Devido ao isolamento social provocado pela pandemia do COVID-19 houve um aumento considerável das compras realizadas em e-commerce. Com isso, também aumentaram significativamente as tentativas de fraude em cartões de crédito.
Se comparado ao primeiro semestre de 2020, houve um aumento de quase 33% de tentativas de fraude no mesmo período do ano de 2021. Além disso, os valores envolvidos neste tipo de transação fraudulenta também aumentou em quase 40% entre os períodos comparados.
Tendo em mãos uma grandes quantidade de dados como base histórica, um algoritmo de machine learning já representa uma economia de milhões de reais para uma empresa. E esse é o novo desafio desta tecnologia, se aprimorar cada vez mais com o uso de algoritmos visando inibir ou evitar transações fraudulentas.
Dentro deste contexto, iremos realizar um projeto em que abordaremos o problema das fraudes em cartões de crédito, uma das principais preocupações das instituições financeiras (como bancos e fintechs). Apenas no Brasil, 6 em cada 10 pessoas foram vítimas de fraudes financeiras. Este número representa cerca de 17 milhões de pessoas cujos dados foram obtidos principalmente por técnicas de phishing ou engenharia social.
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