Detecção de fraudes financeiras com ciência de dados em grafos
Este recurso foi publicado por Neo4j
A fraude financeira está a crescer e é um problema dispendioso, estimado em 6% do Produto Interno Global, mais de 5 triliões de dólares em 2019.
Apesar de utilizarem ferramentas de detecção de fraudes cada vez mais sofisticadas - muitas vezes recorrendo à IA e à aprendizagem automática - as empresas perdem cada vez mais dinheiro com esquemas fraudulentos todos os anos. A ciência dos dados em grafos ajuda a inverter este padrão.
Ao aumentar a análise existente e os canais de aprendizagem automática, uma abordagem de ciência de dados em grafos aumenta a precisão e a viabilidade dos métodos de detecção de fraude existentes. O resultado final: Menos transações fraudulentas e fluxos de receitas mais seguros.
Neste white paper, analisaremos mais detalhadamente a forma como as suas equipas de ciência de dados e de investigação de fraudes podem aproveitar o poder da tecnologia de grafos para obter previsões de maior qualidade na detecção de fraudes primárias, bem como de redes de fraude sofisticadas.
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