Fraudulent Account Detection Using Hierarchical Classification - Souza, Andressa O.; Mota, Mariana; Lima, Helen C. S. C.; Souza, Wellington; Nicolau, Marcos; Moreira, Gladston; Luz, Eduardo J. S. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022)
Hoje vivemos uma mudança de paradigma no setor financeiro, com forte redução das agências bancárias físicas e aumento de serviços online. Contudo, a facilidade de abertura de contas digitais propiciada por esta mudança de paradigma também tem levado a um aumento nos casos de fraude. Este trabalho apresenta o problema de detecção de fraude financeira sob uma nova taxonomia e, também, investiga técnicas de classificação hierárquica para a tarefa. A abordagem hierárquica global (CLUS-HMC), em que toda a hierarquia de classes é considerada pelo classificador, resultou em melhores valores de Recall para as classes fraudulentas (33.31% para classe E e 35.09% para classe F), indicando um caminho de pesquisa promissor.