Monitorização de operações de risco no jogo online: o exemplo do branqueamento de capitais
O setor do jogo online é frequentemente identificado como vulnerável ao branqueamento de capitais e financiamento do terrorismo (BC/FT), em virtude da sua elevada frequência transacional. Esta dissertação propõe uma abordagem de aprendizagem supervisionada para apoiar a monitorização do risco, formulando o problema como uma classificação binária ao nível do jogador. Com base em dados reais, construíram-se perfis comportamentais agregados que sintetizam a atividade financeira dos jogadores. A modelação recorreu ao algoritmo Random Forest, combinado com validação cruzada estratificada, por forma a lidar com o forte desequilíbrio entre classes. Os resultados evidenciam a eficácia do modelo na identificação e seleção dos casos mais relevantes, permitindo concentrar uma proporção significativa de jogadores já sinalizados nas primeiras posições de uma lista ordenada por risco. Ao mesmo tempo, a definição de critérios de decisão conservadores mostrou-se coerente com a exigência regulatória de minimizar os casos de falsos negativos. A análise de importância das variáveis indica ainda que os volumes financeiros movimentados e a presença de valores elevados desempenham um papel central na diferenciação dos perfis de risco. Apesar das limitações associadas a restrições de confidencialidade e a potenciais imperfeições na rotulagem dos dados, conclui-se que a abordagem proposta constitui um contributo relevante para o apoio à monitorização do risco de BC/FT no jogo online, complementando os mecanismos tradicionais de controlo e os processos de análise humana.
Jogo online, Branqueamento de capitais, Monitorização de transações, Random Forest, Score de risco, Online gambling, Anti-money laundering, Transaction monitoring, Risk scoring
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