Detecção de fraude em e-commerce: aplicação para uma empresa que atua no Brasil

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dc.contributor.advisorSantos, Danilo Braun [UNIFESP]
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0385940090974523pt_BR
dc.contributor.authorDelgado, Sabrina Luiz [UNIFESP]
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4226319092571935pt_BR
dc.coverage.spatialOsascopt_BR
dc.date.accessioned2022-02-24T18:09:02Z
dc.date.available2022-02-24T18:09:02Z
dc.date.issued2022-02-09
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho é propor, com base nos modelos de escolha discreta, um algoritmo antifraude que considere as informações específicas da relação do usuário com a plataforma de vendas da internet, como, por exemplo, histórico de compras na loja, há quanto tempo o usuário utiliza determinado endereço e método de pagamento, dentre outras. Para isso foram analisados dados de uma empresa de e-commerce que atua no segmento de supermercado, farmácia e conveniências no Brasil. As transações desta base de dados são classificadas como legítimas ou fraudulentas, portanto, todo pedido aprovado pela instituição financeira que posteriormente foi aberto chargeback, está classificado como fraude, os demais pedidos estão classificados como legítimos. Utilizando os modelos de escolha discreta, identificou-se que as variáveis relacionadas ao valor total da compra, tempo de cadastro de endereço e método de pagamento, score de pagamento do usuário, histórico de compras anteriores, horário da transação, cidade e loja são estatisticamente significantes para detecção de transações fraudulentas.pt_BR
dc.description.abstractThe objective of this work is to propose, based on discrete choice models, an anti-fraud algorithm that considers the specific information of the user's relationship with the internet sales platform, such as, for example, purchase history in the store, how long ago the user uses a certain address and payment method, among others. For this, data from an e-commerce company that operates in the supermarket, pharmacy and convenience segment of Brazil were analyzed. Transactions in this database are classified as legitimate or fraudulent, therefore, every order approved by the financial institution that was subsequently opened chargeback is classified as fraud, the other orders are classified as legitimate. Using the discrete choice models, it was identified that the variables related to the total purchase amount, address registration time and payment method, user payment score, previous purchase history, transaction time, city and store are statistically significant for detecting fraudulent transactions.pt_BR
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.format.extent22 f.pt_BR
dc.identifier.citationDELGADO, Sabrina Luiz. Detecção de fraude em e-commerce: aplicação para uma empresa que atua no Brasil. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Atuariais) - Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Política, Economia e Negócios, Osasco, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11600/63161
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulopt_BR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesspt_BR
dc.subjectE-commercept_BR
dc.subjectAntifraudept_BR
dc.subjectFraudept_BR
dc.subjectChargebackpt_BR
dc.subjectModelos de escolha discretapt_BR
dc.subjectE-commercept_BR
dc.subjectAnti-fraudpt_BR
dc.subjectFraudpt_BR
dc.subjectChargebackpt_BR
dc.subjectDiscrete choice modelspt_BR
dc.titleDetecção de fraude em e-commerce: aplicação para uma empresa que atua no Brasilpt_BR
dc.title.alternativeFraud detection in e-commerce: application for a company operating in Brazilpt_BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesispt_BR
unifesp.campusEscola Paulista de Política, Economia e Negócios (EPPEN)pt_BR
unifesp.graduacaoCiências Atuariaispt_BR
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