Desenvolvimento de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina é essencial para prever, detectar e mitigar atividades fraudulentas.
A formulação e validação de hipóteses sobre vetores de ataque são fundamentais para a condução de experimentos controlados que validam e iteram sobre estratégias de prevenção.
O papel é colaborativo: analistas de risco, engenheiros de dados, desenvolvedores e gerentes de produto trabalham juntos para construir soluções integradas de ponta a ponta.