DETECÇÃO DE FRAUDES BANCARIAS UTILIZANDO FERRAMENTAS DE CLUSTERIZAÇÃO DE DADOS (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020)
As instituições financeiras tem utilizado extensivamente sistemas informatizados paraa prestação de seus serviços. Dessa forma é crescente o número de soluções e produtosoferecidos por meio digital. A conveniência da utilização dessas ferramentas traz consigo aimportante questão da segurança dos dados e das operações financeiras realizadas pelasinstituições e por seus usuários. Dentre essas questões de segurança, nosso trabalho seconcentra na detecção de fraudes de operações financeiras. Ao utilizar o sistema financeiro,por exemplo com a utilização de cartões de crédito para efetuar compras, o usuário gera umhistórico de dados que podem ser utilizados para construir um padrão de comportamentotípico. Quando a segurança do sistema é comprometida, como por exemplo a utilização docartão de crédito por outra pessoa que não o usuário, temos a ocorrência de uma fraude.O objetivo de nosso projeto é detectar comportamentos não usuais em bases de dadosfinanceiras que indiquem um comportamento fraudulento. Para a realização de nosso trabalhoserão utilizadas a linguagem de programação python 3.6 e a biblioteca de método deaprendizagem de máquina scikit-learning. Os dados utilizados são provenientes de uma basede dados real com histórico de transações de cartões de crédito e anônimas. A base de dados érotulada com 284.807 transações normais e 492 fraudes. A abordagem de nosso trabalho é arealização de clusterização dos dados, utilizando diversos métodos (k-médias, mean shift, etc)e a posterior combinação dos resultados através de um método de votação.Os resultados preliminares, com a utilização do método de clusterização k-means,utilizando 20 clusters e o método de inicialização kmeans++ foi de 52.64% com a utilizaçãode um cluster como fraude e o restante como transações normais. Ao considerar a união dedois clusters como fraude (e portanto 18 como transações normais), chegamos a precisão dedetecção de fraudes de 74.39%. Os resultados obtidos são encorajadores e como próximospassos estão a combinação de diferentes métodos de clusterização para melhorar a precisão dadetecção de fraudes.