SISTEMA DE DETECÇÃO DE FRAUDES BANCÁRIAS

Autores

  • André Marcos Leifeld Raicoski
  • Egon Luiz Muller Júnior

Palavras-chave:

CatBoost, Detecção de Fraudes, LightGBM, Machine Learning, XGBoost

Resumo

Este estudo reforça o valor do Machine Learning como uma ferramenta poderosa na luta contra fraudes financeiras. Para trabalhos futuros, sugere-se a exploração de técnicas mais avançadas de engenharia de features (especialmente se mais informações sobre os dados puderem ser obtidas), a investigação de algoritmos de deep learning, a implementação de sistemas de detecção em tempo real com monitoramento de concept drift (mudanças nos padrões de fraude ao longo do tempo) e a análise mais aprofundada da interpretabilidade dos modelos para fornecer insights acionáveis às instituições financeiras.

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Publicado

03.02.2026