Detecção de Fraudes e Anomalias

Proteção Inteligente

A fraude evolui constantemente. Regras estáticas rapidamente se tornam obsoletas. Nossa solução usa machine learning para detectar padrões novos e se adaptar continuamente.

Tipos de Fraude que Detectamos

Fraude Financeira

• Transações com cartão roubado
• Fraude em PIX e transferências
• Lavagem de dinheiro
• Manipulação de contas

Fraude de Identidade

• Cadastros com documentos falsos
• Account takeover
• Synthetic identity
• Impersonation

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
                ↓
          Dados Externos
          (Device, IP, Comportamento)

Camada de Decisão

Score de Risco → [Baixo] → Aprovar
              → [Médio] → Revisão
              → [Alto] → Bloquear

Camada de Feedback

Decisão → Resultado Real → Retreinamento

Modelos Utilizados

Supervisionados

• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
• Random Forest
• Redes Neurais
• Ensemble de modelos

Não Supervisionados

• Isolation Forest
• Autoencoders
• Clustering (para novos padrões)
• Graph Analytics (redes de fraude)

Híbridos

• Regras de negócio + ML
• Modelos especializados por tipo de fraude
• Ensemble com diferentes abordagens

Features Típicas

Transacionais

• Valor, frequência, horário
• Tipo de operação
• Histórico do cliente
• Padrão de gastos

Comportamentais

• Velocidade de digitação
• Movimento do mouse
• Tempo em cada tela
• Padrão de navegação

Contextuais

• Geolocalização
• Dispositivo
• IP e rede
• Hora e dia da semana

De Rede

• Conexões entre entidades
• Padrões de relacionamento
• Centralidade de nós
• Comunidades suspeitas

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 fraude
• 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 real
• Integração com sistemas de decisão
• Filas de revisão
• Dashboards

Fase 4: Operação

• Monitoramento 24/7
• Análise de falsos positivos
• Retreinamento periódico
• Evolução contínua

Compliance

• Explicabilidade de decisões (LGPD)
• Auditoria de modelos
• Documentação de regras
• Testes de viés