MACHINE LEARNING METHODS IN FRAUD DETECTION IN CREDIT CARD: A COMPARED STUDY
DOI:
https://doi.org/10.63026/acertte.v5i9.265Keywords:
Fraud detection. Credit cards. Machine learning.Abstract
As the number of financial transactions in Brazil and the world grows, fraud attempts incorporate new methods and acquire greater sophistication, generating a significant economic impact for companies and consumers who are victims of this crime. Traditional methods of identity verification and fraud detection are limited by identifying fraudulent transactions, requiring more adaptive approaches such as machine learning. This study aims to analyze the scenario of fraud in credit card transactions and compare the effectiveness of four supervised machine learning algorithms – Logistic Regression, Navy Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree – in detecting these frauds. Initially, there is an exposure of the problem and its impact on the financial sector. Then, machine learning methods were applied to a public dataset of real financial transactions, with comparative analysis of performance metrics and considerations on the impact of machine learning techniques on unbalanced data.
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References
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DAS EMPRESAS DE CARTÕES DE CRÉDITO E
SERVIÇOS (ABECS). Balanço do setor de meios eletrônicos de pagamento 2023. São Paulo: ABECS, 2023.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DAS EMPRESAS DE CARTÕES DE CRÉDITO E
SERVIÇOS (ABECS). Panorama do mercado de cartões e meios de pagamento. São Paulo: ABECS, dez. 2022.
AZIZ, A.; GHOUS, H. Fraudulent Transactions Detection in Credit Card by using Data Mining Methods: A Review. International Journal of Scientific Progress and Research (IJSPR), v. 79, n. 1, p. 31, jan. 2021.
BAESENS, B.; HÖPPNER, S.; VERDONCK, T. Data engineering for fraud detection.
Decision Support Systems, v. 150, 113492, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113492
BANCO CENTRAL DO BRASIL (BCB). Resolução Conjunta nº 6, de 23 de maio de 2023. Dispõe sobre os requisitos para o compartilhamento de dados e informações sobre indícios de fraudes a ser observado pelas instituições financeiras, instituições de pagamento e demais instituições autorizadas a funcionar pelo Banco Central do Brasil. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 25 maio 2023.
BHATLA, T. P.; PRABHU, V.; DUA, A. Understanding Credit Card Frauds. Mumbai: Tata Consultancy Services, 2003.
BRAMER, M. Principles of Data Mining. London: Springer, 2007.
BURKOV, A. The Hundred-Page Machine Learning Book. Québec: Andriy Burkov, 2019.
BURNS, R. J.; STANLEY, R. A. Fraud Management in the Credit Card Industry. Payment Cards Center Discussion Paper, Federal Reserve Bank of Philadelphia, 2002. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.927784
CAIRES, D. de O. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. DOI: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154059
CASELLA, G.; BERGER, R. L. Statistical Inference. 2. ed. Pacific Grove, CA: Duxbury, 2002.
CONFEDERAÇÃO NACIONAL DE DIRIGENTES LOJISTAS (CNDL). Fraudes
financeiras no Brasil. Brasil: CNDL/SPC Brasil, jun. 2021.
CYBERSOURCE. 2023 Global Ecommerce Payments and Fraud Report. Foster City, CA: Cybersource, 2023.
DAL POZZOLO, A. Adaptive Machine Learning for Credit Card Fraud Detection. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de Lyon; Universidade de Passau, 2015.
ELHUSSENY, N. S. et al. Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning Techniques. Future Computing and Informatics Journal, 2022.
FAWCETT, T. ROC graphs: Notes and practical considerations for data mining researchers. HP Laboratories, Technical Report HPL-2003-4, 2004.
GÉRON, A. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 2. ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2019.
HART, O. Incomplete Contracts and Control. Prize Lecture. Department of Economics, Harvard University, USA, 2016.
HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2. ed. New York: Springer, 2009. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
HAYEK, F. A. The Use of Knowledge in Society. The American Economic Review, v. 35, n. 4, p. 519-530, sep. 1945.
HE, H.; GARCIA, E. A. Learning from Imbalanced Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 21, n. 9, p. 1263-1284, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2008.239
HORTA, D.; LOIOLA, M. B. Detecção de fraude em transações de cartão de crédito utilizando aprendizado de máquina e redes neurais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL, 15., 2022, Campina Grande. Anais... Campina Grande: SBC, 2022.
IBM. 2022 IBM Global Financial Fraud Impact Report. 2022.
INSTITUTE OF INTERNAL AUDITORS. Global Technology Audit Guide (GTAG®) 13: Prevenção e Detecção de Fraudes em um Mundo Automatizado. 2009.
KALECKI, M. Teoria da dinâmica econômica: ensaio sobre as mudanças cíclicas e a longo prazo da economia capitalista. 1993.
LORENA, A. C.; DE CARVALHO, A. C. P. L. F. Uma introdução às Support Vector Machines. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 14, n. 2, p. 43-67, 2007. DOI: https://doi.org/10.22456/2175-2745.5690
LUCAS, Y.; JURGOVSKY, J. Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning: A Survey. INSA Lyon; University of Passau, 2020.
McAFEE; CENTER FOR STRATEGIC AND INTERNATIONAL STUDIES (CSIS).
Net Losses: Estimating the Global Cost of Cybercrime. 2014.
MISHRA, M. M.; GHORPADE, V. R. A comparative analysis of classifiers for credit card fraud detection. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATION AND
SIGNAL PROCESSING (ICCSP), 2018, Chennai. Proceedings... Chennai: IEEE, 2018. p. 0643-0647.
MITCHELL, T. M. Generative and Discriminative Classifiers: Naive Bayes and Logistic Regression. In: Machine Learning. Draft of Oct. 1, 2020.
MORAES, D. Modelagem de Fraude em Cartão de Crédito. 2008. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Departamento de Estatística, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008.
NELSON, R. R.; WINTER, S. G. An Evolutionary Theory of Economic Change.
Cambridge, MA: Belknap Press, 1982.
OLIVA, J. P. Aprendizado de Máquinas - Aula 07 – Medidas de Desempenho em Problemas de Classificação. Material de aula. Campinas: IMECC-Unicamp, 2018.
POSSAS, M. L. Economia evolucionária neo-schumpeteriana: elementos para uma integração micro-macrodinâmica. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 34., 2006, Salvador. Anais... Salvador: ANPEC, 2006.
PROVOST, F. Machine Learning from Imbalanced Data Sets 101. In: AAAI WORKSHOP ON IMBALANCED DATA SETS, 2000, New York. Proceedings... New York: AAAI, 2000.
SANTIAGO, G. P. Um processo para modelagem e aplicação de técnicas computacionais para detecção de fraudes em transações eletrônicas. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014.
SARTO, V. H. R.; ALMEIDA, L. T. de. A teoria dos custos de transação: uma análise a partir das críticas evolucionistas. Revista de Economia Contemporânea, Rio de Janeiro, v. 15, n. 1, p. 86-107, jan./abr. 2011.
SAVY, M. Global Payment Fraud Statistics, Trends & Forecasts. Merchant Savvy, 2020. Disponível em: https://www.merchantsavvy.co.uk/payment-fraud-statistics. Acesso em: 16 jul. 2025.
SCHUMPETER, J. A. Capitalism, Socialism and Democracy. New York: Harper & Brothers, 1942.
SERASA EXPERIAN. Relatório de Identidade e Fraude 2024. São Paulo: Serasa Experian, 2024.
SOUSA, J. S. de. Estudo Comparativo entre Modelos para Detecção de Fraudes em Cartões de Crédito. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Campus de Russas, Universidade Federal do Ceará, Russas, 2021.
VIAENE, S. et al. A comparison of state-of-the-art classification algorithms for customer churn prediction. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE
INFORMATION SYSTEMS, 4., 2002, Ciudad Real. Proceedings... Ciudad Real: [s.n.], 2002.
VISA. Online Fraud Report - 2017 Latin America. Miami: Visa, 2017.
WILLIAMSON, O. E. Transaction cost economics: how it works; where it is headed. De economist, v. 146, n. 1, p. 23-58, 1998. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1003263908567
WORLD ECONOMIC FORUM. Global Cybersecurity Outlook 2024: Insight Report.
Geneva: World Economic Forum, jan. 2024.
ZABALA, J. A.; ALCHUNDIA, I. M.; SERAQUIVE, G. G. Revisión de literatura sobre las técnicas de Machine Learning en la detección de fraudes bancarios. 2021. Disponível em: https://orcid.org/0000-0002-2792-7581. Acesso em: 16 jul. 2025.
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