000			02609nam a2200241 4500
001			394439
090			_a394439
100			_a20170320d2016 y0pory50 ba
101			_apor
200			_aMineração de dados como suporte à detecção de lavagem de dinheiro _bRecurso eletrónico _fEbberth Lopes de Paula
210			_aBrasília _c[s.n.] _d2016
215			_a1 CD-ROM _d12 cm
300			_aDissertação apresentada à Universidade de Brasília como requisito parcial para conclusão do Mestrado Profissional em Computação Aplicada, tendo como orientador Marcelo Ladeira. Ficheiro de 3,09 MB em formato PDF (114 p.). Resumo inserto na publicação.
330			_aEste trabalho apresenta o uso de técnicas de mineração de dados para detecção de empresas exportadoras brasileiras suspeitas de operarem exportações fictícias e consequente 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.
606			_aBRANQUEAMENTO DE CAPITAIS _9243734
606			_aSOFTWARE _9235148
606			_aPROCESSAMENTO DE DADOS _9101309
606			_aTESE _9334284
606			_aBRASIL _9331399
700			_aPAULA _bEbberth Lopes de _9358384
955			_xOferta