AVALIAÇÃO DE RISCO EM TRANSAÇÕES BANCÁRIAS UTILIZANDO UM SISTEMA FUZZY BASEADO EM REGRAS LINGUÍSTICAS E PARÂMETROS COMPORTAMENTAIS

Este artigo apresenta o desenvolvimento e a validação de um sistema fuzzy para avaliação de risco em transações bancárias, com foco na detecção de comportamentos suspeitos e potenciais fraudes financeiras. Diante do avanço da digitalização no setor bancário e do aumento da sofisticação das práticas fraudulentas, propõe-se uma abordagem baseada em lógica fuzzy do tipo Mamdani, capaz de lidar com incertezas, informações imprecisas e padrões comportamentais complexos, aproximando-se do raciocínio humano. O sistema foi modelado a partir de oito variáveis de entrada relacionadas a características financeiras, temporais e comportamentais das transações, e uma variável de saída representando o nível de risco. As regras linguísticas foram formuladas com base em conhecimento especializado e em dados empíricos provenientes de relatórios do Banco Central do Brasil (BACEN) e da Federação Brasileira dos Bancos (FEBRABAN). A implementação foi realizada em ambiente Python, utilizando a biblioteca scikit-fuzzy. Para validação, foram simulados 4.409 cenários distintos de transações, cujos resultados foram comparados com classificações atribuídas por um especialista em risco bancário. Os resultados indicaram elevada concordância entre o sistema fuzzy e o julgamento humano, alcançando 82% de concordância para cinco classes de risco e 88% quando as categorias foram agrupadas em três classes. Os achados demonstram que o modelo proposto é interpretável, robusto e eficaz como ferramenta de apoio à decisão, contribuindo para o fortalecimento dos mecanismos de segurança e mitigação de fraudes no ambiente financeiro digital.