Algoritmos de agrupamento aplicados à detecção de fraudes - Furlanetto, Gabriel Covello; Carvalho, Veronica Oliveira de; Baldassin, Alexandro; Manacero, Aleardo (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP); 2022: Anais da XIII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo, 2022)
Em um contexto tecnológico, em que dados são gerados de maneira exponencial, as análises financeiras tem se tornado gradativamente mais importantes para evitar grandes perdas devido às fraudes. Neste trabalho, busca-se a segmentação das transações em grupos, por meio de técnicas de agrupamento, com base na existência de padrões distintos entre transações financeiras legítimas e ilegais. Para isto, algoritmos foram testados e comparados em relação ao desempenho, validação do agrupamento, interpretação e compreensão, sendo os três últimos critérios utilizados para a formulação de hipóteses. Como resultado espera-se uma redução do espaço de busca para que possíveis fraudes possam ser investigadas.