
Score de Risco -> [Baixo] -> Aprovar Score de Risco -> [Médio] -> Revisão Score de Risco -> [Alto] -> Bloquear
Camada de Feedback
Decisão -> Resultado Real -> Revisão de Modelo
Modelos Utilizados
Supervisionados
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Random Forest
- Redes Neurais
- Ensemble de modelos, quando apropriado
Não Supervisionados
- Isolation Forest
- Autoencoders
- Clustering (para padrões emergentes)
- Análise de grafos, quando houver relações entre entidades
Híbridos
- Regras de negócio + ML
- Modelos especializados por tipo de fraude, quando disponível
- Combinações com diferentes abordagens
Features Típicas
Transacionais
- Valor, frequência, horário
- Tipo de operação
- Histórico do cliente
- Padrão de gastos
Comportamentais
- Tempo em cada etapa
- Padrão de navegação
- Sequência de ações
Contextuais
- Localização aproximada, quando disponível
- Dispositivo
- IP e rede
- Hora e dia da semana
De Rede
- Conexões entre entidades
- Padrões de relacionamento
- Comunidades atípicas
Métricas
Performance
- Precision: % de alertas que são fraude real
- Recall: % de fraudes detectadas
- F1 Score: Balanço entre precision e recall
- AUC-ROC: Performance geral do modelo
Negócio
- Taxa de fraude: Perdas / Volume total
- False Positive Rate: Transações legítimas bloqueadas
- Time to Detect: Tempo para identificar suspeitas
- Recovery Rate: % recuperado de fraudes detectadas
Implementação
Fase 1: Assessment
- Análise de dados históricos
- Mapeamento de tipos de fraude
- Identificação de gaps atuais
Fase 2: Desenvolvimento
- Feature engineering
- Treinamento de modelos
- Calibração de thresholds
- Backtesting
Fase 3: Integração
- APIs de scoring em tempo próximo ao real, quando necessário
- Integração com sistemas de decisão
- Filas de revisão
- Dashboards
Fase 4: Operação
- Análise de falsos positivos
- Retreinamento periódico conforme dados disponíveis
- Evolução incremental conforme prioridades do negócio
Compliance
- Explicabilidade de decisões, quando aplicável (LGPD)
- Auditoria de modelos e regras
- Documentação de regras e versões
- Avaliação de vieses, quando houver dados sensíveis