Joviano

Bem vindo ao

Blog do Jovi!

O blog do Jovi tem como objetivo ajudar você com suas dúvidas, além de expandir seu conhecimento através da informação.

Identificando fraudes em transações com Python

Uma das principais preocupações das instituições financeiras, como bancos e fintechs, é detectar fraudes em transações com cartões de crédito. Apenas no Brasil, cerca de 12,1 milhões de pessoas já foram vítimas de algum tipo de fraude financeira no último ano.

Traduzindo em valores, os golpes financeiros ultrapassaram a cifra de R$ 1,8 bilhão de prejuízo por ano para os últimos 12 meses.

Dentre essas fraudes, aquelas envolvendo cartões de crédito são de grande relevância uma vez que a sua não-detecção acarretará em prejuízos consideráveis, tanto para o consumidor quanto para a instituição financeira.

Um fator problema quando da elaboração de um algoritmo nesse tema, é a classificação errônea (pelo algoritmo) de possível fraude, ou seja, aquelas vezes em que você tentou fazer uma compra e teve seu cartão bloqueado preventivamente – o que provavelmente gerou estresse e constrangimento.

Por todos esses motivos, o investimento na área de detecção de fraudes por meio de Inteligência Artificial vem crescendo a cada ano, representando uma grande oportunidade em Data Science. 

Dispondo de grandes volumes de dados como base histórica, um algoritmo de Machine Learning apenas um pouco melhor que os anteriores já representa uma economia de milhões de Reais. E esse é o desafio, aprimorar cada vez mais o uso de algoritmos visando inibir ou evitar transações fraudulentas.

SOBRE O ALGORITMO

Elaboramos um algoritmo robusto, mas compreensível para os iniciantes, aonde é possível que você colha insights, e aplique em seus problemas reais.

Usamos bibliotecas famosas como Pandas, Numpy, Scikit-learn entre outras, tomando o cuidado de lhe apontar qual versão usamos, para que você replique exatamente como fizemos.

codigo binario

A base de dados estava bem tratada, sem dados ausentes, e com uma técnica de redução de dimensionalidade (PCA), o que torna o trabalho desafiador, e cheio de oportunidades.

Outro fator importante a mencionar, é que menos de 1% dos dados são fraudes, e precisamos balancear os dados para garantir o melhor treino do modelo de Machine Learning.

Falando em modelo, usamos uma Regressão Logística, a qual teve performance superior aos 90% de acerto em ambas métricas 

COMPARTILHANDO O CÓDIGO FONTE

O algoritmo desenvolvido em Python está disponível no Github, o qual recomendamos que você faça o Download, e replique em seu ambiente.

Ah, se você gostou, considere compartilhar esse artigo em suas redes sociais.

Forte Abraço!

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Receba conteúdos do Jovi!

Digite seu interesse abaixo:

Quer Aprender sobre Power Query?

Conheça nossa formação e tudo que você pode aprender com ela.

Mais conteúdos gratuitos para você!

OPA, vejo que você é novo por aqui!

Temos um presente de boas vindas para os amantes de Blog!

E ai FERA?!

Não vou atrapalhar tua leitura deste super artigo.

Só quero te dizer que por ser um visitante novo aqui no site, nosso sistema está programado para te enviar um cupom de desconto para a FORMAÇÃO POWER QUERY 2.0, que é um pacotão de cursos do JOVI, com mais de 300 horas de conteúdo.

Informe seus dados a seguir, que te enviaremos as instruções para resgate desse cupom exclusivo.

Exemplo 👉 +5511988776655 👈 [não informar pontos, traços e parênteses]

explicação telefone

Números do Brasil devem iniciar com +55
Preencha conforme o exemplo, pois o presente será enviado por WhatsApp para esse número. 

Após enviar, pode fechar essa janela, que seu presente já está em processamento.

A ementa possui centenas de aulas, e resumimos em um painel de PowerBI o qual enviaremos a você.

Preencha seu nome e email que em instantes receberá a ementa completa deste pacote de cursos.

Formato Aceito: [+ código do pais] [código de área] [número]