19/02/2021 •
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Data Mining: o que é e como ajuda sua empresa no combate a fraudes

Entenda como a mineração de dados e a modelagem preditiva ajudam no combate a crimes financeiros e saiba como utilizá-las em sua empresa

 

Se de um lado estão os fraudadores, do outro estão as empresas de e-commerce. Mas, no meio de tudo isso, está aquele ativo mais importante e carente de segurança: o cliente e suas informações. Conheça o Data Mining, uma das ferramentas mais eficientes de combate à fraude quando o assunto é proteção de dados.

O que é Data Mining ou Mineração de Dados?

A mineração de dados, ou data mining (em inglês), nada mais é do que o processo de coleta, identificação e extrações de informações, como padrões ou correlações em grandes conjuntos de dados, para antecipar e definir resultados, funcionando como uma espécie de garimpo mesmo.

Ela pode ser dividida, de forma correlacionada, em três etapas. A primeira é a base estatística, ou estudo numérico, das relações entre dados. A segunda, é a inteligência artificial, ou seja, os softwares responsáveis por exibir os dados. Por último, e não menos importante, os algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões sobre a sua empresa, em um processo conhecido como machine learning.

Data Mining e Big Data: Como se Relacionam?

Pense que a gente tem um oceano de dados (Big Data) gerados no mundo, o tempo todo e em todos os lugares, e essas informações estão submersas. Por meio de uma variedade de etapas técnicas, como Inteligência Artificial e machine learning, por exemplo, coletamos, filtramos e correlacionamos essas informações para que você, em um segundo momento, as utilize para tomar decisões e definir os objetivos da sua empresa, seja sobre como escalonar o negócio, com aumento de vendas e corte de custos, ou mesmo como melhorar a experiência e o relacionamento com os clientes. As possibilidades são infinitas, e é aí que oportunidades aparecem.

Data Mining no Combate à Fraude

Os fraudadores estão soltos por aí, cada vez mais conectados e sofisticados, acompanhando as evoluções tecnológicas, identificando oportunidades ou falhas para agir. Quer um exemplo? Instituições financeiras, como os bancos e as fintechs. Elas utilizam as informações do Data Mining para calcular todos os riscos antes da abertura de crédito ou liberação de investimentos.

Essa etapa de mineração tem um papel extremamente importante nesse processo. Ela ajuda as empresas a obterem uma visão dos riscos de mercado e detectar fraudes. Lembra das três etapas que mencionamos anteriormente? Elas são importantes no combate direto às tentativas de fraude.

Modelagem Preditiva: Determinando Padrões Futuros

Depois de falar sobre Inteligência Artificial e Machine Learning, você já está preparado para falar sobre modelo preditivo. Em um primeiro momento, o nome pode até soar estranho, mas a gente explica. É uma análise mais aprofundada na hora de classificar eventos futuros ou estimar resultados desconhecidos — em outras palavras: é quase uma previsão do futuro, só que baseada em dados.

De acordo com o artigo Data Mining e Modelagem Preditiva, da Data Science Academy, “embora eventos futuros não possam ser previstos com exatidão absoluta, é possível aplicar técnicas que permitam realizar previsões com um nível aceitável de confiabilidade, incluir cenários hipotéticos e avaliação de riscos”.

Vamos usar, mais uma vez como exemplo, os bancos: eles utilizam uma análise estatística aplicada em uma carteira de crédito para tentar determinar se um indivíduo tem saúde financeira capaz de quitar um empréstimo/financiamento ou não.

Quais são as Principais Técnicas Utilizadas na Modelagem Preditiva?

Essas técnicas incluem: regressão, redes neurais, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte.

Regressão - uma medida da força da relação entre uma variável dependente e uma série de variáveis independentes;

Redes neurais - programas de computadores que detectam padrões, fazem previsões e aprendem disso;

Árvores de decisão - diagramas na forma de árvores em que cada galho representa uma ocorrência provável;

Máquinas de vetores de suporte - modelos de aprendizagem supervisionada com seus algoritmos de aprendizagem associados.

Fonte: SAS - Mineração de Dados

Como usar Data Mining para detectar fraudes?

A ClearSale, por exemplo, possui uma infraestrutura robusta composta por um poderoso Data Lake, processos sofisticados de Data Mining e Inteligência Artificial. São quase 20 anos armazenando todas as transações recebidas para proteger o mercado contra um mal comum: a fraude.

Além disso, possui score de fraude específico para cada segmento e modelos estatísticos retroalimentados para evolução contínua. Para você ter uma ideia, só em 2020, foram mais de R$ 2 bilhões em fraudes evitadas.

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Jornalista responsável pela produção de conteúdo da ClearSale, é graduado pela Universidade São Judas Tadeu e pós-graduado em Comunicação Multimídia pela FAAP. Tem 10 anos de experiência em redação e edição de reportagens, tendo participado da cobertura dos principais acontecimentos do Brasil e do mundo. Renovado após seis meses de estudo e vivência no Canadá, aplica agora seus conhecimentos às necessidades do mundo corporativo na era do Big Data.