Inteligência Algorítmica em Análise Preditiva

Desafio

Monitorar o comportamento dos usuários dentro do sistema exigiu a criação de mecanismos para registrar, organizar e interpretar grandes volumes de dados de navegação e ações é um desafio. Ainda, a crescente complexidade dos dados e a dificuldade em identificar padrões de comportamento suspeito de forma eficiente movimentou a Cocamar a buscar soluções para aprimorar seus processos.

Contexto

O Projeto surgiu da necessidade de transformar o processo de análise de riscos e fraudes, que até então era reativo e manual, em um processo proativo e automatizado. O contexto envolvia a crescente complexidade dos processos e a dificuldade em identificar fraudes de forma antecipada, motivando a criação de um sistema que monitora o comportamento dos usuários no sistema. Por meio do sistema, analisa-se como cada colaborador interage com as funcionalidades para detectar padrões suspeitos de uso.

Foi necessário garantir que os dados coletados fossem relevantes, éticos e respeitassem a privacidade dos colaboradores. Para tanto, o modelo precisava ser customizado para o contexto específico da cooperativa, o que exigiu conhecimento técnico avançado e um processo contínuo de testes e ajustes.

Um dos maiores desafios foi traduzir comportamentos humanos em indicadores objetivos de risco, sem gerar falsos positivos ou comprometer a confiança dos usuários. Foi essencial promover uma colaboração estreita entre TI, auditoria, compliance e as áreas operacionais, para garantir que os modelos refletissem a realidade dos processos e fossem aplicáveis no dia a dia. Não havia automação no processo, era tudo de forma reativa (dependência exclusivamente de Canal de Denúncias)

Desenvolvimento

O projeto foi estruturado para desenvolver um sistema de análise preditiva, focado inicialmente no processo de faturamento, por ser o mais vulnerável a fraudes.

Necessidades para implementação:

• Customização de algoritmos;
• Estruturação de todo o banco de dados;
• Modificação do sistema atual de análise;
• Zero investimento financeiro

Ferramentas utilizadas:

• Tecnologias de ciência de dados;
• Sistemas de gestão de dados internos;
• Ferramentas de visualização e análise preditiva.

Áreas envolvidas:

• Faturamento (escopo do projeto);
• TI (para desenvolvimento e integração do sistema);
• Compliance e auditoria (para validação dos critérios de risco).

Resultados

A Cocamar obteve resultados financeiros e não financeiros. Dentre os financeiros, houve redução de perdas financeiras com fraudes e otimização de recursos humanos com automação de análises. Com relação aos impactos não financeiros, foi possível observar a melhoria na cultura de prevenção e segurança, aumento da confiança nos processos internos e fortalecimento da governança de dados.

Apesar do sucesso da ação, aprendeu-se que poderia sido antecipado o envolvimento de mais áreas desde o início.

Com a ação a cooperativa aprendeu a utilizar a análise preditiva como ferramenta estratégica e identificou a necessidade contínua de capacitação em tecnologia e dados.

Próximas iniciativas

Pretende-se refinar os algoritmos com mais dados históricos e ajustar os indicadores de risco com base nos primeiros resultados preditivos

Também há projeção de expansão do sistema para outras áreas sensíveis a fraudes, como recebimento, logística e demais áreas. O projeto foi estruturado para abranger novos processos de outras áreas da cooperativa.

Responsável pelo case

Gabriela Luiza Araujo dos Santos

Analista de Inovação e Processos

E-mail: gabriela.santos@cocamar.com.br