IA para Detecção de Fraude

IA para Validação de Dados: Detectando Fraude

Sua empresa processa pedidos. 0.5% vem com dados suspeitos. Número de cartão criptografado errado? Email inválido? Endereço fake?

Cada fraude custa R$ 500-1000. Em 1 milhão de pedidos: R$ 2.5-5M em perda.

IA Detecta Padrões

Fraude não é fácil de regra. "Se valor > R$ 10k" pega legítimo também. Mas máquina aprende: "Combinação de CPF novo + endereço sem histórico + compra grande + IP desconhecido = suspeito".

Implementação

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
      # Treinar com histórico de fraudes conhecidas
      features = [valor, idade_cpf, dias_cadastro, historico_compra, ip_novo, ...]
      modelo = RandomForestClassifier()
      modelo.fit(X_train, y_train)
      # Novo pedido chega
      novo_pedido = [2500, 1, 0, 0, 1, ...]
      fraude_prob = modelo.predict_proba([novo_pedido])[0][1]
      if fraude_prob > 0.7:
      print("Fraude detectada")
      escalona_para_revisao(novo_pedido)

Ganho

Taxa de fraude detectada: de 0% manual para 90-95% automático. False positive: 2-3%. Custo prevenido > custo do modelo.