Análise de resiliência cibernética utilizando técnicas de inteligência artificial em ambiente de big data para evitar paradas e prejuízos no pagamento instantâneo Pix (2025)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUES, DÊNIO ALBARO DE LIMA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; BIG DATA; MERCADO FINANCEIRO
- Language: Português
- Abstract: O pagamento instantâneo brasileiro, também conhecido como Pix, é o meio de pagamento criado pelo Banco Central do Brasil em que os recursos são transferidos entre contas em poucos segundos a qualquer momento. Lançado oficialmente em novembro de 2020, o Pix se tornou o maior fenômeno de utilização de um produto/serviço do mercado financeiro nacional em todos os tempos. Nesse cenário, o maior desafio das instituições financeiras é manter um ambiente tecnológico para suportar a solução Pix, com volume gigantesco de transações funcionando 24h por dia, com elevados níveis de resiliência cibernética em seus 4 pilares (disponibilidade, desempenho, qualidade e segurança), pois a interrupção dessa solução acarreta prejuízos financeiros enormes. O objetivo desse trabalho foi utilizar técnicas de Big Data e Inteligência Artificial para analisar as informações contidas nos milhões de logs coletados nas transações financeiras realizadas com Pix e armazenados em ambiente de big data do Sistema de Cooperativas de Crédito do Brasil – Sicoob, com foco na geração de percepções, investigação e compreensão desses dados, visando criar um modelo que auxilie na identificação de padrões e comportamentos para detectação e classificação de anomalias do ambiente tecnológico, de forma a torná-lo cada vez mais resiliente, evitando falhas na estrutura que acarretam parada total ou parcial dos serviços Pix. Os resultados evidenciam que aplicar algoritmos não supervisionados de Aprendizado de Máquina, em fluxos de Big Data contendo logs transacionais em tempo real, auxilia na detecção de anomalias e na resiliência cibernética em um produto financeiro crítico como o Pix.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
-
ABNT
RODRIGUES, Dênio Albaro de Lima. Análise de resiliência cibernética utilizando técnicas de inteligência artificial em ambiente de big data para evitar paradas e prejuízos no pagamento instantâneo Pix. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a70e8b0-33b9-42ca-bf68-0db05e41f249/Denio_Albaro_de_Lima_Rodrigues_TCC_2025.pdf. Acesso em: 06 mar. 2026. -
APA
Rodrigues, D. A. de L. (2025). Análise de resiliência cibernética utilizando técnicas de inteligência artificial em ambiente de big data para evitar paradas e prejuízos no pagamento instantâneo Pix (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a70e8b0-33b9-42ca-bf68-0db05e41f249/Denio_Albaro_de_Lima_Rodrigues_TCC_2025.pdf -
NLM
Rodrigues DA de L. Análise de resiliência cibernética utilizando técnicas de inteligência artificial em ambiente de big data para evitar paradas e prejuízos no pagamento instantâneo Pix [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 06 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a70e8b0-33b9-42ca-bf68-0db05e41f249/Denio_Albaro_de_Lima_Rodrigues_TCC_2025.pdf -
Vancouver
Rodrigues DA de L. Análise de resiliência cibernética utilizando técnicas de inteligência artificial em ambiente de big data para evitar paradas e prejuízos no pagamento instantâneo Pix [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 06 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a70e8b0-33b9-42ca-bf68-0db05e41f249/Denio_Albaro_de_Lima_Rodrigues_TCC_2025.pdf
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