Pode ser ingenuidade da minha parte. Mas acredito que o modelo de partida precisa de mais parâmetros de entrada. Pra identificar transações fraudulentas em um modelo padrão usa-se conferência de informações. Supondo análise de bancada, um ser humano olhando paras as informações.
- Há muitas compras no mesmo comprador? Isso indica suspeita?
- Há volume excessivo de itens na compra que indique fraude?
- Há histórico de fraude pro ip/computador solicitante?
- O nome comprador é diferente do nome registrado para documento do comprador?
- Volume de compras anormal?
Note que o modelo apresentado parece carecer de informações que poderiam suprir essas perguntas. Um modelo um pouco mais sofisticado poderia incluir informações como:
- Descontos => comprador utilizou alguma promoção
- Endereço do pagamento do cartão
- Endereço de entrega
- Itens -- Nome/Descrição -- Quantidade -- Preço unitário -- Informação adicional
- Frete
Gostei demais da apresentação... bem escrita e com linha de raciocínio excelente. Espero ver em breve modelo mais robusto.
Olá SamuelDias
É um prazer receber seu feedback construtivo! Estou muito feliz que você tenha gostado da demonstração. Seu conselho é valioso e mostra uma perspectiva muito cuidadosa, que eu realmente aprecio.
Você destaca alguns pontos, como incluir detalhes sobre histórico de compras, descontos e endereços. São ótimas ideias e irei levá-las em consideração para tornar o modelo ainda mais robusto e abrangente.
Muito obrigado pela sua contribuição e incentivo. Compartilharei uma atualização em breve e adoraria ouvir sua opinião novamente!
Um grande abraço, Guilherme Macanhan