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dc.contributor.advisorSobreiro, Vinícius Amorim-
dc.contributor.authorPinto, Sarah Oliveira-
dc.identifier.citationPINTO, Sarah Oliveira. Revisão de literatura: abordagem de detecção de anomalias em sistemas financeiros. 2023. 123 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2023.pt_BR
dc.description.abstractAbordagens de detecção de anomalias se tornaram criticamente importantes para aprimorar sistemas de tomada de decisão, considerando o processo de redução de riscos na performance econômica de uma organização e os custos de consumidores. Estudos anteriores em detecção de anomalias examinaram, principalmente, as anormalidades que se traduzem em fraudes, como transações fraudulentas com cartões de crédito ou fraude em sistemas de seguro. No entanto, anomalias configuram irregularidades nos padrões de sistemas de dados, que podem ser provenientes de desvios, adulterações ou inconsistências, e o seu estudo abrange não somente fraudes, mas também, quaisquer anormalidades comportamentais que sinalizem riscos. Neste trabalho, é apresentada uma revisão de literatura de métodos e técnicas de detecção de anomalias em sistemas financeiros diversos utilizando a técnica dos cinco passos apresentada em Jabbour (2013, p. 145). Para tanto, um framework de classificação por meio de códigos foi elaborado para sistematizar as principais técnicas e conhecimentos acerca do tema, além de reconhecer oportunidades de pesquisa. Consequentemente, os resultados revelam diversas lacunas de pesquisa, dentre as quais três principais deveriam ser exploradas para o desenvolvimento dessa área: uma base de dados comum, testes com diferentes dimensões de dados e indicadores de efetividade dos modelos de detecção. Portanto, o framework proposto é pertinente para a compreensão de uma base de conhecimento científico já existente e, ainda, sinaliza importantes gaps para uma agenda de pesquisa considerando o tema de anomalias em sistemas financeiros.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordDetecção de fraudespt_BR
dc.subject.keywordSistema financeiropt_BR
dc.subject.keywordFraudept_BR
dc.titleRevisão de literatura : abordagem de detecção de anomalias em sistemas financeirospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-09-05T11:14:01Z-
dc.date.available2023-09-05T11:14:01Z-
dc.date.submitted2023-01-27-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/35738-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Anomaly detection approaches have become critically important to enhance decision-making systems, especially regarding the process of risk reduction in the economic performance of an organization and the consumer costs. Previous studies on anomaly detection have examined mainly abnormalities that translate into fraud, such as fraudulent credit card transactions or fraud in insurance systems. However, anomalies represent irregularities in system patterns data, which may arise from deviations, adulterations or inconsistencies. Further, its study encompasses not only fraud, but also any behavioural abnormalities that signal risks. In this work it is presented a literature review of methods and techniques to detect anomalies on diverse financial systems using the five-step technique presented on Jabbour (2013, p. 145). For that, it was elaborated a classification framework using codes to systematize the main techniques and knowledge on the subject, in addition to identifying research opportunities. Consequently, the results show several research gaps, among which three main ones should be explored for developing this area: a common database, tests with different dimensional sizes of data and indicators of the detection models’ effectiveness. Therefore, the proposed framework is pertinent to comprehending an existing scientific knowledge base and signals important gaps for a research agenda considering the topic of anomalies in financial systems.pt_BR
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