Monitorização de operações de risco no jogo online: o exemplo do branqueamento de capitais
type: CreativeWork
description: 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.
abstract: 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.
author: Estanque, Nuno Alexandre Apolónia do
language: por
keywords: Jogo online, Branqueamento de capitais, Monitorização de transações, Random Forest, Score de risco, Online gambling, Anti-money laundering, Transaction monitoring, Risk scoring
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
date published: 2026-05-11
date modified: 2026-07-24T00:50:01Z
provider: Universidade Aberta
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Aberta

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10400.2/22186