• ASubstituir o algoritmo Isolation Forest por um modelo supervisionado de classificação, como Random Forest, treinado com os rótulos de fraude confirmada, para reduzir falsos positivos e melhorar a precisão dos alertas.
• BAjustar o limiar de decisão do Isolation Forest para aumentar a sensibilidade, priorizando a detecção de todas as anomalias possíveis, mesmo que isso eleve a taxa de falsos positivos, pois o custo de um falso negativo é maior que o de um falso positivo.
• CImplementar uma análise de enriquecimento de dados com técnicas de link analysis para identificar redes de fornecedores relacionados, combinada com uma matriz de risco que utilize a criticidade do impacto financeiro como eixo principal, permitindo priorizar casos de alto impacto independentemente da probabilidade estimada.
• DAplicar técnicas de mineração de regras de associação para descobrir padrões de fracionamento e duplicidade, e utilizar os resultados para recalibrar o modelo de anomalias, eliminando a necessidade de validação manual dos alertas.
• EReduzir a dimensionalidade dos dados com PCA (Análise de Componentes Principais) antes de aplicar o Isolation Forest, pois a alta dimensionalidade é a principal causa dos falsos positivos, e adotar um sistema de pontuação de risco baseado exclusivamente na probabilidade de ocorrência.

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