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:
1. as diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, explicando como a heterogeneidade pode impactar na identificação da fraude [valor: 4,75 pontos];
2. o papel das etapas do modelo CRISP-DM na investigação realizada e como elas podem orientar na descoberta dos padrões anômalos [valor: 4,75 pontos].
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O intercâmbio de dados entre aplicações é o processo de transmitir e receber informações entre sistemas distintos, permitindo que eles operem em conjunto e compartilhem dados de forma integrada. Esse processo é essencial em cenários onde diferentes aplicações precisam colaborar para fornecer uma experiência coesa ou uma visão unificada dos dados.
Dois dos principais formatos de dados utilizados atualmente são JSON (JavaScript Object Notation), formato leve e fácil de ler, amplamente usado em APIs RESTful; e o XML (Extensible Markup Language), mais verboso que o JSON, mas permite esquemas complexos, sendo comum em Web Services SOAP.
A seguir, é apresentado um fragmento de código em XML:
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Durante a realização de uma auditoria de conformidade e de sistemas de informação no âmbito da fiscalização exercida pelo Tribunal de Contas da União, um Auditor de Controle Externo analisa os controles contábeis e os bancos de dados utilizados por uma entidade do sistema financeiro nacional supervisionada pelo Banco Central do Brasil.
No curso dos trabalhos, verificou-se que a entidade mantém, em seu banco de dados corporativo, uma tabela denominada ContasCOSIF, destinada a armazenar informações extraídas do Plano Contábil das Instituições do Sistema Financeiro Nacional (COSIF), instrumento normativo utilizado para padronizar e organizar a contabilidade das instituições financeiras, conform…
Durante a realização de uma auditoria de conformidade e de sistemas de informação no âmbito da fiscalização exercida pelo Tribunal de Contas da União, um Auditor de Controle Externo analisa os controles contábeis e os bancos de dados utilizados por uma entidade do sistema financeiro nacional supervisionada pelo Banco Central do Brasil.
No curso dos trabalhos, verificou-se que a entidade mantém, em seu banco de dados corporativo, uma tabela denominada ContasCOSIF, destinada a armazenar informações extraídas do Plano Contábil das Instituições do Sistema Financeiro Nacional (COSIF), instrumento normativo utilizado para padronizar e organizar a contabilidade das instituições financeiras, conform…
