Todo e qualquer sistema econômico saudável depende de uma relação de confiança entre compradores e vendedores de bens e serviços. No entanto, a fraude é uma ameaça constante a essa confiança. Quando atores desonestos se envolvem em atividades fraudulentas, o custo de fazer negócios aumenta significativamente, impondo ônus sobre as partes envolvidas e impactando negativamente o mercado.
A detecção de fraudes, portanto, é fundamental para garantir a segurança das transações e proteger as partes interessadas contra perdas financeiras. Para combater essas fraudes, instituições financeiras, redes de varejo e diversos outros segmentos do mercado investem milhões em estruturas de Fraud Analytics.
Este artigo explora os principais tipos de fraudes, as técnicas de detecção baseadas em análise de dados e aprendizado de máquina, os fluxos de trabalho utilizados pelas empresas para identificar comportamentos fraudulentos e as ferramentas mais eficazes no combate a atividades fraudulentas.
A compreensão desses elementos é essencial para reduzir os riscos e otimizar os processos de segurança nas transações financeiras.
O que é Análise de Fraudes?
A análise de fraude refere-se ao uso de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificar transações suspeitas e sinalizá-las para uma investigação mais detalhada. Geralmente, esse processo ocorre em tempo real, permitindo uma resposta rápida às ameaças.
Detectar fraudes apresenta uma série de desafios. Os fraudadores usam diversas técnicas para mascarar suas transações como legítimas, o que torna necessário o uso de abordagens automatizadas e sofisticadas que consigam analisar grandes volumes de transações e identificar comportamentos anômalos.
Essas ferramentas sinalizam as transações potencialmente fraudulentas, que posteriormente serão analisadas por especialistas para tomada de decisão.
A detecção de fraudes foca em dois objetivos principais:
- Identificar comportamentos fraudulentos antes que causem danos financeiros.
- Evitar que a experiência dos clientes reais não seja impactada por falsos positivos.
Principais Tipos de Fraudes que Podem ser Detectadas por Fraud Analytics
As análises de fraudes são utilizadas para identificar uma ampla gama de fraudes, desde fraudes financeiras até fraudes no setor de saúde. A seguir, discutimos as categorias mais comuns e as técnicas aplicadas para detectá-las.
1. Fraude Financeira
A fraude financeira é uma das formas mais comuns e inclui:
- Fraude de Cartão de Crédito: Consiste no uso não autorizado de cartões para realizar compras ou saques. Para detectá-la, ferramentas fraud analytics monitoram picos de transações em curto período e a frequência de transações em locais diferentes.
- Roubo de Identidade: Envolve o uso de informações pessoais para realizar transações financeiras. A análise de fraude pode identificar padrões incomuns, como a abertura de múltiplas contas em um curto espaço de tempo.
- Fraude de Pagamento: Utiliza métodos enganosos para convencer uma pessoa ou empresa a fazer pagamentos indevidos. Ferramentas de análise monitoram o desvio do comportamento usual da conta e identificam transações partindo de IPs suspeitos.
2. Fraude no Setor de Seguros
No setor de seguros, as fraudes podem ocorrer de diversas maneiras:
- Reivindicações Fraudulentas: Incluem alegar falsos acidentes ou exagerar em incidentes menores. Ferramentas de análise verificam os sinistros com base em fontes externas e estimativas de valores para identificar possíveis fraudes.
- Apólices Falsas: Golpistas vendem apólices falsas e os clientes só descobrem quando tentam fazer uma reclamação. Análises podem verificar a autenticidade das informações apresentadas.
3. Fraude no Setor de Saúde
A fraude no setor de saúde inclui:
- Faturamento de Serviços Não Prestados: Cobrança por serviços não realizados. A análise verifica se os serviços cobrados correspondem aos registros de tratamento do paciente.
- Upcoding: Cobrança por serviços de maior valor do que os realmente prestados. Análises comparam as cobranças com os dados históricos do provedor e os registros do paciente.
4. Fraude no E-commerce e no Varejo
O e-commerce e o varejo também são alvos frequentes de fraudes:
- Aquisição de Contas: Quando fraudadores obtêm acesso a uma conta de um usuário, muitas vezes devido a golpes de phishing. A análise comportamental pode identificar desvios nos padrões de uso, como mudanças nos endereços de entrega.
- Devoluções Falsas: Inclui a devolução de produtos diferentes ou usados. Análises verificam a consistência entre o item comprado e o devolvido.
Técnicas Usadas na Análise de Fraudes
Ferramentas de análise de fraude utilizam uma combinação de técnicas adaptadas aos diferentes contextos e comportamentos de fraudadores. A seguir, apresentamos algumas das principais abordagens utilizadas.
1. Detecção de Anomalias
A detecção de anomalias é uma das técnicas mais utilizadas para identificar comportamentos incomuns que podem ser indicativos de fraude. Existem diversos métodos para detectar anomalias:
- Detecção Estatística de Outliers: Identifica transações que se desviam significativamente da distribuição normal dos dados, indicando comportamentos atípicos.
- Florestas de Isolamento: Consistem em várias árvores de decisão que particionam os dados até que cada ponto seja isolado. Anomalias são isoladas em menos iterações que os dados normais.
- Fator de Outlier Local (LOF): Calcula a densidade de pontos em uma área da distribuição. Padrões de comportamento discrepantes formam aglomerados que podem indicar fraudes.
2. Aprendizado de Máquina Supervisionado
O aprendizado de máquina supervisionado é amplamente utilizado para detectar fraudes com base em exemplos rotulados de comportamento passado:
- Regressão Logística: Um método estatístico que prevê a probabilidade de uma transação ser fraudulenta ou não, com base em atributos conhecidos.
- Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias: Dividem os dados em subgrupos menores usando atributos específicos. As florestas aleatórias evitam o overfitting agregando previsões de múltiplas árvores.
3. Aprendizado de Máquina Não Supervisionado
Algoritmos de aprendizado não supervisionados são úteis para identificar padrões desconhecidos e inovadores adotados pelos fraudadores:
- K-Means: Agrupa os dados em clusters. Transações fraudulentas normalmente não se enquadram nos clusters principais, sendo detectadas por meio da análise desses aglomerados discrepantes.
- DBSCAN: Separa os dados em regiões de alta e baixa densidade, sinalizando os pontos de baixa densidade como possíveis fraudes.
4. Análise de Rede
Fraudadores frequentemente operam em grupos coordenados, o que torna difícil identificá-los individualmente. A análise de rede é eficaz para detectar relações entre várias entidades:
- Anéis de Fraude: São detectados por meio de mapas de relacionamento de entidades, que representam as relações entre contas, endereços IP e outros elementos.
5. Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Fraudes baseadas em texto, como e-mails de phishing ou reivindicações fraudulentas, podem ser detectadas utilizando NLP:
- Análise de Sentimentos e Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Identifica inconsistências e padrões de linguagem comuns em descrições fraudulentas.
- Mineração de Texto: Processa grandes volumes de texto para detectar ocorrências comuns de linguagem suspeita e terminologias indicativas de fraude.
Fluxo de Trabalho de Detecção de Fraude
A implementação de fluxos de trabalho de detecção de fraudes segue uma série de etapas, desde a coleta de dados até a monitoria dos resultados. A seguir, descrevemos cada uma dessas etapas.
1. Coleta de Dados
Todos os algoritmos de detecção de fraudes dependem da análise de grandes volumes de dados. Portanto, conjuntos de dados de alta qualidade são essenciais para treinar os modelos. Estes dados incluem registros de transações, perfis de clientes e fontes externas para validação.
2. Pré-processamento de Dados
Dados brutos geralmente não estão prontos para uso direto em modelos de aprendizado de máquina. O pré-processamento dos dados, incluindo limpeza e normalização, é fundamental para garantir que os modelos sejam eficazes.
- Limpeza de Dados: Remove registros duplicados e valores incorretos.
- Normalização: Garante que os valores estejam em uma escala uniforme.
3. Treinamento e Avaliação de Modelos
Os algoritmos são treinados utilizando dados históricos. Durante o treinamento, o modelo aprende a identificar transações que têm maior probabilidade de serem fraudulentas. É importante minimizar falsos positivos para não impactar negativamente clientes legítimos.
4. Detecção de Fraudes em Tempo Real
A integração da análise de fraudes ao pipeline de transações permite a detecção de ameaças em tempo real. Ferramentas como o Apache Kafka e o Apache Flink ajudam a realizar esse processamento de dados de forma rápida e eficiente.
5. Relatórios e Monitoramento
Relatórios automatizados e dashboards são utilizados pelas partes interessadas para monitorar a eficácia dos sistemas de detecção de fraudes. Esses relatórios ajudam a identificar áreas de melhoria e garantir que as fraudes sejam detectadas de maneira eficiente.
- Dashboards: Apresentam visualmente métricas importantes, como o número de fraudes detectadas e o impacto financeiro evitado.
- Alertas em Tempo Real: Notificam as partes interessadas sobre atividades suspeitas, permitindo ações rápidas.
- Notificações ao Cliente: Informam aos clientes quando suas contas estão em risco e requerem ação.
Considerações Finais
A detecção de fraudes é um componente crucial para manter a integridade de transações financeiras e proteger tanto as instituições quanto os consumidores. Com o crescimento constante das transações digitais, o desenvolvimento de técnicas avançadas de detecção de fraude, como aprendizado de máquina e análise de anomalias, se torna cada vez mais necessário.
Os avanços em processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina não supervisionado e análise de rede têm oferecido novas oportunidades para melhorar a precisão dos sistemas de detecção. No entanto, o maior desafio ainda reside em equilibrar a detecção eficaz de fraudes sem comprometer a experiência dos clientes legítimos.
Adotar fluxos de trabalho bem definidos, incluindo a coleta de dados de qualidade, pré-processamento adequado, treinamento de modelos e monitoramento contínuo, é essencial para mitigar os riscos de fraudes e garantir um sistema econômico mais seguro e confiável.
