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, no qual aborde, necessariamente, os seguintes aspectos:
- as diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, explicando como a heterogeneidade pode impactar na identificação da fraude;
- o papel das etapas do modelo CRISP-DM na investigação realizada e como elas podem orientar na descoberta dos padrões anômalos;
- as técnicas de detecção de anomalias e de modelagem preditiva utilizadas no caso, demonstrando como podem contribuir para revelar comportamentos fraudulentos;
- a importância da integração e do pré-processamento dos dados para garantir resultados confiáveis no processo de análise.
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