Casos de utilização da ciência de dados em grafos: Detecção de fraudes e anomalias
Este recurso foi publicado por Neo4j
Sem práticas de detecção de fraude, é apenas uma questão de tempo até que os criminosos aprendam a roubar o seu dinheiro, a sua identidade, ou pior. E se já tiver analistas de fraudes a vasculhar manualmente os dados, estará sempre limitado pela capacidade humana. Muitas empresas estão agora a recorrer à IA para identificar e prevenir fraudes e utilizam a aprendizagem automática para identificar comportamentos anómalos ou suspeitos. Ao utilizar a aprendizagem automática desta forma, os analistas analisam apenas os casos mais prováveis, em vez de peneirar milhares de milhões de pontos de dados.
A estrutura da Ciência de dados em grafos da Neo4j combate a fraude e permite identificar e prever fraudes e anomalias, em escala, utilizando as ligações que já existem entre os seus pontos de dados. Ao identificar padrões e criar um ciclo de retorno de informação, os consumidores podem manter o dinheiro que ganharam arduamente, as empresas podem ver um retorno direto do investimento e o mundo pode até tornar-se um pouco mais seguro.
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