Detecção Automática De Fraude

Detecção Automática De Fraude

Detecção Automática De Fraude 1

A detecção automática de fraude é o recurso de achar fraudes utilizando máquinas, comumente computadores com software projetado especificamente pra esta finalidade. Anualmente as organizações, governos e pessoas em geral sofrem perdas multimilionárias a nível mundial, como objeto da fraude. Fraudes contra as seguradoras é aquele em que se lhe faz ter fé para as corporações de seguros que os danos recebidos pelo material do seguro foram maiores que os reais, entre outros.

A primeira indústria em utilizar técnicas para a precaução da fraude foram as organizações de telefonia, as companhias de seguro e os bancos. Um dos primeiros exemplos de aplicação bem sucedida de técnicas para a observação dos dados no setor bancário foi o sistema para o aconselhamento contra a fraude Falcon, o qual está baseado numa rede neural. A fraude nas transações comerciais na web, surgiu recentemente como uma vasto ansiedade uma vez que a fraude delas é doze vezes maior do que as realizadas nas lojas.

As fraudes que envolvem smartphones, apólices de seguro, alegações de impostos, transações de cartões de crédito, etc., Estes métodos encontram-se essencialmente nas áreas de extração de conhecimento em bases de dados (KDD), mineração de detalhes, aprendizado de máquina e estatística. Eles oferecem soluções aplicáveis e bem-sucedidas na disputa contra a fraude, em diferentes áreas.

As técnicas utilizadas para a detecção de fraude são divididos em duas classes principais: técnicas estatísticas e de inteligência artificial. Técnicas de processamento de fatos para verificação, validação, correção de erros e completamiento de fatos perdidos ou incorretos. Cálculo de diversos parâmetros estatísticos como média, percentil, métricas de funcionamento, distribuições probabilísticas, e novas. Como por exemplo, as médias conseguem adicionar a duração média de chamadas telefônicas, a média de quantidade de chamadas por mês e os atrasos no pagamento das faturas.

Modelos e distribuições de possibilidade de diversas atividades de negócios, ambos em atividade de inmensuráveis parâmetros ou distribuições probabilísticas. Perfis de micro computador dos usuários. Análise de séries de detalhes contra o tempo quando esta é interessante para os mesmos. Classificação e agrupamento de detalhes pra achar padrões e associações entre os grupos.

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Algoritmos de emparelhamento pra detectar anomalias no jeito das operações ou dos usuários, comparando-os com os perfis criados em um momento anterior. Também são necessárias técnicas para diminuir falsos alarmes, avaliar os riscos e prever o modo futuro das transações e usuários atuais. O manejo da fraude é uma atividade que requer um uso intensivo do conhecimento. Mineração de detalhes pra especificar, adicionar e segmentar as informações de modo automático encontrar associações e regularidades nos detalhes, que possam representar padrões relevantes, incluindo aqueles relacionados com a fraude. Sistemas especialistas que expressam a experiência pela detecção de fraudes em maneira de regras.

Reconhecimento de padrões para detectar de forma aproximada classes, grupos ou padrões com jeito suspeito, isso pode fazê-lo de forma totalmente automática (usando aprendizado não supervisionado) ou comparando com um conjunto entrenante inicial (aprendizado supervisionado). Técnicas de Aprendizado de máquina pra distinguir características próprias de fraudes.

Redes neurais capazes de estudar padrões suspeitos a partir de exemplos e usá-los depois pra tua detecção. A fraude por telefone, com apoio pela duração das chamadas, o custo das mesmas, os números que você chama e a comparação dos perfis com os populares usuários fraudulentos. ↑ Journal of Economic Crime Management. ↑ NetProbe: A Fast and Scalable System for Fraud Detection in Online Auction Networks.

Não temos ideias muito claras nessa charada concreta se o pensador é o pensamento, o experimentador é a experiência. Quando o experimentador experimenta algo novo, o reconhece. Eu experimento alguma coisa. Para dar-lhe um significado, recorrer aos registros de minhas experiências anteriores; devo lembrar a natureza desta experiência. Portanto, eu estou colocando pra fora de mim. Mas quando me dou conta de que o que experimenta, o que pensa, o que se analisa, é analisado, é o raciocínio, é a experiência, essa sabedoria, essa observação, não há divisão ou conflito. Portanto, quando você reconhece a verdade de fazer isso, pode esclarecer logicamente toda a seqüência.