Tesla ADS - Além da fraude com inteligência artificial
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Machine Learning Redes Neurais Além da fraude com inteligência artificial
www.tesla-ads.com [email protected]
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o Empresa o Mercado o O que é aprendizado de máquina o Porque usar para prevenção de fraudes o Como aplicar ao seu negócio o ADS Platform
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Empresa A Tesla ADS é uma empresa com foco em sistemas integrados e
automatizados de decisão. Como integrante do Startup Program da SAP e AWS Activate da Amazon
Web Services, nossas plataformas de serviços rodam usando o conjunto das melhores tecnologias do mercado, para servir como base para criação dos modelos de inteligência artificial.
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Mercado
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Fraudes em Cartão de Crédito
https://www.spcbrasil.org.br/ spc_brasil_apresentacao_pesquisa_fraudes_20141.pdf
Cartão de crédito clonado: Ø 53% Descobriu conferindo a fatura Ø 72% Cancelaram o cartão de crédito
Ø 63% Foram res=tuídos integralmente
Ø 66% Ficaram mais criteriozos com o uso do cartão
Cartão de crédito é o quinto lugar em nas
fraudes mais ocorridas
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Fraudes em Cartão de Crédito
http://noticias.serasaexperian.com.br/maio-registra-161-102-tentativas-de-fraude-contra-o-consumidor-revela-indicador-serasa-experian/ Maio de 2015 registrou: -161.102 tentativas de fraude conhecida como roubo de identidade - Uma tentativa de fraude a cada 16,6 segundos no país.
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Fraudes em Seguros http://www.cnseg.org.br/cnseg/servicos-apoio/noticias/ fraude-prejudica-todo-o-sistema-de-seguros.html A Confederação Nacional das Empresas de Seguros Gerais, Previdência Privada e Vida, Saúde Suplementar e Capitalização (CNseg) Como um câncer, a fraude prejudica todo o sistema de seguros. Os impactos da fraude não só para a seguradora, mas também para toda a sociedade, uma vez que isso gera aumento do preço do seguro e prejudica a entrada de novos consumidores. “Sem novos entrantes no mercado, fica mais complicado ter preços mais acessíveis”
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Fraudes em Seguros http://www.cnseg.org.br/cnseg/servicos-apoio/noticias/ fraude-prejudica-todo-o-sistema-de-seguros.html Em números, as fraudes comprovadas, sem considerar previdência, saúde e capitalização, somaram R$ 448 milhões em 2014, ou seja, 1,7% em relação aos sinistros avisados dos Seguros Gerais. Em 2013, as fraudes totalizaram R$ 350 milhões (1,5%) e em 2012, R$ 340 milhões (1,2%). “Se colocar esse índice em cima dos sinistros suspeitos, o indicador sobe para 20%. Em cima dos sinistros investigados, avança para 25%.
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O que é aprendizado de máquina
(machine learning)
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Exemplos de Machine Learning As regras da estrada não funcionam aqui.
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Exemplos de Machine Learning Minhas compras fazem o sistema aprender.
Meu feedback ensina o sistema a se aprimorar e evoluir
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Exemplos de Machine Learning
Marcar os casos ensina o sistema a melhorar e evoluir
Compras anteriores fazem o sistema aprender.
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Machine Learning é… “Sistemas inteligentes que aprendem automaticamente,
preveem e agem usando dados”
APRENDER PREVEEM
AGEM
“sem regras predefinidas"
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Porque usar para prevenção de fraudes
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Fraude é adversa
Disciplinas como otimização para
ferramentas de busca tem competidores de acordo com regras…
...prevenção de fraude tem
adversários hostis propositalmente
quebrando as regras
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Padrões de Fraudes mudam rapidamente
Regras geradas por humanos não evoluem
rápido suficiente
Cada barra é um dia
Esta é $691,000
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Fraude é de cauda-longa
Soma dos casos menores é mais danosa que os casos
maiores
país
varejo
emissor
cartão
valor
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Regras Humanas Vs Modelos de Máquina Regras Humanas Olhar para todas transações para cada varejo nos úl=mos 30 dias Calcular a taixa de de desvio padrão do declínio para cada varejo por dia. Criar uma regra para cada segmento de varejo Ação: Negar transações quando a taixe de declínio aumentar no fator de 3x.
Um tamanho para todas regras, muitas revisões manuais
Modelos de Máquina(Redes Neurais) Olhar para todas transações negadas para cada varejo nos úl=mos 3 anos usando princípios de Big Data Calcular a taixa padrão de desvio para cada varejo por dia, por hora, localização, milhares de maneiras... Criar um modelo probabilís=co para cada varejo para capturar as nuâncias de cada um. Ação: Negar transações quando a probabilidade da taixa de declínio aumentar o risco além do normal dependendo do comportamento do lojista
Modelos probabilísticos encontram nuâncias de cada caso
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Como aplicar ao seu negócio
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Visão do processo
Processo de aprendizado
Passos para criação da Rede Neural
Pegar Dados
Design Modelo
Treinar/Testar Comparar Publicar
1. Pegar dados - dados históricos, terceiros, dados proprietátios.
2. Design do Modelo – Desenhar as funcionalidades do modelo que irão inferir no comportamento.
3. Treinar/Testar – Aprendizado supervisionado. Inferir uma função de dados nomeados consiste em exemplos de treinamento.
4. Comparação – Comparar contra a base, performance contra base atual para entender melhorias de performance.
5. Publicação – Prover novas configurações da caixa de areia para ambiente de produção
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Muitas escolhas para treinar as Redes Neurais
Modelos probabilísticos encontram nuâncias de cada caso
Qual é uma zebra?
Métodos
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Como sabemos que funciona?
ü ROC Curves
ü Ranges de detecção
ü Ranges de Falso Positivo
ü Objetivo: Maior taixa de detecção com menor taixa de falso positivo
MEDINDO E AVALIANDO A PERFORMANCE DA REDE
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O que você precisa Infraestrutura
Storage Memória Processadores Largura de banda
Time Cientistas de dados Engenheiros Analista
Dados Base treinamento Over/Undersampling Overfitting
Sistema de predição em que a linha verde representa um modelo sobreajustado e a linha preta um modelo regularizado.
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Intuição Humana ainda é necessária
hPp://www.tylervigen.com/view_correla=on?id=2948
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Quebrando as regras Humanos+computadores=máquina definitiva de previsão
Entendível Escala de Big-Data
Fácil de usar – Machine Learning para todos
Aprendizado de Máquina Contínuo
“Testes de caixa branca para análises diárias” “Em memória ,
distribuída”
“democratizar o acesso para aprendizado estatístico avançado”
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ADS Platform
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ADS Platform A ADS Pla]orm roda 100% em memória no topo do SAP HANA e dentro da melhor
infraestrutura de cloud compu=ng do mercado, atendendo aos mais exigentes compliances como PCI-‐DSS e HIPPA.
Através do treinamento das nossas Redes Neurais com quan=dades massivas de dados, nossos modelos de IA aprendem e reconhecem novos padrões automa=camente, sem necessidade de reescrever código.
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ADS Platform ü Precisão de 96% em menos de 1,5 s
ü Análises geográficas em tempo real
ü %Erro: ADS Platform 4% Vs +40% Processo tradicional Proposta de valor ü Redução de risco e custo
ü Tempo de resposta instantâneo
Sistema atual de tomada de decisões tornou-se completamente obsoleto.
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ADS Platform - Telas ü Dashboard
ü Contendo o resumo diário e mensal dos modelos das redes neurais
ü Geoint (Geoprocessamento+inteligência)
![Page 30: Tesla ADS - Além da fraude com inteligência artificial](https://reader033.fdocumentos.com/reader033/viewer/2022052606/58a014351a28ab9c418b548b/html5/thumbnails/30.jpg)
ADS Platform - Telas ü Aplicação
Para testar manualmente os modelos das redes.
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ADS Platform - Telas ü API
Token e documentação da API para integração, com resumo das chamadas
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Machine Learning Redes Neurais Além da fraude com inteligência artificial
www.tesla-ads.com [email protected]
Obrigado