Que tarefas as GNN resolvem na deteção de fraudes?

As redes neuronais de grafos (GNN) na deteção de fraudes são usadas para analisar relações complexas entre objetos (por exemplo, utilizadores, transações, dispositivos) na forma de grafos.

As principais tarefas que as GNN resolvem na deteção de fraudes:

• Identificar padrões fraudulentos baseados nas ligações entre objetos, que são difíceis de detectar com métodos tradicionais.
• Analisar anomalias nas interações de rede, por exemplo, cadeias suspeitas de transações.
• Melhorar a qualidade da classificação de objetos como fraudulentos ou legítimos, tendo em conta o contexto das suas ligações.

Exemplo: se um utilizador estiver ligado a várias contas suspeitas através de dispositivos ou IPs comuns, a GNN pode identificar essa rede e aumentar a probabilidade de esse utilizador estar envolvido em fraude.