Como os Modelos Atuais Podem Combater Novas Formas de Fraude?

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1 Como os Modelos Atuais Podem Combater Novas Formas de Fraude? Uma camada adaptativa, que aprende novos padrões de fraude, pode ser adicionada ao modelo para melhorar a sua capacidade de detecção Número 7 Outubro de 2009 Este artigo descreve os resultados de um teste realizado recentemente, no qual as técnicas de modelagem adaptativa conseguiram melhorar a detecção de fraudes em contas em cerca de 20% e em valores detectados em tempo real em mais de 15%, com um Índice de Falso Positivo de contas de 10:1. A detecção avançada de fraudes se baseia na análise de uma grande quantidade de dados de transações realizadas e rejeitadas, que são utilizados para construir e depois ajustar modelos de redes neurais e outras ferramentas de análise avançada. No entanto, as instituições financeiras estão sempre procurando formas de combater novos esquemas de fraude esquemas que muitas vezes são criados durante o processo de desenvolvimento do modelo antifraude. Uma forma de melhorar o desempenho dos modelos antifraude e garantir a sua utilização por mais tempo é adicionar uma segunda camada analítica adaptativa, ou seja, que tenha a capacidade de aprender. Os modelos adaptativos trazem a dimensão do presente e do quasepresente aquilo que está acontecendo no momento atual no ambiente operacional para melhorar a detecção de fraudes. O objetivo deste artigo é discutir o uso de modelos adaptativos dentro de uma arquitetura em cascata, onde podem funcionar como uma segunda camada analítica. As vantagens dessa solução incluem a interceptação mais rápida de novas ameaças, maior robustez dos modelos, melhor integração com modelos consorciados, mais flexibilidade para enfocar tipos específicos de fraude e menor risco ao implantar novas abordagens de detecção em ambientes de produção. O 6.0 oferece todas essas vantagens. Make every decision count TM

2 Escores de fraude baseados em dados históricos e no que está acontecendo hoje Os modelos adaptativos implantados em cascata fortalecem a capacidade de detecção de fraudes tradicional, porque oferecem um método adicional de refinar a previsão de comportamentos legítimos e de fraude no futuro. A detecção baseada no comportamento histórico das transações de clientes é complementada pela detecção baseada nos comportamentos atuais, observados em tempo real no ambiente operacional. A experiência da FICO indica que essa abordagem em cascata melhora significativamente a detecção de fraudes, quando usada em conjunto com um modelo base, composto por uma rede neural robusta, construída a partir de uma grande quantidade de dados históricos confiáveis e de alta qualidade. O produto fornece essa base. Sobre essa base, nós desenvolvemos modelos Falcon customizados a partir dos dados históricos do cliente, tanto das transações legítimas como nos casos de fraude, e ajustamos cada modelo de acordo com as características específicas de fraudes verificadas na carteira do cliente. Nossos modelos consorciados Falcon utilizam-se do número inigualável de transações históricas reunidos pelo FICO Fraud Data Consortium, que inclue informações sobre atos fraudulentos cometidos em cerca de 1,5 bilhões de contas de diversos mercados e instituições financeiras. A arquitetura em cascata consegue aliar o poder da análise mais profunda, baseada em grandes quantidades de dados, com a agilidade do modelo adaptativo. Além disso, mantém as tecnologias separadas, o que traz vantagens tanto para a detecção como para o desempenho operacional. Vamos analisar essas vantagens posteriormente, depois de explicar como funciona essa arquitetura em cascata. Cascata de escores de fraudes Em uma arquitetura em cascata, conforme aparece no diagrama abaixo, o modelo adaptativo é invocado somente depois que o modelo base já tiver gerado o seu escore de fraude. Para as transações que recebem escores acima de um determinado limite, o modelo adaptativo gera um escore adicional. Depois, o escore adaptativo é combinado com o escore original para criar um escore misto, que melhora a capacidade de previsão de fraudes e ajuda a determinar se a transação deve ser encaminhada a um analista. Figura 1: Modelos adaptativos trabalham com modelos supervisionados para detectar mais fraudes Dados das transações Perfil Base analítica Escala de perfis Modelo Escore de base Limite para encaminhamento a um analista Camada analítica adaptativa Modelo Escore adaptativo Atualização (contínua) do peso de cada variável Limite para encaminhamento à camada adaptativa Escore misto Avaliação e substituição das variáveis dependendo da relevância para os dados de produção (intervalos freqüentes) Transação encaminhada a um analistareview Tabelas de fraude / não-fraude Conjunto de candidatas a variáveis página 2

3 É essencial que haja uma retroalimentação entre o sistema de gerenciamento de casos utilizado pelos analistas e a camada adaptativa. Conforme ocorram rejeições de transações, essa informação deve ser capturada para preencher as tabelas de fraude / não-fraude usadas pelo modelo adaptativo. Uma tarefa específica Essa arquitetura em cascata é capaz de aumentar a proporção de transações fraudulentas entre aquelas que são encaminhadas para os analistas (transações com escores mais altos) e, ao mesmo tempo, consegue diminuir a incidência de falsos positivos. Isso ocorre por vários motivos, principalmente porque o modelo adaptativo é extremamente focado para realizar essa tarefa específica. Ele analisa uma quantidade relativamente pequena de transações recentes e de comportamentos legítimos e de fraude para determinar a sua probabilidade. O modelo base calcula o escore de cada transação, utilizando para a sua análise pelo menos um ano de informações históricas sobre comportamentos legítimos e de fraude (que, no caso dos dados consorciados, provém de muitos bancos e instituições). Podemos dizer que o modelo base enxerga o quadro geral. Já o modelo adaptativo, por sua vez, faz um afunilamento e enfoca apenas as transações que têm escores mais altos e as analisa, baseado na observação do que está ocorrendo no presente e no quase-presente (por exemplo, as transações que foram rejeitadas ou encaminhadas aos analistas ontem, na semana passada e assim por diante). Dessa forma, o modelo é capaz de concentrar um grande poder de análise em uma tarefa específica. De fato, a profundidade de visão do modelo adaptativo determina seu desempenho operacional, principalmente sua sensibilidade a mudanças nos padrões de fraude. O tamanho da memória das tabelas de fraude / não-fraude, ou seja, a riqueza das informações sobre transações rejeitadas vai determinar a quantidade e os tipos de padrões de fraude que a camada adaptativa vai usar para calcular o escore. Assim, uma tabela com os dados dos últimos três meses de transações vai conseguir captar mais tipos de fraudes do que outra, que contenha apenas os dados das transações da última semana mas, por outro lado, será menos sensível a mudanças mais recentes nos comportamentos fraudulentos. Se pudermos contar com um modelo base com alta capacidade preditiva, a FICO recomenda o uso de uma memória mais curta na camada adaptativa, porque dessa forma, o modelo adaptativo se torna altamente sensível a qualquer pequena mudança e consegue detectar mais rapidamente o surgimento de tendências e de novos tipos de atos fraudulentos. A detecção mais rápida diminui o impacto de novos tipos de ataques, tanto para os bancos como para seus clientes. Os modelos adaptativos também permitem que a empresa concentre maior poder de detecção em tipos específicos de fraudes. Os modelos adaptativos da FICO, implantados em cascata, podem acessar dados de várias tabelas de fraude / não-fraude diferentes, assim enfocando sua análise em vários tipos de fraude simultaneamente. Por exemplo, além da tabela geral, pode haver também uma tabela dedicada somente a transações ilegais realizadas sem a presença do cartão, e outra somente com golpes cometidos fora do país. O modelo adaptativo aprende com o ambiente de produção e se adapta ininterruptamente, baseado nos dados das tabelas de fraude / não-fraude, que vão se atualizando o tempo todo. Essa adaptação ocorre por meio de dois mecanismos diferentes: Ponderação dinâmica de variáveis. Toda vez que uma transação encaminhada a um analista é finalizada como rejeitada, esse dado novo vai para as tabelas de fraude / não-fraude e, com base nesse tipo de informação mais recente, o modelo adaptativo ajusta o peso das variáveis preditivas. Seleção dinâmica de variáveis. Depois de avaliar a importância de cada variável, de acordo com os dados de fraude / não-fraude correspondentes aos casos mais recentes analisados, o modelo decide se deverá manter a variável ou substituí-la por outra. Por exemplo, será que uma variável referente à quantia em dinheiro em compras de produtos eletrônicos tem um valor muito diferente na tabela de fraudes, comparado ao valor na tabela de não-fraudes? O modelo adaptativo seleciona as variáveis a partir de um grande conjunto de candidatas, que pode incluir até mesmo variáveis novas, nunca usadas pelo modelo base. Na hora de decidir quais variáveis devem ser trazidas para a tabela, o modelo adaptativo escolhe somente aquelas que são relevantes, ou seja, que agregam uma informação única. O processo de seleção de variáveis só termina quando o modelo determina que a entrada de mais variáveis somente duplicariam ou sobreporiam as informações já existentes. página 3

4 Combinação e separação vantagens do modelo em camadas O modelo adaptativo em cascata é uma forma eficiente de melhorar a detecção de fraudes, porque funciona junto com o modelo base, sem interferir em sua operação. A camada adaptativa é simplesmente acoplada à rede neural já existente, em modelos como o. O modelo base permanece intacto é a mesma rede neural de antes, cuidadosamente sintonizada para alavancar grandes quantidades de dados históricos de transações realizadas e rejeitadas e continua a gerar seus escores altamente preditivos. A separação das camadas oferece às empresas a flexibilidade de poder aumentar o controle da sensibilidade de sua solução de detecção de fraudes em qualquer momento, para adaptar-se a mudanças de curto-prazo no comportamento dos ataques, sem afetar o modelo base. Poderá haver a necessidade de ajustes críticos hoje, que talvez já não sejam mais necessários na semana que vem. Por exemplo, um modelo adaptativo que utilize uma tabela contendo os dados de fraude / não-fraude apenas da semana passada seria muito mais rápido para se adaptar e detectar um novo tipo de comportamento de fraude que tenha surgido, porque vai selecionar as variáveis e ajustar seus pesos, de forma a otimizar a detecção de fraudes naquele momento específico, mas esse ajuste/adaptação poderá já não ser mais necessário dentro de poucas semanas.»»vantagens de modelos adaptativos Quando uma instituição financeira implanta um modelo adaptativo em cascata, juntamente com sua solução de detecção de fraudes já existente, há muitas vantagens. Aqui abaixo, fizemos uma lista das vantagens gerais e, em seguida, daquelas que são específicas para os usuários de um modelo base customizado e consorciado. Benefícios gerais Melhor desempenho na detecção de fraudes, especialmente com um nível mais baixo de falso positivo. O desempenho melhora, não só porque uma segunda camada de análise é aplicada às transações que recebem escores mais altos, mas também porque o modelo adaptativo calcula os escores dessas transações baseado no feedback dos analistas que resolveram casos parecidos recentemente. A camada aumenta a proporção de casos de fraudes entre as transações encaminhadas aos analistas que, portanto, irão se dedicar a analisar mais casos de fraude, cujas informações irão, posteriormente, realimentar as tabelas do modelo adaptativo. Maior rapidez para detectar e interceptar novos tipos de fraude. A camada adaptativa permite que a solução como um todo se ajuste automaticamente, de acordo com o ambiente operacional, na medida em que capta informações sobre as transações consideradas suspeitas e rejeitadas pelos analistas. Assim, a capacidade de detecção se atualiza, incluindo variáveis para refletir essas novas relações ou comportamentos fraudulentos, que não estavam representados de forma significativa nos dados históricos que foram usados para treinar originalmente o modelo base. Com a camada adaptativa, novos tipos de fraudes recebem escores mais altos antes. Ao ser alertada mais cedo sobre novas ameaças, a empresa ganha tempo para implantar novas regras de detecção e/ou outras mudanças necessárias em suas políticas e procedimentos, para aumentar a proteção e mitigar perdas. Flexibilidade para concentrar maior poder analítico em determinados tipos de fraude. A empresa pode melhor enfocar novos tipos de fraude ou outros tipos específicos, sem reduzir a eficácia do modelo base para detectar fraudes em geral. Menor risco na implantação de novas abordagens de detecção. O modelo antifraude supervisionado é uma ferramenta analítica altamente sofisticada, que realiza procedimentos extremamente rigorosos e precisos, baseado em dados de anos anteriores. A implementação de uma camada adaptativa com capacidade analítica permite experimentar novas abordagens nem sempre apoiadas nos dados, com maior facilidade e menor risco. As empresas conseguem melhorar o acervo de variáveis, acrescentando mais opções ao grande conjunto de candidatas a variáveis do modelo adaptativo (inclusive variáveis sugeridas pela observação ou pela intuição ) sabendo que a seleção final e a ponderação das variáveis será feita pelo modelo, por meio de um processo totalmente determinado pelos dados do ambiente de produção. página 4

5 Benefícios adicionais para empresas que usam um modelo antifraude customizado Diminuição da taxa de degradação. Depois que o modelo customizado é implantado, na medida em que muda o comportamento das fraudes, a eficácia do modelo diminui gradualmente, especialmente quando o modelo se depara com atos de fraude que não existiam nos dados históricos do banco antes do último retreinamento do modelo. No entanto, se houver uma camada adaptativa absorvendo os dados atuais de fraudes e ajustando os escores, baseado em novos padrões e comportamentos das fraudes, a degradação será muito mais lenta. Maior eficácia na expansão do sistema de detecção de fraudes para incluir novas carteiras adquiridas. As instituições financeiras que adquirem novas carteiras podem considerar a proteção dessas novas contas utilizando a solução de detecção de fraudes já existente. Embora as características da carteira adquirida sejam diferentes daquelas que foram usadas para treinar o modelo antifraude supervisionado (baseado nos dados históricos da carteira original), a camada adaptativa vai selecionar as variáveis e ajustar os pesos em tempo real, de acordo com o novo ambiente de produção e os comportamentos verificados na carteira adquirida. Vantagens adicionais para empresas que utilizam um modelo antifraude consorciado Capacidade de detecção de uma ampla gama de tipos de fraude com ajuste perfeito à carteira específica. A empresa que usa um modelo consorciado consegue detectar uma gama ampla de tipos de fraude, graças à imensa quantidade de dados de muitas instituições financeiras diferentes utilizados no modelo. Com a camada adaptativa, é possível aproveitar esse benefício e, ao mesmo tempo, tornar o sistema de detecção mais sensível às características específicas de sua carteira. Retreinamento periódico de alcance amplo e profundo. A cada novo retreinamento, os modelos consorciados recebem uma atualização com os últimos dados sobre comportamentos legítimos e de fraude, captados em múltiplas instituições e mercados no ano anterior. A empresa que tem uma arquitetura em cascata se beneficia do retreinamento contínuo de seu modelo adaptativo, capaz de se ajustar automaticamente, baseado nos dados das transações legítimas e de fraude que estão acontecendo no momento. O usuário também tem a possibilidade de realizar um ajuste anual mais profundo, inclusive acrescentando novas candidatas a variáveis ao grande conjunto do modelo, de acordo com a experiência de fraudes específica de sua própria carteira.»»modelos adaptativos em ação Temos aqui um exemplo de melhoria no desempenho com a implantação do modelo adaptativo em cascata sobre um modelo base Falcon consorciado no Reino Unido. O ambiente de cartões de crédito no Reino Unido passou por mudanças significativas com a introdução da autenticação por CHIP&PIN em As falsificações de cartão, que eram o principal tipo de fraude, diminuíram, enquanto as fraudes cometidas em outros países e de cartão não presente aumentaram. Neste teste, a FICO usou um modelo Falcon consorciado no Reino Unido, treinado com dados de antes do uso do CHIP&PIN, para analisar dados de produção que entraram depois de fevereiro de 2006, quando a implementação do CHIP&PIN se tornou obrigatória. A camada do modelo adaptativo foi simplesmente acoplada ao modelo base Falcon, usando as variáveis de perfis já existentes, sem nenhum ajuste manual dos parâmetros do modelo adaptativo, e sem acrescentar novas variáveis. Os modelos antifraude da FICO são configurados para calcular escores entre 1 e 999, sendo que uma transação com escore 999 tem maior probabilidade de ser uma fraude. Nesta simulação, presumimos que todas as transações com escore acima do limite de 850 seriam encaminhadas para um analista, para serem classificadas como fraude ou não-fraude. Para fazer a comparação, a cascata foi configurada para invocar o modelo adaptativo quando o escore do modelo base fosse maior do que 600. Depois, o escore do modelo adaptativo foi combinado com o do modelo base, criando o escore misto, que foi usado para determinar a classificação da transação em relação ao limite para ser encaminhada a um analista. página 5

6 A Figura 2 abaixo mostra uma comparação entre o desempenho do modelo base com e sem a camada adaptativa. O eixo horizontal representa o Índice de Falso Positivo em Contas (AFPR Account False Positive Rate), que mede o número de contas classificadas incorretamente como fraude para cada fraude real identificada corretamente pelo modelo. O Índice de Detecção de Contas (ADR Account Detection Rate) é o número de contas identificadas corretamente como fraude, expresso enquanto porcentagem do número total de contas com fraude. O Índice de Detecção de Valores (VDR Value Detection Rate) representa a quantia em dinheiro que foi poupada, graças à previsão correta de fraudes, expresso enquanto porcentagem do valor total das fraudes em dinheiro. O VDR apresentado aqui pressupõe que o sistema de detecção de fraudes esteja funcionando em tempo real, no qual o modelo responde às solicitações atuais de autorização de transações, gerando um escore antes que a transação seja concluída. Figura 2: no Desempenho com o Modelo Adaptativo em Camada 60% ÍNDICE DE DETECÇÃO DE CONTAS (%) 50% 40% 30% 20% 10% 0% ÍNDICE DE DETECÇÃO DE VALORES EM TEMPO REAL (%) ÍNDICE DE FALSOS POSITIVOS EM CONTAS Falcon Fraud + camada adaptativa Falcon Fraud Índice de Detecção de Contas ADR + camada adaptativa absoluta relativa % 23.2% 7.7% 49.7% % 35.8% 5.5% 18.2% 20 45% 47.3% 2.3% 5.1% Índice de Detecção de Valores em Tempo Real AFPR + camada adaptativa absoluta relativa % 18% 4.9% 37.4% % 28.8% 3.9% 15.7% % 39.8% 2.2% 5.9% Conforme podemos observar no gráfico e nas tabelas correspondentes, a tecnologia adaptativa comprovou ser capaz de melhorar o desempenho geral da detecção de fraudes com cartões de crédito no Reino Unido dentro da faixa operacional do modelo. O modelo identificou maior quantidade de fraudes com níveis muito baixos de falsos positivos (transações com escores mais altos), de forma consistente com a capacidade do modelo de aumentar a concentração de fraudes entre as transações encaminhadas aos analistas. página 6

7 analisar o passado e o presente agrega poder Com a implantação de modelos adaptativos em cascata, a FICO está conseguindo obter uma melhoria significativa na capacidade dos sistemas de detecção de fraude de separar os comportamentos legítimos daqueles fraudulentos, entre as transações com escores mais altos. Esses são os primeiros benefícios comprovados dessa nova e promissora tecnologia. Na medida em que as empresas compreendam melhor o princípio de ajuste automático e o conceito de retreinamento contínuo dos modelos, haverá cada vez mais implementações desse tipo e as instituições de serviços financeiros terão novas oportunidades de melhorar o desempenho e agregar valor a vários segmentos operacionais. Os avanços descritos neste artigo estão disponíveis no 6.0. Para mais informações sobre essa versão, entre em contato com a FICO no endereço Insights é uma série de publicações que analisa resultados de pesquisas e tendências no desenvolvimento de produtos da FICO. Para tornarse um assinante, visite o site Declarações com caráter de previsão Planos de produtos e materiais similares de marketing devem ser considerados como previsões e sujeitos a mudanças futuras a critério da FICO. Funcionalidades, características e melhorias futuras descritas são projeções atuais da FICO da tendência do produto, mas não são compromissos específicos ou obrigações. para mais informações: Brasil chamada gratuita nos EUA web +55 (11) FICO, Falcon e Make every decision count são marcas e marcas registradas da Fair Isaac Corporation nos Estados Unidos da América e em outros países. Outros nomes de produtos e de empresas mencionados aqui também podem ser marcas registradas de seus respectivos proprietários Fair Isaac Corporation. Todos os direitos são reservados WP_PO 10/09 PDF

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