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Título: Identificação de possíveis fraudes em transações bancárias utilizando algoritmos de machine learning
Título(s) alternativo(s): Identification of possible fraud in banking transactions using machine learning algorithms
Autor(es): CONTE, Luiza Silva
LEITE, Silvestre Calero
Orientador(es): DEZANI, Henrique
DUCATTI, José Alexandre
Outro(s) contribuidor(es): SILVA, Marildo Domingos da
CAVALCANTE, Iaron Aires
Tipo documental: Artigo científico
Palavras-chave: Machine learning;Python;Fraude bancária
Data do documento: 5-Dez-2022
Editor: 121
Referência Bibliográfica: CONTE, Luiza Silva; LEITE, Silvestre Calero. Identificação de possíveis fraudes em transações bancárias utilizando algoritmos de machine learning. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Informática para Negócios) – Faculdade de Tecnologia de São José do Rio Preto, São José do Rio Preto, 2022.
Resumo: O uso de Machine Learning é crescente em diversas áreas de pesquisa, com diversas finalidades, como automatizar tarefas complexas ou fazer predições. A fraude em pagamentos realizados online é um problema que ainda é frequente e acarreta diversos impactos negativos, tanto para os agentes financeiros, quanto para seus clientes. O projeto propõe a aplicação de técnicas de Machine Learning para auxiliar na detecção de transações fraudulentas, com sua utilização é possível predizer se uma transação de pagamento tem potenciais chances de ser fraudulenta ou não.
The use of Machine Learning is increasing in several areas of research, with different purposes, such as automating complex tasks or making predictions. Fraud in payments made online is a problem that is still frequent and has several negative impacts, both for financial agents and for their customers. The project proposes the application of Machine Learning techniques to assist in the detection of fraudulent transactions, with its use it is possible to predict whether a payment transaction has potential chances of being fraudulent or not.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/24775
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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