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Solução contra fraudes via Internet.
 

Solução contra fraudes via Internet.

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Solução de Análise dos Perfis de Clientes contra Fraudes no Internet Banking, Catões de Crédito e Auto-Atendimento.

Solução de Análise dos Perfis de Clientes contra Fraudes no Internet Banking, Catões de Crédito e Auto-Atendimento.

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    Solução contra fraudes via Internet. Solução contra fraudes via Internet. Presentation Transcript

    • Solução de Análise dos Perfis de Clientes contra Fraudes via Internet Valdemir Silva Souza, Me. Gerente de Desenvolvimento
    • Agenda
      • Abrangência da Solução
      • Estrutura da Solução
      • Identificação e Visualização do Problema
      • Áreas de Aplicações
      • Mineração Dados e Visualização
      • Rede Neural Artificial
      • Tecnologias, Implantação e Filtros
      • Histórico e Análise de Resultados
      • Descrição dos Resultados Obtidos
      • Conclusões
      • Fraudes, Perfis Dinâmicos, Comportamentos (Clientes e Golpistas)
      • Internet Banking, Auto-Atendimento e/ou Cartões de Crédito
      • Estudos pontuais dos Perfis de Clientes e seus grupos
      Abrangência da Solução
    • 1. Mineração de Dados 2. Algoritmos Genéticos 3. Agente Inteligente 4. Lógica Trivalente 5. Redes Neurais Artificiais Estrutura da Solução
      • Fraudes – “Abuso de Confiança”
      • Engenharia Social
      • Clonagem de Cartões e Cheques
      Identificação do Problema
    • Internet Engenharia Social Golpista Email Scam Cavalo de Tróia Spam Repositório Cliente Cliente Clonagem Cartões e Cheques Visualizando o Problema (Auto-Atendimento)
    • Áreas de Aplicações Internet Banking Auto-Atendimento Comércio Eletrônico Inteligência Artificial Cartão Crédito
    • Mineração de Dados Fig. 1.1 Modelo de Mineração de Dados
    • Visualizando a Mineração de Dados Perfil Cliente Perfil Golpista IP, Hora, Data, Valor, Ag Crédito, Cta Crédito x Período (Linha de Tempo) Histórico Cliente Agente Perfis Aprendizagem/Memorização Otimização Fraude ???
    • Dicionário Lógico Lógica Paraconsistente O cliente efetiva a transação desejada, com grau de crença total e grau de descrença total. O cliente efetiva a transação desejada, com grau de crença nulo e grau de descrença nulo. Verdade {1,0;0,0} Falsidade {0,0;1,0} Inconsistente {1,0;1,0} Indeterminação {0,0;0,0} O cliente efetiva a transação desejada, com grau de crença nulo e grau de descrença total. O cliente efetiva a transação desejada, com grau de crença total e grau de descrença nulo . = Possíveis fraudes Descobertas “ On-Line” RNAP
    • Modelo da Rede Neural Artificial Fig. 1.2 Modelo de Rede Neural Artificial Paraconsistente
    • Ações da Solução Pergunta Positiva Ok 4 Suspeita Fraude 3 Ok 3 Fraude Identificada 4 RNAP 2 On-Line 1 Relatórios 5 Sistema do Usuário SQL Mainframe Clientes Aprendizagem "Perfil Cliente“ “ Off-Line” Salva Dados Tomada de Decisão Perfil do Cliente Consultas 6 Solução
    • Modelo de Histórico do Cliente Fig. 1.3 Modelo de Dados do perfil do Cliente após a aplicação do MD Agência Conta IP Transa ç ão Hora Data Valor Agênca Cr é dito Conta Cr é dito 0262 457244 1234566789 1234 170412 0701 254.89 ? ? 0262 457244 1234566789 1234 170607 0701 606.71 ? ? 0262 457244 1234566789 1234 130806 0706 96.93 ? ?
    • Exemplo: Padrões Analisados Fig. 1.4 Tabela de Padrões Analisados Descrição Dados Iniciais Dados Finais Linha do Tempo 1 180 (dias) Padrão  “Horário” 08:49:53h 18:43:55h Padrão  “Data” (MMDD) 0701 1206 Padrão  “Valor” R$ 75,39 R$ 904,68 Qtde Transações do Perfil 1 100 Qtde Trs Tempo Real 1 1 Qtd Colunas Perfil 1 7 Qtd Colunas Analisadas 1 3
    • Análise e Resultados Fig. 1.5 Tabela de Dados do Teste (simulação) Descrição Dados População ( transações ) 1.283.534 Tempo Aprendizagem 6 min Tempo Memorização 2 min Reconhecimento de Padrão 0.1 seg Tempo total processamento 8 min
    • Teste de Stress 1 Fig. 1.6 Gráfico de Dados deTestes de Stress
    • Fig. 1.7 Gráfico de Dados deTestes de Stress Teste de Stress 2
    • Resultados Obtidos (Teste de Stress) Fig. 1.8 Gráfico de Dados deTestes de Stress
    • Ações de Fraudes Fig. 1.9 Gráfico de Dados de Testes de Stress 20 Trs Alteradas do perfil do Cliente ( Hora x Qtd Trs ) Fig. 1.10 Gráfico de Dados de Testes de Stress 20 Trs Alteradas do perfil do Cliente ( Data x Qtd Trs ) Fig. 1.11 Gráfico de Dados de Testes de Stress 20 Trs Alteradas do perfil do Cliente ( Valor x Qtd Trs )
    • Vantagens da Solução Melhor performance nas análises do perfil “on-line” e “off-line” Utiliza a Lógica Paraconsistente (melhor modelagem do comportamento do cérebro humano). Melhor tempo de identificação de fraudes e análise do perfil relacionados com outras abordagens . Nenhum impacto ao Sistema do Usuário , tamanhos otimizados para os objetos essenciais .
    • Dicas de Usabilidade 1- Gerador de Logs e Relatórios. 2- Salva dados de contas suspeitas de fraudes em arquivo xml. 3- P ossibilidade da pergunta positiva ser extraída da base de conhecimento do cliente. 4- No período noturno insere no banco de dados SQL Server os arquivos Xml, deletando-os após inseridos. 5- Não deve haver a possibilidade de uma exceção causada no aplicativo ser indicativo de erro no sistema do usuário. 6- Acesso via web dos relatórios desenvolvidos de acordo com sugestões do usuário. Figura 1.12 Componentes sob o MTS
    • Conjunto de Filtros Tecnologias no Usuário União Robusto Certeiro Pioneiro
    • Conclusão 1. Averiguação de possíveis fraudes 2. Tratamento em Tempo Real 3. Custo Computacional Baixo 4. Objetivos alcançados
    • Contato : www.informarkconsultoria.com.br Mogi das Cruzes, SP, Brasil [email_address]