Machine Learning e a construção de arquétipos ajudam na detecção de fraudes | CIO
Machine Learning e a construção de arquétipos ajudam na detecção de fraudes
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Processo é muito semelhante ao da Psicología Analítica, porém ao revés
Ricardo Cheida de Oliveira *
15/06/2018 às 8h32 15/06/2018 às 8h32
De forma simplificada, isso nos permite armazenar informação e não simplesmente dados. Muito semelhante à Psicología Analítica, porém ao revés. Imagine poder identificar nos diversos eventos colecionados em suas bases de dados ou interceptados por seus sistemas, estruturas comuns e primordiais dotadas de significado, que pudessem ser representadas por alguns símbolos. Essas estruturas chamamos de arquétipos. Digo aqui ao revés porque partimos dos eventos para chegar nos arquétipos e na Psicologia são os fenômenos (ou eventos) que se moldam aos arquétipos.
Pessoas reais não são unidimensionais. Você não ouve apenas uma música, compra apenas um tipo de artigo ou utiliza apenas um meio de pagamento. Esta complexidade que torna nosso mundo singular e plural ao mesmo tempo nos desafia a identificar o comportamento através de dados multi variados. O uso de arquétipos tem resultado em reduções significativas de falso-positivos na prevenção à fraude.
Um alerta que gostaria de replicar encontrei na revista Pesquisa, da Fapesp, de abril de 2018. No artigo publicado por Bruno de Pietro, ele apresenta um gráfico comparando a quantidade de papers publicados sobre novos algoritmos (5000 em 2015) e a quantidade de papers sobre o comportamento dos algoritmos (em torno de 500 em 2015). Ou seja, muito do que vemos é boa teoria com pouca prática. Ou muitos fazendo com pouca experiência.