DETECÇÃO DE FRAUDES EM TRANSAÇÕES BANCARIAS

Apresentando o Projeto de Ciência de Dados da Blocker Fraud Company: Detecção Avançada de Fraudes Bancárias

Estamos entusiasmados em apresentar nosso mais recente projeto de ciência de dados: a Detecção Avançada de Fraudes Bancárias da Blocker Fraud Company. Neste projeto, estamos trabalhando arduamente para combater fraudes no setor bancário e proteger os ativos financeiros de nossos clientes de maneira eficaz e inovadora.

O Desafio da Detecção de Fraudes em Meio ao Sigilo dos Dados

Um dos maiores desafios que enfrentamos é a obtenção de dados relevantes para treinar nosso modelo de detecção de fraudes. Compreendemos que a segurança e o sigilo dos dados dos clientes são de extrema importância. Essa preocupação impede o acesso direto aos dados reais das transações, o que torna a obtenção de informações significativas uma tarefa complexa.

Utilizando Dados de Simulação da PaySim para Desenvolver um Modelo Robusto

Para superar essa dificuldade, optamos por utilizar uma base de dados fornecida publicamente pela PaySim. A PaySim é uma empresa especializada em criar simuladores de transações bancárias com dados reais, porém anonimizados. Isso nos permite estudar e treinar nosso modelo em um ambiente seguro e ético, sem comprometer a privacidade dos clientes.

Analisando a Eficiência do Modelo

Com nosso modelo de detecção de fraudes em funcionamento, surgem perguntas cruciais sobre seu desempenho:

• Precisão e Acurácia: Quão bem nosso modelo identifica transações fraudulentas? Estamos medindo sua precisão e acurácia para garantir que suas previsões sejam confiáveis e úteis.

• Confiabilidade na Classificação: Qual é a confiabilidade do modelo em categorizar transações como legítimas ou fraudulentas? Estamos trabalhando para maximizar a capacidade do modelo em identificar e separar com precisão os dois tipos de transações.

• Impacto Financeiro: Se conseguirmos classificar todas as transações usando o modelo, qual seria o faturamento esperado para a empresa? Isso nos ajuda a entender o potencial de ganhos com base na detecção eficiente de fraudes.

• Prejuízo Esperado: Por outro lado, qual seria o prejuízo esperado se o modelo falhasse em identificar uma fraude? Estamos avaliando os riscos financeiros associados a falsos negativos.

• Lucro Esperado: Com base nos resultados anteriores, podemos estimar o lucro que a Blocker Fraud Company pode alcançar ao implementar e utilizar o modelo de detecção de fraudes.

Estamos comprometidos em fornecer soluções sólidas e confiáveis para a Blocker Fraud Company, garantindo a segurança financeira de nossos clientes e aprimorando nossa compreensão das complexidades das transações bancárias em um ambiente cada vez mais digital. Juntos, estamos construindo um futuro financeiro mais seguro e protegido.

Projeto de Deteccao de Fraude

Project Organization

├── LICENSE
├── Makefile           <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md          <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│   ├── external       <- Data from third party sources.
│   ├── interim        <- Intermediate data that has been transformed.
│   ├── processed      <- The final, canonical data sets for modeling.
│   └── raw            <- The original, immutable data dump.
│
├── docs               <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models             <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│                         the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references         <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports            <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│   └── figures        <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt   <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│                         generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py           <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src                <- Source code for use in this project.
│   ├── __init__.py    <- Makes src a Python module
│   │
│   ├── data           <- Scripts to download or generate data
│   │   └── make_dataset.py
│   │
│   ├── features       <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│   │   └── build_features.py
│   │
│   ├── models         <- Scripts to train models and then use trained models to make
│   │   │                 predictions
│   │   ├── predict_model.py
│   │   └── train_model.py
│   │
│   └── visualization  <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│       └── visualize.py
│
└── tox.ini            <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io

---

Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience