{"id":76814,"date":"2015-10-27T15:08:56","date_gmt":"2015-10-27T17:08:56","guid":{"rendered":"http:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=76814"},"modified":"2015-10-27T15:08:56","modified_gmt":"2015-10-27T17:08:56","slug":"pesquisadores-criam-metodos-para-prever-fraudes-em-operacoes-financeiras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/migracao.redenoticia.com.br\/noticia\/2015\/pesquisadores-criam-metodos-para-prever-fraudes-em-operacoes-financeiras\/76814","title":{"rendered":"Pesquisadores criam m\u00e9todos para prever fraudes em opera\u00e7\u00f5es financeiras"},"content":{"rendered":"

Elton Alisson\u00a0 | \u00a0Ag\u00eancia FAPESP \u2013 A cada 15,4 segundos \u00e9 registrada uma tentativa de fraude<\/em><\/strong> por identidade no Brasil, na qual dados pessoais s\u00e3o usados para fazer neg\u00f3cios pela internet sob falsidade ideol\u00f3gica ou obter cr\u00e9dito com a inten\u00e7\u00e3o de n\u00e3o honrar o pagamento, segundo levantamento da Serasa Experian.<\/p>\n

A fim de auxiliar empresas a diminu\u00edr o risco de sofrer esse tipo de golpe, pesquisadores do Centro de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas Aplicadas \u00e0 Ind\u00fastria () \u2013 um dos Centros de Pesquisa, Inova\u00e7\u00e3o e Difus\u00e3o () apoiados pela FAPESP \u2013 est\u00e3o desenvolvendo modelos estat\u00edsticos para detec\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de fraudes em opera\u00e7\u00f5es financeiras.<\/p>\n

Alguns dos modelos estat\u00edsticos j\u00e1 est\u00e3o sendo usados por bancos, seguradoras e empresas atuantes no segmento de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico (e-commerce).<\/p>\n

\u201cA fraude \u00e9 um fen\u00f4mento muito vol\u00e1til que ocorre muito rapidamente. Sem uma estrutura adequada para detect\u00e1-la de forma eficiente, o fraudador entra na base de dados de uma empresa ou institui\u00e7\u00e3o financeira, permanece nela por alguns segundos, comete a fraude e sai sem ser percebido\u201d, disse Francisco Louzada Neto, coordenador de transfer\u00eancia de tecnologia do CeMEAI, \u00e0 Ag\u00eancia FAPESP.<\/p>\n

\u201cA ideia dos modelos estat\u00edsticos que estamos desenvolvendo \u00e9 acompanhar todos os passos dos clientes, a partir do momento em que ingressam na base de dados de uma empresa, e detectar quais poss\u00edveis opera\u00e7\u00f5es que est\u00e3o sendo realizadas t\u00eam alta probabilidade de serem fraudulentas\u201d, explicou o pesquisador, que \u00e9 professor do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o (ICMC) da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), campus de S\u00e3o Carlos, onde o CeMEAI est\u00e1 sediado.<\/p>\n

O m\u00e9todo desenvolvido pelos pesquisadores combina diferentes modelos estat\u00edsticos que interrelacionam diversas vari\u00e1veis, como idade, sexo, estado civil e localidade do cliente, al\u00e9m do tipo e o valor da opera\u00e7\u00e3o, entre outras informa\u00e7\u00f5es, para prever a ocorr\u00eancia de uma fraude.<\/p>\n

Os diferentes modelos estat\u00edsticos apresentam uma capacidade preditiva vari\u00e1vel de estabelecer interrela\u00e7\u00f5es entre essas diferentes vari\u00e1veis e inferir a possibilidade de fraude em uma opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

A combina\u00e7\u00e3o deles possibilita aumentar a capacidade de previs\u00e3o de ocorr\u00eancia de fraudes, explicou Louzada.<\/p>\n

\u201cN\u00f3s comparamos os modelos estat\u00edsticos usuais, propomos novos com maior capacidade de detectar fraudes e combinamos eles com o objetivo de aumentar a capacidade preditiva da modelagem\u201d, afirmou.<\/p>\n

Para estimar a probabilidade de fraude, o m\u00e9todo desenvolvido pelos pesquisadores utiliza dados hist\u00f3ricos de opera\u00e7\u00f5es normais e fraudulentas, al\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es de clientes j\u00e1 cadastrados na base de dados da empresa.<\/p>\n

Com base nesse conjunto de informa\u00e7\u00f5es, o m\u00e9todo estat\u00edstico faz compara\u00e7\u00f5es do perfil de um novo cliente que acabou de ingressar no site da empresa e da opera\u00e7\u00e3o que est\u00e1 realizando com dados hist\u00f3ricos de fraude e extrai a probabilidade da opera\u00e7\u00e3o em andamento ser fraudulenta.<\/p>\n

\u201c\u00c9 dif\u00edcil dizer se uma determinada opera\u00e7\u00e3o \u00e9 ou n\u00e3o fraudulenta. Por isso, o m\u00e9todo que desenvolvemos fornece uma probabilidade de fraudul\u00eancia\u201d, explicou Louzada.<\/p>\n

Al\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es objetivas provenientes dos dados dos clientes e das opera\u00e7\u00f5es, o m\u00e9todo tamb\u00e9m pode incorporar informa\u00e7\u00f5es fornecidas com base na percep\u00e7\u00e3o subjetiva de analistas de opera\u00e7\u00f5es da pr\u00f3pria empresa, disse o pesquisador.<\/p>\n

\u201cSe tiver dentro da empresa especialistas que, de alguma forma, trabalham na an\u00e1lise de opera\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel acoplar ao m\u00e9todo que desenvolvemos a percep\u00e7\u00e3o subjetiva deles sobre determinados tipos de fraude\u201d, afirmou.<\/p>\n

Ap\u00f3s ser desenvolvido sob demanda e testado e avaliado, o m\u00e9todo estat\u00edstico \u00e9 implantado no sistema da empresa para ser usado on-line para calcular a probabilidade ou classificar como fraude uma determinada opera\u00e7\u00e3o financeira.<\/p>\n

M\u00e9todo adapt\u00e1vel<\/p>\n

Inicialmente, o m\u00e9todo estat\u00edstico foi voltado para prever a ocorr\u00eancia de fraude em compras com cart\u00e3o de cr\u00e9dito.<\/p>\n

Recentemente, contudo, come\u00e7ou a ser adaptado para prever fraudes na libera\u00e7\u00e3o de consultas, procedimentos e reembolsos por conv\u00eanios m\u00e9dicos.<\/p>\n

Mas, segundo Louzada, um dos principais focos de aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo estat\u00edstico hoje \u00e9 para analisar opera\u00e7\u00f5es em sites de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico.<\/p>\n

\u201cOs bancos e institui\u00e7\u00f5es financeiras, tradicionalmente, j\u00e1 contam com grandes equipes de estat\u00edsticos que trabalham com modelos de previs\u00e3o de fraudes em opera\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito, enquanto empresas de varejo que atuam no com\u00e9rcio eletr\u00f4nico ainda t\u00eam uma car\u00eancia por esse tipo de servi\u00e7o e s\u00e3o mais vulner\u00e1veis a fraudes\u201d, comparou Louzada.<\/p>\n

Segundo a Serasa Experian, s\u00f3 ao longo deste ano j\u00e1 foram registradas mais de 1,5 milh\u00e3o de tentativas de fraude no pa\u00eds.<\/p>\n

Os setores mais afetados s\u00e3o o de telefonia, seguido pelo de servi\u00e7os \u2013 que inclui contrutoras, imobili\u00e1rias e seguradoras, entre outras \u2013, al\u00e9m do banc\u00e1rio e o de varejo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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