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Título: Mineração de dados como suporte à detecção de lavagem de dinheiro
Autor(es): Paula, Ebberth Lopes de
Orientador(es): Ladeira, Marcelo
Assunto: Mineração de dados (Computação)
Lavagem de dinheiro
Redes neurais (Computação)
Evasão tributária
Exportações
Data de publicação: 15-Fev-2017
Data de defesa: 15-Dez-2016
Referência: PAULA, Ebberth Lopes de. Mineração de dados como suporte à detecção de lavagem de dinheiro. 2016. xvi, 114 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Este trabalho apresenta o uso de técnicas de mineração de dados para detecção de empresas exportadoras brasileiras suspeitas de operarem exportações fictícias e conseqüente incorrência no crime de lavagem de dinheiro. A partir de estudos de aprendizagem de máquina com algoritmos supervisionados, foi desenvolvido um modelo capaz de classificar empresas suspeitas de operarem exportações fictícias. Em paralelo, foram desenvolvidos ainda estudos não supervisionados com Deep Learning Autoencoder e identificado um padrão de relacionamento entre os atributos numéricos representativos dos dados econômicos, mercantis, tributários e sociais das empresas que permitem a identificação de anomalias em dados de outras empresas. As empresas identificadas a partir do modelo supervisionado proposto neste trabalho foram submetidas à área específica de fiscalização aduaneira dentro da RFB e julgadas aptas a integrarem a programação de seleção para fiscalizações no ano de 2017. A metodologia desenvolvida, seus resultados e sua aplicabilidade foram divulgadas a todos escritórios de pesquisa e investigação da RFB por meio de Informação de Pesquisa e Investigação (IPEI). Um estudo de caso apresentando a metodologia aqui desenvolvida está previsto para ocorrer no 1o Encontro Nacional da RedeLab de 2017. Melhorias futuras a este trabalho incluem a detecção de anomalias e classificação de suspeição na exportação com maior granularidade dos dados, permitindo a sua identificação independente da empresa: por exemplo, a partir de transações, por rotas de produtos ou por tipo de mercadoria.
Abstract: This research presents the use of data mining techniques to detect brazilian exporting companies suspected of operating dummy exports and consequently incurring the crime of money laundering. Based on studies involving supervised analyzes, a model was developed capable of classifying companies suspected of operating dummy exports. Based on studies with Deep Learning Autoencoder, a pattern of relationship was identified between the numerical attributes representative of the economic and tax data of the companies. From this pattern, is possible to identify anomalies in data of another companies. The companies identified in this study were submitted to the specific area of customs supervision and found fit to integrate the selection schedule for inspections in the year 2017. The technique developed was disclosed to all investigation offices of the RFB through a document called IPEI. A case study presenting the methodology developed is expected to take place at the first national meeting of RedeLab 2017. Future improvements to this work include detection of anomalies and classification of export suspicious with greater granularity of the data, allowing them to be identified independently of the company: for example from transactions, product routes and by commodity type.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.
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