{"id":30958,"date":"2024-12-18T11:04:47","date_gmt":"2024-12-18T14:04:47","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=30958"},"modified":"2024-12-19T19:06:31","modified_gmt":"2024-12-19T22:06:31","slug":"o-potencial-da-modelagem-sequencial-na-prevencao-de-fraudes-insights-dos-especialistas-do-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/o-potencial-da-modelagem-sequencial-na-prevencao-de-fraudes-insights-dos-especialistas-do-nubank\/","title":{"rendered":"O potencial da modelagem sequencial na preven\u00e7\u00e3o de fraudes: insights dos especialistas do Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Contribui\u00e7\u00f5es: <\/em><\/strong><strong><em>Cinthia Tanaka, Edesio Alcoba\u00e7a, Felipe Almeida, Caroline Custodio, Pedro Schoen, Ot\u00e1vio Vasques<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A preven\u00e7\u00e3o de fraudes continua sendo um dos desafios mais urgentes para as institui\u00e7\u00f5es financeiras, j\u00e1 que os fraudadores est\u00e3o sempre evoluindo suas t\u00e1ticas. No Nubank, utilizamos a tecnologia e a ci\u00eancia de dados para nos mantermos um passo \u00e0 frente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste post, voc\u00ea conhecer\u00e1 um pouco mais sobre a modelagem sequencial \u2014 uma t\u00e9cnica avan\u00e7ada de aprendizado de m\u00e1quina que transformou a forma como detectamos e prevenimos fraudes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nossa equipe de especialistas, Carol, Pedro e Ot\u00e1vio, da equipe de Fraud Data Science (DS) do Nubank, compartilham suas experi\u00eancias na constru\u00e7\u00e3o e escalabilidade de modelos sequenciais. Descubra como esses modelos nos ajudaram a entender melhor os padr\u00f5es de fraude e melhorar a prote\u00e7\u00e3o aos clientes, com base nas respostas fornecidas pelos nossos especialistas \u00e0s perguntas elaboradas pelo time editorial do Nubank.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: O que s\u00e3o modelos sequenciais? Como eles se diferem dos modelos tradicionais de aprendizado de m\u00e1quina?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: A principal diferen\u00e7a entre os modelos sequenciais e os modelos tradicionais de aprendizado de m\u00e1quina est\u00e1 relacionada \u00e0 forma como incorporamos as features. Em vez de fazer feature engineering manualmente (por exemplo, agregando um determinado valor dentro de uma janela de tempo espec\u00edfica, como 24 horas), alimentamos o modelo com eventos (por exemplo, uma compra com cart\u00e3o de cr\u00e9dito seguida de um empr\u00e9stimo). O tempo entre os eventos e a ordem em que eles ocorrem s\u00e3o sinais cr\u00edticos para identificar fraudes e roubos, tornando os modelos sequenciais particularmente eficazes para esses casos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Por que voc\u00eas come\u00e7aram a investir em modelos sequenciais?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Carol<\/strong>: Os modelos sequenciais oferecem v\u00e1rias vantagens, especialmente quando se trata de escalabilidade e adaptabilidade. Para os modelos sequenciais, temos um desafio diferente para construir as features em tempo real. N\u00e3o temos um grande volume de features para criar, \u00e9 relativamente f\u00e1cil fazer o feature engineering. O problema \u00e9 receber um array ordenado de eventos para que voc\u00ea possa calcular as features de cada evento. No entanto, uma vez que voc\u00ea tem a estrutura pronta, \u00e9 f\u00e1cil expandi-la, pois voc\u00ea tem chaves padr\u00e3o que recebe e isso n\u00e3o muda quando adiciona mais eventos ou dados ao modelo &#8211; n\u00e3o h\u00e1 necessidade de alterar o feature engineering, tornando-a escal\u00e1vel e mais f\u00e1cil de adaptar a diferentes geografias.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: Complementando o que a Carol mencionou, o verdadeiro benef\u00edcio dos modelos sequenciais \u00e9 que eles nos permitem descobrir rela\u00e7\u00f5es entre eventos que poder\u00edamos perder com modelos tradicionais. Por exemplo, saber o que aconteceu primeiro e o que aconteceu por \u00faltimo, ou quanto tempo passou entre esses eventos, nos ajuda a identificar padr\u00f5es de fraude que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Como voc\u00eas implementaram os modelos sequenciais?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: Utilizamos redes neurais para implement\u00e1-los, em uma estrutura que processa eventos com camadas que tamb\u00e9m recebem entradas adicionais relacionadas \u00e0s features tradicionais (tabulares). Em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s features, podemos criar qualquer n\u00famero de features por evento, de modo que cada evento tenha <em>n<\/em> features predefinidas. Cada evento tem o mesmo conjunto de features e, se precisarmos de algo novo, devemos inclu\u00ed-lo em um mapa. Tamb\u00e9m podemos trabalhar em uma estrutura que incorpore informa\u00e7\u00f5es tradicionais junto com as features sequenciais. Para projetar o conjunto de dados de treinamento, capturamos eventos em uma janela de tempo espec\u00edfica, limitando o n\u00famero de eventos para otimizar o desempenho.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Carol<\/strong>: Em produ\u00e7\u00e3o, tivemos que buscar dados em um formato com o qual n\u00e3o est\u00e1vamos acostumados. Em geral, para modelos tradicionais, acessamos diferentes endpoints de servi\u00e7os e a serving layer de dados, mas nenhuma das fontes de dados nos forneceria todas as informa\u00e7\u00f5es que precis\u00e1vamos para nosso modelo sequencial, ent\u00e3o n\u00e3o conseguimos buscar os dados de um \u00fanico lugar nesse caso. Nossa solu\u00e7\u00e3o foi construir uma aplica\u00e7\u00e3o de streaming usando Apache Flink para obter todos os eventos de um determinado cliente, considerando uma janela de tempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ot\u00e1vio<\/strong>: Sem a aplica\u00e7\u00e3o de streaming, ter\u00edamos que buscar esses eventos individualmente, fazendo chamadas para v\u00e1rios servi\u00e7os diferentes. Nossa aplica\u00e7\u00e3o escuta um t\u00f3pico Kafka que cont\u00e9m todo o <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Change_data_capture\">Change Data Capture (CDC)<\/a> relacionado aos eventos que nos interessam. A parte dif\u00edcil foi que tivemos que entrar em contato com as equipes que possu\u00edam os dados para integr\u00e1-los \u00e0 plataforma, de modo que pud\u00e9ssemos consumir os eventos neste t\u00f3pico. A aplica\u00e7\u00e3o de streaming \u00e9 respons\u00e1vel por realizar os joins necess\u00e1rios para que possamos construir a consulta SQL usando Apache Pinot.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Quais foram os desafios durante a implementa\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: Um dos primeiros desafios que enfrentamos foi lidar com vazamentos de mem\u00f3ria ap\u00f3s o deployment do modelo. Felizmente, conseguimos depurar e resolver o problema, mas isso levou algum tempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tamb\u00e9m foi dif\u00edcil validar se as previs\u00f5es online estavam corretas: se uma feature espec\u00edfica no evento estava errada ou se a ordem estava incorreta, o array n\u00e3o corresponderia ao input do batch, ent\u00e3o tivemos que validar cada feature dentro de cada evento. Em termos de interpretabilidade, usamos SHapley Additive exPlanations <a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper\/7062-a-unified-approach-to-interpreting-model-predictions.pdf\">(Shap)<\/a>, mas tivemos que adapt\u00e1-los para funcionar com os dados sequenciais. Para cada evento, temos um valor Shap, mas podemos som\u00e1-los para l\u00ea-los como o valor Shap para features usuais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Carol, Ot\u00e1vio<\/strong>:&nbsp; O principal desafio do projeto foi construir a aplica\u00e7\u00e3o de streaming que precis\u00e1vamos para consumir eficientemente os dados em tempo real, j\u00e1 que foi uma das primeiras desenvolvidas no Nubank. Processar grandes volumes de dados de eventos, garantir compatibilidade entre os formatos de valida\u00e7\u00e3o online e batch, e lidar com tempos de resposta irregulares tamb\u00e9m foram obst\u00e1culos significativos que enfrentamos ao implement\u00e1-la.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao pensar em novas aplica\u00e7\u00f5es, uma coisa que tende a preocupar os stakeholders \u00e9 o custo envolvido, mas n\u00e3o vimos muita diferen\u00e7a nesse aspecto em compara\u00e7\u00e3o com os modelos tradicionais.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Como os modelos sequenciais impactaram a preven\u00e7\u00e3o de fraudes?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: Embora pare\u00e7a que a estrutura do modelo sequencial seja mais complexa, ela \u00e9 mais simples no lado dos dados: bilh\u00f5es de linhas podem ser processadas em poucas horas. Para o primeiro <em>proof-of-concept<\/em> que fizemos, os resultados foram piores do que nosso baseline, mas como a estrutura era leve e f\u00e1cil de usar, come\u00e7amos a utiliz\u00e1-la para outros casos de uso, nos quais obtivemos um desempenho melhor do que o baseline.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Voc\u00ea diria que o pr\u00f3ximo passo \u00e9 tornar os modelos sequenciais globais?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pedro<\/strong>: Vimos que o comportamento dos fraudadores \u00e9 semelhante entre os pa\u00edses e n\u00e3o h\u00e1 limita\u00e7\u00e3o quando se pensa em arquitetura do modelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Carol<\/strong>: No lado do consumo de dados, h\u00e1 uma necessidade de adapta\u00e7\u00e3o aos requisitos legais (privacidade de dados \/ compartilhamento de dados) e \u00e0s fontes de dados de cada pa\u00eds. Pode ser que precisemos integrar novas fontes de dados ou adaptar certos eventos localmente. Por exemplo, o Pix (m\u00e9todo de transfer\u00eancia instant\u00e2nea) s\u00f3 existe no Brasil.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ot\u00e1vio<\/strong>: Pode haver dom\u00ednios nos quais essa padroniza\u00e7\u00e3o de dados acontece quase de forma autom\u00e1tica, e esses s\u00e3o os dom\u00ednios nos quais j\u00e1 come\u00e7amos a trabalhar em uma vers\u00e3o global do modelo sequencial. Para outros dom\u00ednios, podemos precisar abstrair certos eventos para garantir que tenhamos uma estrutura que seja independente do pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">P: Finalmente, quais li\u00e7\u00f5es voc\u00eas aprenderam e quais dicas compartilhariam com outras equipes?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Carol, Ot\u00e1vio, Pedro<\/strong>: Algumas li\u00e7\u00f5es-chave se destacam. Primeiramente, os modelos sequenciais s\u00e3o muito mais f\u00e1ceis de reaproveitar para diferentes casos de uso em compara\u00e7\u00e3o com os modelos tradicionais. Embora o modelo se beneficie das capacidades da GPU, \u00e9 importante lembrar que, quanto mais dados voc\u00ea tiver, maiores ser\u00e3o as exig\u00eancias de recursos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outra li\u00e7\u00e3o importante foi a aplica\u00e7\u00e3o de streaming \u2014 construir uma do zero foi um movimento arriscado, mas valeu a pena. A principal li\u00e7\u00e3o \u00e9 que, ao tentar algo novo, \u00e9 importante planejar com anteced\u00eancia e mitigar os riscos. N\u00e3o come\u00e7amos buscando todos os eventos usando a aplica\u00e7\u00e3o de streaming. Em vez disso, avaliamos se era vi\u00e1vel para cada fonte de dados e trabalhamos de perto com outras equipes para garantir uma integra\u00e7\u00e3o tranquila.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Finalmente, para agilizar o treinamento de modelos sequenciais, constru\u00edmos um fluxo de trabalho personalizado usando uma ferramenta interna (<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/fluxos-de-machine-learning-com-common-python-workflows-de-pipelines-complexas-a-execucao-sem-costura\/\">Common Python Workflows<\/a>) com o apoio da nossa equipe de infraestrutura. Nosso conselho para outras equipes interessadas em explorar modelos sequenciais \u00e9 come\u00e7ar com um caso de uso claro e estar pronto para um desenvolvimento iterativo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A implementa\u00e7\u00e3o de modelos sequenciais no Nubank aprimorou significativamente nossa capacidade de prevenir fraudes e proteger nossos clientes. Ao usar redes neurais avan\u00e7adas para processar dados baseados em eventos, constru\u00edmos modelos escal\u00e1veis e adapt\u00e1veis que podem responder rapidamente aos padr\u00f5es de fraude em constante evolu\u00e7\u00e3o. As li\u00e7\u00f5es aprendidas ao longo dessa jornada destacam o poder da inova\u00e7\u00e3o e da adaptabilidade na luta contra fraudes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No Nubank, estamos comprometidos em expandir os limites da Ci\u00eancia de Dados e do Aprendizado de M\u00e1quina para proteger nossos clientes. Fique atento para mais insights da s\u00e9rie Purple MinDS, onde continuamos explorando os \u00faltimos avan\u00e7os em preven\u00e7\u00e3o de fraudes e al\u00e9m.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Purple MinDS \u00e9 uma s\u00e9rie de blogs que fala sobre os desafios enfrentados pelos cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de m\u00e1quina no seu dia a dia no 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