Construindo uma plataforma de detecção de fraudes com IA e Big Data

Tabela de Conteúdos

• Introdução
• Ferramentas tradicionais para combater fraudes
  • Listas de reputação
  • Motor de regras
  • Aprendizado de máquina supervisionado
  • Aprendizado de máquina não supervisionado
• A plataforma de detecção de fraudes do Data Wiser
  • Extração de características
  • Aprendizado de máquina não supervisionado
  • Análise de clusters e grafos
  • Geração de pontuações de detecção
  • Interface do usuário
• Desafios na produção da plataforma
  • Código de encanamento
  • Escolha da plataforma
  • Infraestrutura Spark
• Destaques
• FAQ

💡 Destaques

• A Data Wiser é uma startup especializada em soluções de detecção de fraudes.
• A plataforma de detecção de fraudes utiliza técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
• O aprendizado de máquina não supervisionado é uma abordagem promissora para detectar fraudes.
• A plataforma da Data Wiser combina a eficiência do Spark com a potência do TensorFlow.
• A infraestrutura Spark da Data Wiser reduz a latência e os custos operacionais.

📃 Artigo

A Plataforma de Detecção de Fraudes do Data Wiser: Utilizando AI e Big Data para Combater Fraudes

A detecção de fraudes tornou-se cada vez mais importante em um mundo digital em constante evolução. A Data Wiser, uma startup fundada em 2013, está na vanguarda dessa batalha, fornecendo soluções avançadas de detecção de fraudes para seus clientes. Neste artigo, vamos explorar a plataforma de detecção de fraudes do Data Wiser, que utiliza tecnologias de Inteligência Artificial (AI) e Big Data para identificar e prevenir atividades fraudulentas.

Introdução

Antes de mergulharmos na plataforma em si, é importante entendermos as ferramentas tradicionais utilizadas para combater fraudes. Existem quatro técnicas principais: listas de reputação, motores de regras, aprendizado de máquina supervisionado e aprendizado de máquina não supervisionado.

Ferramentas Tradicionais para Combater Fraudes

Listas de Reputação

Uma lista de reputação é uma abordagem estática que consiste em manter uma lista de identidades "ruins" conhecidas, como endereços de e-mail, endereços IP ou impressões digitais de dispositivos. No entanto, essa abordagem possui limitações, pois não pode capturar identidades dinâmicas e é fácil de ser contornada por fraudadores experientes.

Motores de Regras

Os motores de regras são uma melhoria em relação às listas de reputação, pois levam em consideração características comportamentais e características das contas. No entanto, manter uma lista de regras pode ser muito trabalhoso e, às vezes, as regras podem se sobrepor ou serem facilmente contornadas por fraudadores.

Aprendizado de Máquina Supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado utiliza algoritmos matemáticos para construir modelos que aproximam as regras definidas manualmente. No entanto, a criação de um grande conjunto de dados de treinamento e a qualidade desses dados são desafios significativos. Além disso, novos padrões de fraude podem passar despercebidos pelo modelo.

Aprendizado de Máquina Não Supervisionado

O aprendizado de máquina não supervisionado é a abordagem mais avançada para detectar fraudes. Ele permite identificar padrões incomuns nos dados sem a necessidade de rotulação prévia dos dados de treinamento. Embora essa abordagem seja computacionalmente mais intensiva, ela oferece vantagens significativas em termos de eficácia na detecção de fraudes.

A Plataforma de Detecção de Fraudes do Data Wiser

A plataforma de detecção de fraudes do Data Wiser foi projetada para aproveitar ao máximo o poder do aprendizado de máquina não supervisionado. Ela segue uma arquitetura de três etapas: extração de características, aprendizado de máquina não supervisionado e análise de clusters e grafos.

Extração de Características

A etapa de extração de características é crucial para qualquer sistema de aprendizado de máquina. A Data Wiser utiliza seu conhecimento especializado em diferentes setores para derivar milhares de características relevantes. As melhores características são recomendadas com base nas necessidades específicas de cada setor, como redes sociais, jogos, comércio eletrônico e finanças.

Aprendizado de Máquina Não Supervisionado

A abordagem não supervisionada da Data Wiser utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões incomuns nos dados sem a necessidade de rótulos de treinamento. O sistema analisa milhares de características e agrupa os dados em clusters, identificando as atividades fraudulentas de forma eficiente.

Análise de Clusters e Grafos

Após a etapa de aprendizado de máquina não supervisionado, a plataforma realiza uma análise de clusters e grafos para identificar conexões mais profundas entre os agrupamentos de dados. Isso permite detectar atividades fraudulentas que podem passar despercebidas em uma análise individual.

Geração de Pontuações de Detecção

Com base nas análises realizadas, a plataforma gera pontuações de detecção que indicam a confiança nas detecções de atividades fraudulentas. Essas pontuações são úteis para que os clientes possam tomar ações adequadas com base nos resultados. Além das pontuações, também é fornecida uma categorização detalhada das detecções, permitindo um controle preciso sobre as ações a serem tomadas.

Interface do Usuário

A plataforma do Data Wiser oferece uma interface do usuário sofisticada, que permite aos clientes entenderem o que está acontecendo em seu ecossistema online. Eles podem visualizar as informações em diferentes níveis, desde uma perspectiva geral até detalhes específicos de campanhas ou usuários individuais. Essa interface é essencial para análise de dados e revisão manual das detecções.

Desafios na Produção da Plataforma

Implementar uma plataforma de aprendizado de máquina em produção apresenta desafios significativos. Além do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina em si, é preciso levar em consideração toda a infraestrutura necessária para suportar a operação em escala.

Código de Encanamento

Segundo um estudo do Google, a maior parte do trabalho em um projeto de aprendizado de máquina é dedicada ao chamado "código de encanamento". Essa é a parte da infraestrutura que lida com o processamento de dados, agendamento de tarefas e outras atividades necessárias para que o modelo funcione corretamente. Na Data Wiser, a infraestrutura Spark é utilizada para otimizar o processamento de dados.

Escolha da Plataforma

A escolha da plataforma certa é essencial para o sucesso da implementação. A Data Wiser enfrentou o desafio de escolher entre Spark e TensorFlow, duas ferramentas populares para processamento de dados e aprendizado de máquina. Eles decidiram combinar o melhor dos dois mundos, aproveitando a escalabilidade e o processamento distribuído do Spark, juntamente com a eficiência e a potência do TensorFlow para treinamento e servidão de modelos de aprendizado profundo.

Infraestrutura Spark

Para otimizar a plataforma, a Data Wiser desenvolveu sua própria infraestrutura Spark, chamada de Data Wiser Spark Generator. Essa infraestrutura utiliza uma abordagem chamada "one dropper cluster", onde cada tarefa é executada em um cluster dedicado e de curta duração. Isso reduz a latência do pipeline em 50% e permite uma rápida atualização de segurança e de versões do sistema. Além disso, o uso de máquinas sob demanda reduz os custos operacionais em 5 vezes.

Em resumo, a plataforma de detecção de fraudes do Data Wiser combina técnicas avançadas de aprendizado de máquina com uma infraestrutura escalável e eficiente. A abordagem não supervisionada de aprendizado de máquina permite identificar padrões de atividades fraudulentas de forma precisa e eficiente. Com a combinação do Spark e TensorFlow, a Data Wiser conseguiu desenvolver uma plataforma poderosa que reduz a latência e os custos operacionais, posicionando-se como líder no combate a fraudes online.

FAQ

Como funciona a detecção de fraudes utilizando aprendizado de máquina não supervisionado?

O aprendizado de máquina não supervisionado é capaz de encontrar padrões incomuns nos dados sem a necessidade de rótulos de treinamento. Ele analisa milhares de características e agrupa os dados em clusters, identificando as atividades fraudulentas de forma eficiente.

Quais são as vantagens do aprendizado de máquina não supervisionado em relação ao aprendizado de máquina supervisionado?

O aprendizado de máquina não supervisionado é capaz de detectar padrões de atividades fraudulentas mesmo quando não há informações prévias sobre o que é considerado "bom" ou "ruim". Isso torna essa abordagem muito mais flexível e eficiente na detecção de fraudes em tempo real.

Qual é a diferença entre as listas de reputação e as técnicas de aprendizado de máquina para combater fraudes?

As listas de reputação são baseadas em identidades conhecidas de fraudadores, como endereços IP ou impressões digitais de dispositivos. No entanto, elas são limitadas e facilmente contornadas por fraudadores experientes. As técnicas de aprendizado de máquina, por outro lado, são capazes de detectar padrões de comportamento suspeitos sem a necessidade de rótulos prévios, tornando-as mais eficazes na detecção de fraudes.

Como a infraestrutura Spark é utilizada na plataforma do Data Wiser?

A Data Wiser desenvolveu sua própria infraestrutura Spark, chamada de Data Wiser Spark Generator. Essa infraestrutura utiliza a abordagem "one dropper cluster", na qual cada tarefa é executada em um cluster dedicado e de curta duração. Isso reduz a latência do pipeline em 50% e permite uma rápida atualização de segurança e de versões do sistema, ao mesmo tempo em que reduz os custos operacionais.

Recursos

• Data Wiser
• Spark
• TensorFlow