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- Combinação de mineração de dados e agentes inteligentes para a prevenção e combate ao crime de branqueamento de capitaisClaudio Reginaldo AlexandrePublication . Alexandre, Claudio; Silva, João Carlos Balsa daAs últimas décadas foram marcadas por dois fatos importantes: organizações de combate ao crime de Branqueamento de Capitais (BC) foram criadas; e os Bancos Centrais, normalmente responsáveis pelo controle e definição de normas, ampliaram as leis de Anti-Branqueamento de Capitais (ABC). A agilidade na adaptação do modus operandi dos fraudadores e a falta de informação sistematizada que associe os clientes suspeitos comunicados com a comprovação do crime (classificado neste trabalho como um risco sistémico) são fatores que dificultam a automatização do processo de ABC e pode explicar as raras publicações com soluções inovadoras. A abordagem apresentada nesta tese modifica o tratamento genérico utilizado pela maioria dos trabalhos publicados, indo além da sinalização de transações suspeitas, auxiliando o Analista de ABC na tomada de decisão. Esta tese apresenta uma forma inovadora de integração de processos de aprendizagem, numa perspetiva de grupos de risco, com agentes auxiliando a análise e a tomada de decisão, resultando na implementação do sistema multi-agente denominado Jano, que levou a uma melhoria clara nos resultados relativos à identificação e sinalização de clientes suspeitos de BC. Para cada cliente foi gerado um perfil representando seu padrão de comportamento transacional, permitindo a adoção de uma abordagem que identifica e classifica o nível de risco de BC de cada perfil. Os dados utilizados referem-se a dois anos de movimentações, um com 30 e outro com 32 milhões de transações relevantes. De modo a avaliar a relevância das propostas apresentadas, seis meses de transações foram utilizadas para o teste final, um conjunto dos perfis sinalizados foi submetido aos Analisas de ABC da instituição financeira (IF) que financiou a pesquisa e o resultado foi comparado com outros sistemas em uso naquela IF. Os números obtidos nas métricas F1-score e Matthews Correlation Coefficient permitem concluir que com a metodologia proposta nesta tese foi possível obter resultados melhores, destacando que 76% dos perfis confirmados como suspeitos não foram reportados ao órgão regulador na época da sua ocorrência, porque nenhum sistema em utilização na IF sinalizou-os como suspeitos.