São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo revela avanços significativos em técnicas de machine learning aplicadas à detecção de fraudes financeiras. Utilizando algoritmos de deep learning, pesquisadores conseguiram aumentar a precisão de detecção de fraudes em 25%.
Arquitetura de modelo
Os pesquisadores implementaram uma arquitetura de modelo baseada em redes neurais profundas, que combina diversas camadas para extrair características relevantes de grandes volumes de dados financeiros. A configuração do modelo incluiu LSTMs (Long Short-Term Memory) e CNNs (Convolutional Neural Networks) para capturar padrões temporais e espaciais nas transações.
Os dados foram coletados de um grande banco de dados financeiro, refletindo padrões de transações normais e fraudulentas ao longo de um período de cinco anos. A escolha da arquitetura foi fundamentada em estudos anteriores que mostraram eficiência na classificação de dados sequenciais, especificamente no contexto de monitoramento de fraudes.
Treinamento e otimização
O modelo foi otimizado através de técnicas de regularização, como Dropout e Early Stopping, para minimizar o overfitting. O treinamento foi realizado utilizando uma abordagem de k-fold cross-validation, permitindo uma avaliação robusta da performance do modelo.
“A precisão alcançada foi uma grande conquista, superando as expectativas iniciais de 90% para 95% de acurácia”— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Resultados e métricas
Após o treinamento, os resultados demonstraram melhorias consistentes nas métricas de avaliação. A nova abordagem reduziu a taxa de falsos positivos em 30% em comparação a métodos convencionais. Além disso, a precisão do modelo atingiu 95%, uma das mais altas registradas na literatura sobre detecção de fraudes.
Estes avanços demonstram potencial para implementações em tempo real, permitindo que instituições financeiras identifiquem e respondam rapidamente a atividades suspeitas. “Com este modelo, acreditamos que poderemos mitigar riscos de forma mais eficiente em instituições financeiras”— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Conclusão
As aplicações práticas deste estudo podem revolucionar a forma como as fraudes financeiras são abordadas, possibilitando estratégias mais eficazes para a proteção do consumidor e a integridade do sistema financeiro. Nos próximos passos, os pesquisadores planejam integrar esta tecnologia em plataformas de serviços financeiros, promovendo uma segurança mais robusta para transações digitais.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
