APLICANDO REGRESSÃO LOGÍSTICA NO COMBATE À FRAUDE EM EMPRESAS FINANCEIRAS

Resumo

O custo médio de uma transação fraudulenta é 3,86 vezes o valor da operação no Brasil. Isso mostra que cada vez mais, as empresas, principalmente no ramo financeiro, precisam calibrar a segurança a fim de evitar prejuízos. Existem diversas ferramentas que mitigam a fraude, como por exemplo: fornecedores voltados em documentoscopia, biometria facial, biometria por voz etc. Nos últimos anos os dados têm ajudado a atuar fortemente nessa frente, eles ajudam a identificar padrões, entender comportamentos massivos e identificar anomalias. Os modelos matemáticos contribuem no volume expressivo de informações e favorece no processamento de grande volumetria das informações. Com a finalidade de combatermos as fraudes por meio de dados, foram propostos dois modelos logísticos: um modelo desbalanceado e outro balanceado a fim de justificar que, apenas olhando a acurácia dos modelos não justifica se de fato estão acertando na discriminação dos eventos fraudulentos. Portanto, foi importante avaliar a curva ROC para descriminar o quanto estava-se de fato classificando o evento como fraudulento, assim podendo tomar decisões com mais segurança e sugerindo a importância de usar modelos estatísticos para criar soluções inovadoras no combate à fraude financeira.