Revisão de literatura : abordagem de detecção de anomalias em sistemas financeiros

Abstract

Abordagens de detecção de anomalias se tornaram criticamente importantes para aprimorar sistemas de tomada de decisão, considerando o processo de redução de riscos na performance econômica de uma organização e os custos de consumidores. Estudos anteriores em detecção de anomalias examinaram, principalmente, as anormalidades que se traduzem em fraudes, como transações fraudulentas com cartões de crédito ou fraude em sistemas de seguro. No entanto, anomalias configuram irregularidades nos padrões de sistemas de dados, que podem ser provenientes de desvios, adulterações ou inconsistências, e o seu estudo abrange não somente fraudes, mas também, quaisquer anormalidades comportamentais que sinalizem riscos. Neste trabalho, é apresentada uma revisão de literatura de métodos e técnicas de detecção de anomalias em sistemas financeiros diversos utilizando a técnica dos cinco passos apresentada em Jabbour (2013, p. 145). Para tanto, um framework de classificação por meio de códigos foi elaborado para sistematizar as principais técnicas e conhecimentos acerca do tema, além de reconhecer oportunidades de pesquisa. Consequentemente, os resultados revelam diversas lacunas de pesquisa, dentre as quais três principais deveriam ser exploradas para o desenvolvimento dessa área: uma base de dados comum, testes com diferentes dimensões de dados e indicadores de efetividade dos modelos de detecção. Portanto, o framework proposto é pertinente para a compreensão de uma base de conhecimento científico já existente e, ainda, sinaliza importantes gaps para uma agenda de pesquisa considerando o tema de anomalias em sistemas financeiros.