Abordagens Baseadas em Dados em Tempo Real para Detecção de Fraude em Cartões de Crédito

A fraude em cartões de crédito causa muitas perdas financeiras tanto para os clientes quanto para a organização. Por essa razão, nos últimos anos, muitos estudos foram realizados utilizando técnicas de aprendizado de máquina para detectar e bloquear transações fraudulentas. Este artigo apresenta duas abordagens baseadas em dados em tempo real, utilizando técnicas ótimas de detecção de anomalias para a detecção de fraudes em cartões de crédito. A eficácia deste método é estudada sobre um conjunto de dados reais de portadores de cartões de crédito europeus. Nossos experimentos mostram que nossas abordagens alcançaram um alto nível de precisão na detecção e uma baixa porcentagem de taxa de alarmes falsos. Nossas abordagens trarão muitos benefícios para as organizações e para usuários individuais em termos de eficiência de custo e tempo.