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| Título: | Aprendizado de máquinas e desafios da gestão na era dos dados : um estudo de caso na área de prevenção a fraudes bancárias |
| Autor(es): | Oliveira, Rafael Barros de |
| Orientador(es): | Yaohao, Peng |
| Assunto: | Fraude
Aprendizado do computador
Aprendizado de máquina
Instituições financeiras
Transações eletrônicas
Big Data |
| Data de apresentação: | Jul-2019 |
| Data de publicação: | 13-Out-2020 |
| Referência: | OLIVEIRA, Rafael Barros de. Aprendizado de máquinas e desafios da gestão na era dos
dados: um estudo de caso na área de prevenção a fraudes bancárias. 2019. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | Este trabalho identificou a necessidade gerencial de uma área de prevenção à fraude de
uma instituição financeira baseando-se em uma entrevista com um gestor. A necessidade identificada está relacionada a ausência de ferramenta de análise e alertas referente a possíveis fraudes e ausência de dados nos registros. Foram descritas as atividades das frentes de trabalho dessa área e da mesma maneira a identificação e descrição dos campos descaracterizados de tabelas SQL do banco de dados bem como o vínculo dessas tabelas onde foi obtida uma tabela de amostra contendo as fraudes ocorridas em um determinado período. Foram sugeridos possíveis uso dos tipo de aprendizagem de máquina de acordo com o apresentado pelo gestor a saber: algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionado para identificação de possíveis fraudes e algoritmo de aprendizagem de máquina não-supervisionado para alertas de contas com ausência de dados e identificação de perfis. Por fim é proposto campos de pesquisa para estudos científicos futuros, diante de poucos artigos relacionado a fraudes transacionais. |
| Abstract: | This work identified the managerial need for a fraud prevention area of a financial institu-
tion based on an interview with a manager. The need identified is related to the absence
of an analysis tool and alerts regarding possible fraud and lack of data in the registries.
The activities of the work fronts in this area were described, as well as the identification
and description of the de-characterized fields of SQL tables of the database as well as the link of these tables where a sample table containing the frauds occurred in a given period was obtained. It was suggested possible use of the machine learning type according to the presented by the manager namely: supervised machine learning algorithm for identification of possible fraud and unsupervised machine learning algorithm for account alerts with absence of data and identification of profiles. Finally, research fields are proposed for future scientific studies, in the face of few articles related to transactional fraud. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Administração
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