Average Precision (AP) no conjunto de teste
No threshold ótimo de 0.65 (custo assimétrico)
Apenas 1.720 legítimas bloqueadas por engano/mês
91.8% das fraudes interceptadas em tempo real
Em 488K transações, apenas 2.404 são fraudes. Um classificador naive que prevê "legítimo" para tudo já atinge 99.5% de acurácia — mas detecta zero fraudes. Métricas como Precision-Recall AUC e F1 são obrigatórias.
O Isolation Forest detecta anomalias globais pela profundidade de partição, enquanto o Autoencoder (8→32→16→4→16→32→8) captura padrões não-lineares de comportamento normal e penaliza transações que não consegue reconstruir.
Não usar 0.50 fixo. O custo de não detectar uma fraude (R$ 3.500 médio) é 233× maior que o custo de bloquear uma transação legítima (R$ 15 de atrito). O threshold ótimo calibrado é 0.65.
Feature Importance: Isolation Forest vs Autoencoder
Desvio padronizado do valor da transação em relação ao histórico de 90 dias do titular. Valores |Z| > 3 indicam outliers extremos.
Número de transações realizadas na última hora pelo mesmo cartão. Picos acima de 5 tx/h ativam alerta comportamental.
Distância euclidiana entre a transação atual e a anterior. Viagens impossíveis (>500km em <1h) são sinais fortes.
Pontuação de risco do estabelecimento baseada em histórico de chargebacks, tempo de atividade e categoria MCC.
Probabilidade da transação ocorrer no horário observado dado o perfil comportamental do cliente (KDE).
Flag quando o canal de pagamento (e-commerce, POS, contactless) diverge do padrão habitual do titular.
Indicador binário de que a transação ocorre em país nunca antes registrado no histórico do cartão.
Hash do dispositivo utilizado. Dispositivos novos ou mascarados (VPN/Tor) elevam o risco residual.