Desmascarando a fraude: aproveitando o poder do MongoDB Atlas e do Amazon SageMaker Canvas para a detecção de fraudes

As organizações de serviços financeiros enfrentam riscos de criminosos cibernéticos crescentes. Os hacks de alto nível e as transações fraudulentas minam a confiança no setor. À medida que a tecnologia evolui, o mesmo acontece com as técnicas empregadas por esses criminosos, tornando a batalha contra a fraude um desafio perpétuo.

Os sistemas de detecção de fraudes existentes geralmente enfrentam uma limitação crítica: depender de dados obsoletos. Em um cenário acelerado e em constante evolução, confiar apenas em informações históricas é semelhante a dirigir olhando para o retrovisor. Os criminosos cibernéticos adaptam continuamente suas táticas, forçando as instituições financeiras a se manterem um passo à frente. As táticas mais recentes geralmente podem ser vistas nos dados. É aí que o poder dos dados operacionais entra em ação.

Ao aproveitar os dados em tempo real, os modelos de detecção de fraude podem ser treinados com base nas pistas mais precisas e relevantes disponíveis. O MongoDB Atlas, uma plataforma de dados para desenvolvedores altamente escalável e flexível, juntamente com o Amazon SageMaker Canvas, uma ferramenta avançada de aprendizado de máquina, apresenta uma oportunidade inovadora para revolucionar a detecção de fraudes. Ao aproveitar os dados operacionais, essa sinergia é a chave para identificar e combater proativamente as atividades fraudulentas, permitindo que as instituições financeiras protejam seus sistemas e seus clientes em um cenário digital cada vez mais traiçoeiro.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas, a plataforma de dados para desenvolvedores, é um conjunto integrado de serviços de dados centrado em um banco de dados em cloud projetado para acelerar e simplificar a forma como os desenvolvedores criam com os dados. A arquitetura orientada a documentos do MongoDB Atlas é um divisor de águas para as organizações de serviços financeiros. Sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados em um esquema flexível permite que as instituições financeiras capturem, armazenem e processem sem esforço dados transacionais de alto volume em tempo real. Isso significa que cada transação, cada interação e cada dado operacional pode ser perfeitamente integrado ao pipeline de detecção de fraudes, garantindo que os modelos sejam continuamente treinados com base nas informações mais atuais e relevantes disponíveis. Com o MongoDB Atlas, as instituições financeiras obtêm uma vantagem inigualável na luta contra a fraude, liberando todo o potencial dos dados operacionais para criar um sistema de defesa robusto e proativo.

Amazon SageMaker Canvas

O Amazon SageMaker Canvas revoluciona a maneira como os analistas de negócios aproveitam as soluções de IA/ML, oferecendo uma poderosa plataforma sem código. Tradicionalmente, a implementação de modelos de IA/ML exigia conhecimento técnico especializado, tornando-a inacessível para muitos analistas de negócios. No entanto, o SageMaker Canvas elimina essa barreira ao fornecer uma interface visual do tipo apontar e clicar para gerar previsões precisas de ML para classificação, regressão, previsão, processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional (CV). O SageMaker Canvas permite que os analistas de negócios obtenham insights valiosos, tomem decisões baseadas em dados e aproveitem o poder da IA sem serem prejudicados por complexidades técnicas. Ele aumenta a colaboração entre analistas de negócios e cientistas de dados, compartilhando, revisando e atualizando modelos de ML entre ferramentas. Ele coloca o domínio da IA/ML ao alcance, permitindo que os analistas explorem novas fronteiras e impulsionem a inovação em suas organizações.

Arquitetura de referência

A arquitetura de referência acima inclui uma solução completa para a detecção de diferentes tipos de fraude no setor bancário, incluindo detecção de fraude de cartão, detecção de roubo de identidade, detecção de aquisição de conta, detecção de lavagem de dinheiro, detecção de fraude do consumidor, detecção de fraude interna e detecção de fraude bancária móvel, entre outras.

O diagrama de arquitetura mostrado aqui ilustra o treinamento do modelo e a inferência quase em tempo real. Os dados operacionais armazenados no MongoDB Atlas são gravados no bucket do Amazon S3 usando o recurso Triggers nos serviços de aplicativo do Atlas. Assim armazenados, os dados são usados para criar e treinar o modelo no Amazon SageMaker Canvas. O SageMaker Canvas armazena os metadados do modelo no bucket do S3 e expõe o endpoint do modelo para inferência.