Detecção Proativa de Fraudes em Transações

Introdução:
Gostaria de compartilhar com todos vocês um projeto que tenho trabalhado aos meus 17 anos. Em um mundo cada vez mais digital, a segurança nas transações financeiras se tornou uma prioridade absoluta. Meu projeto tem como objetivo enfrentar esse desafio ao desenvolver uma solução poderosa de Estatística Multivariável capaz de detectar fraudes em tempo real, especialmente em transações feitas por meio de cartões de crédito e débito.

O Porquê do Projeto:

O cerne desse projeto reside na compreensão das crescentes ameaças enfrentadas por instituições financeiras e usuários comuns. O avanço tecnológico trouxe inúmeras facilidades, mas também desafios complexos em relação à segurança. Acredito que é possível construir uma solução que vá além da detecção padrão, adaptando-se continuamente para lidar com cenários de fraude em constante evolução.

O que eu Busco Alcançar:

Precisão na Detecção: Nosso objetivo é criar uma inteligência artificial que possa distinguir com precisão transações fraudulentas, minimizando erros tanto de falsos positivos quanto de falsos negativos.

Aprendizado Contínuo: Queremos uma solução que aprenda com cada nova transação, ajustando-se automaticamente a padrões de fraude emergentes.

Resposta Imediata: Acreditamos que a detecção de fraudes deve acontecer em tempo real, permitindo respostas rápidas para bloquear transações suspeitas e proteger os usuários.

Integração Simples: Projetamos nossa solução para integrar-se facilmente aos sistemas existentes, proporcionando uma implementação suave e eficiente.

Expansão dos Dados: Reconhecemos a importância de dados diversos e buscamos oportunidades para expandir e enriquecer nossos conjuntos de dados.

Passo 1: Criação de um Ambiente Simulado

O primeiro capítulo dessa jornada envolve a criação de um ambiente simulado, uma espécie de laboratório digital onde podemos reproduzir, estudar e compreender os padrões associados a transações financeiras legítimas e fraudulentas. Para isso, utilizamos um simulador que gera dados sintéticos de transações, proporcionando uma base sólida para o treinamento de modelos de detecção de fraudes.

Simulador simples de um ambiente de transações:

Saída do Código:

• user: Representa o nome do usuário associado à transação.
• amount: Indica o valor da transação.
• transaction_type: Indica se a transação é legítima ou fraudulenta.
• transaction_date: Refere-se à data e horário em que a transação foi simulada.

Essa saída mostra exemplos de transações geradas, onde algumas são marcadas como fraudulentas (por exemplo, "isabella77") com valores mais elevados, enquanto outras são legítimas. Esse simulador serve como ponto de partida para gerar dados fictícios para treinar e testar modelos de detecção de fraudes.

Observação: O simulador introduz deliberadamente anomalias para simular transações fraudulentas, contribuindo para a criação de um conjunto de dados diversificado.

Este é o ponto inicial do projeto, onde você criou um ambiente simulado para transações financeiras e já começou a introduzir conceitos de transações legítimas e fraudulentas. Isso é crucial para o treinamento de modelos de detecção de fraudes.

Próximo Passo:

Depois de criar um simulador de ambiente para transações, o próximo passo foi desenvolver um modelo para detectar fraudes em transações. Com base nos dados simulados, meu objetivo foi criar uma inteligência artificial capaz de identificar padrões suspeitos e distinguir transações legítimas das fraudulentas.

Código 2: Treinamento do Modelo de Random Forest para Detecção de Fraudes em Transações

Este código realiza o treinamento de um modelo de Random Forest para a detecção de fraudes em transações financeiras. Vamos entender passo a passo o que cada parte do código faz:

Importação de Bibliotecas:

• Importa as bibliotecas necessárias, incluindo pandas para manipulação de dados, scikit-learn para machine learning, e RandomForestClassifier para a implementação do modelo.
  

Função de Pré-processamento dos Dados:

• A função preprocess_data remove as colunas desnecessárias do conjunto de dados, como informações pessoais e dados não relevantes para a detecção de fraudes. Em seguida, ela separa as features (variáveis independentes) e o target (variável dependente).
  

Função para Treinar o Modelo:

• A função train_model realiza o pré-processamento das features usando um pipeline que inclui a padronização para features numéricas e a codificação one-hot para features categóricas. Em seguida, um modelo de Random Forest é treinado usando o conjunto de dados processado.
  

Carregamento e Pré-processamento dos Dados:

• Carrega o conjunto de dados a partir do arquivo CSV especificado e realiza o pré-processamento usando a função definida anteriormente.
  

Divisão dos Dados e Treinamento do Modelo:

• Divide os dados em conjuntos de treinamento e teste e treina o modelo de Random Forest.
  

  Avaliação do Modelo:

• Faz previsões no conjunto de teste e imprime um relatório de classificação e uma matriz de confusão para avaliar o desempenho do modelo treinado.
  

Resultados Obtidos:
O relatório de classificação apresenta métricas como precisão, recall e f1-score para cada classe (legítima e fraudulenta), enquanto a matriz de confusão mostra o número de verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos. Essas métricas fornecem uma visão abrangente do desempenho do modelo na detecção de fraudes em transações financeiras.

Saída do Código: (relatório de precisão)

Relatório de Classificação:

• O relatório de classificação fornece métricas importantes para avaliar o desempenho do modelo em cada classe, neste caso, transações legítimas (classe 0) e transações fraudulentas (classe 1).

• Precisão (Precision): A precisão indica a proporção de transações identificadas como fraudulentas que realmente são fraudulentas. Para transações fraudulentas, a precisão é de 76%, o que significa que 76% das transações identificadas como fraudulentas são realmente fraudulentas.

• Revocação (Recall): A revocação mede a proporção de transações fraudulentas que foram corretamente identificadas pelo modelo. Para transações fraudulentas, a revocação é de 57%, indicando que o modelo conseguiu capturar 57% de todas as transações fraudulentas.

• F1-Score: O F1-score é a média harmônica entre precisão e revocação. Ele fornece um equilíbrio entre as duas métricas. O F1-score para transações fraudulentas é de 65%.

• Acurácia (Accuracy): A acurácia geral do modelo é de 100%, indicando a proporção total de previsões corretas (tanto para transações legítimas quanto fraudulentas).

Próximo Passo:

Nossa jornada em busca de um sistema robusto de detecção de fraudes continua com o Código 3. Após treinar o modelo inicialmente usando Random Forest, encontramos áreas que precisam ser aprimoradas, especialmente na identificação de transações fraudulentas. O Código 3 tem como foco otimizar o modelo, explorando técnicas adicionais de processamento de dados e ajustando os hiperparâmetros para melhorar nossa capacidade de detectar fraudes em tempo real.

Neste estágio, buscamos não apenas aumentar a precisão geral do modelo, mas também aprimorar a capacidade de identificar transações fraudulentas, minimizando falsos negativos.

Código 3: Balanceamento de Classes com SMOTE e Treinamento Aprimorado do Modelo

Descrição:
No Código 3, concentramos nossos esforços em otimizar ainda mais o modelo de detecção de fraudes. Uma questão crítica identificada no estágio anterior foi o desbalanceamento significativo entre as classes, especialmente em transações fraudulentas. Para abordar esse problema, implementamos a técnica Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), que gera dados sintéticos para a classe minoritária, equilibrando assim a distribuição das classes.

• A função preprocess_data é responsável por remover colunas desnecessárias e converter variáveis categóricas em variáveis dummy. Em seguida, dividimos os dados em conjuntos de treinamento e teste.

• Para visualizar o desbalanceamento das classes antes da aplicação do SMOTE, utilizamos um gráfico de contagem. Em seguida, aplicamos o SMOTE aos dados de treinamento (X_train e y_train), equilibrando as classes.

• Após o balanceamento, treinamos um novo modelo de Random Forest (model_smote) com os dados ajustados. O desempenho do modelo é avaliado usando o conjunto de teste, e os resultados são apresentados por meio do relatório de classificação e da matriz de confusão.

Próximos Passos do Projeto e Conclusão:

Após a implementação do SMOTE e o treinamento do modelo aprimorado, identificamos alguns próximos passos cruciais para fortalecer ainda mais nosso projeto:

Avaliação Contínua:

• Monitorar continuamente o desempenho do modelo em ambientes dinâmicos para garantir que ele se adapte a padrões emergentes de atividade fraudulenta.

Otimização do Modelo:

• Explorar técnicas adicionais de otimização de modelo, ajustando hiperparâmetros e considerando outras arquiteturas de algoritmos de machine learning para melhorar a precisão e a eficiência do modelo.

Implementação em Tempo Real:

• Desenvolver uma implementação em tempo real do modelo, permitindo que ele analise transações em tempo real para detecção imediata de atividades suspeitas.

Integração com Sistemas Financeiros:

• Integrar a solução de detecção de fraudes ao ambiente de sistemas financeiros existente, garantindo uma aplicação prática e efetiva em um contexto real.

Interpretação de Modelos:

• Aprofundar a interpretação do modelo para entender quais características são mais importantes na detecção de fraudes. Isso pode ser crucial para explicar as decisões do modelo a partes interessadas não técnicas.

Documentação Completa:

• Elaborar documentação técnica detalhada para facilitar futuras colaborações, manutenção e expansões do projeto.

Ao seguir esses próximos passos, posso garantir uma abordagem abrangente e contínua para aprimorar o sistema de detecção de fraudes, proporcionando uma camada adicional de segurança para transações financeiras. Com dedicação contínua e adaptação às necessidades emergentes, meu projeto pode alcançar seus objetivos de forma eficaz e eficiente.

Obrigado a todos que dedicaram uma parte do seu tempo para entender meu projeto!