Fraude financeira detectada por anomalias em dados heterogêneos
Uma instituição financeira começou a registrar reclamações de clientes sobre transações não reconhecidas realizadas em seu aplicativo mobile. Embora os logs estruturados de autenticação indicassem atividade aparentemente legítima — incluindo uso de dispositivos conhecidos, locais compatíveis e credenciais corretas —, análises posteriores revelaram que dados não estruturados, como mensagens de atendimento, transcrições de ligações e registros semiestruturados em formato JSON, já apresentavam sinais precoces de irregularidades.
Ao integrar e cruzar diferentes fontes de dados, os analistas identificaram padrões de comportamento atípicos, que somente foram confirmados após aplicação de técnicas de detecção de anomalias, modelos de aprendizado de máquina e métodos de mineração de dados. O processo investigativo seguiu o modelo CRISP-DM, passando pelas etapas de entendimento, preparação, modelagem e avaliação.
Diante desse cenário, a instituição busca implementar uma solução robusta de análise de dados para prevenção e identificação precoce de fraudes, integrando dados estruturados e não estruturados, aprimorando mecanismos analíticos e fortalecendo a governança da informação.
Considerando o contexto apresentado, elabore um texto dissertativo abordando, necessariamente:
- as diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, explicando como a heterogeneidade pode impactar na identificação da fraude [valor: 2,25 pontos];
- o papel das etapas do modelo CRISP-DM na investigação realizada e como elas podem orientar na descoberta dos padrões anômalos [valor: 2,25 pontos];
- as técnicas de detecção de anomalias e de modelagem preditiva utilizadas no caso, demonstrando como podem contribuir para revelar comportamentos fraudulentos [valor: 2,50 pontos];
- a importância da integração e do pré-processamento dos dados para garantir resultados confiáveis no processo de análise [valor: 2,50 pontos].
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Considerando o contexto apresentado, elabore um parecer técnico acerca da utilização de KDD no contexto da administração pública, com lingua…
No âmbito de ação de controle externo, equipe de auditoria identificou que determinado órgão público federal possui grandes bases de dados oriundas de sistemas de atendimento ao cidadão, gestão de benefícios e processos administrativos, mas faz uso limitado dessas informações para subsidiar decisões gerenciais e formulação de políticas públicas. Constatou-se, ainda, que o órgão pretende adotar técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases – KDD) para extrair padrões e tendências de seus dados institucionais.
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