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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32400| Título: | Desenvolvimento de um modelo preditivo para auxiliar na identificação de lavagem de dinheiro |
| Título(s) alternativo(s): | Development of a predictive model to assist in the identification of money laundering |
| Autor(es): | Miranda, Rodrigo dos Santos de |
| Orientador(es): | Pereira Junior, Francisco |
| Palavras-chave: | Aprendizado do computador Lavagem de dinheiro Cooperativas de crédito Machine learning Money laundering Banks and banking, Cooperative |
| Data do documento: | 11-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | MIRANDA, Rodrigo dos Santos de. Desenvolvimento de um modelo preditivo para auxiliar na identificação de lavagem de dinheiro. 2022. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
| Resumo: | Esse trabalho apresenta o uso de técnicas de machine learning para detecção de indícios de lavagem de dinheiro. A partir de estudos de aprendizagem de máquina com algoritmos de aprendizado supervisionado, foi desenvolvido um modelo capaz de identificar padrões de movimentações suspeitas de crime de lavagem de dinheiro em conta corrente de clientes de uma instituição financeira que precisam ser comunicadas aos órgãos competentes para uma maior investigação. A metodologia desenvolvida, seus resultados e sua aplicabilidade foram testados e validados no presente estudo, assim com as sugestões de melhorias futuras do modelo permitindo que tais situações sejam identificadas para tomada de decisão dos responsáveis. |
| Abstract: | This work presents the use of machine learning techniques to detect evidence of money laundering. From machine learning studies with supervised learning algorithms, a model was developed capable of identifying patterns of suspicious movements of money laundering crime in the current account of customers of a financial institution that need to be communicated to Organs competent bodies for greater investigation. The methodology developed, its results and its applicability were tested and validated in the present study, as well as suggestions for future improvements to the model, allowing such situations to be identified for decision-making by those responsible. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32400 |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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