Fraudes em Cartões de Crédito: Uma Abordagem Híbrida e Unificada com Machine Learning e GMM - Silva, Martony Demes da; Roma, Warleyson Costa (Anais do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS); 2025: Anais do XVI Workshop de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/wsis.2025.15731, 2025)
O crescimento das transações digitais aumentou significativamente os casos de fraude em cartões de crédito, gerando grandes prejuízos financeiros. Este estudo apresenta um pipeline híbrido para detecção de fraudes, combinando modelos supervisionados e não supervisionados de aprendizado de máquina. Utilizando um conjunto de dados real com mais de 560 mil transações, foram avaliados Random Forest, Regressão Logística, Redes Neurais (Keras e JAX) e Gaussian Mixture Models (GMMs), com técnicas de balanceamento de classes e seleção de atributos. As Redes Neurais implementadas com JAX obtiveram o melhor desempenho (F1-score de 94,3% e AUC de 0,964), superando métodos tradicionais. O estudo contribui com um fluxo de detecção replicável e adaptável a diferentes cenários, auxiliando na prevenção de fraudes financeiras.