Contexte
Les fraudes détectables et indétectables constituent l’un des facteurs de risque les plus sensible dans le secteur bancaire. Les outils traditionnels de détection de ces fraudes demeurent encore des solutions fragmentées, aux coûts opérationnels élevés, quand une expertise Machine Learning se révèle être une véritable arme contre la fraude en réduisant la friction et le traitement manuel.
Ce contexte nécessite une optimisation plus poussée de l’ensemble des pratiques, des technologies et des modèles, réalisable grâce à une expertise Data Science / Big Data.
Population d’utilisateur visée :
Directions des services bancaires, assurances, secteur public
Description et valeur ajoutée :
• Étude, diagnostic et recommandations sur les problématiques majeure des organismes financiers privés (banques, assurances) et de publics (service d’impôt).
• Analyse à froid des données pour construire des variables permettant de révéler les mouvements spécifiques à la fraude.
• Détection en amont des profils et comportements frauduleux (fraude interne, cybercriminalité, usurpation d’identité et vol d’informations bancaires, fraude à la carte bancaire ou aux chèques etc.)
• Construction de modèles prédictifs des fraudes futures
• Mise en place de process de minimisation des dommages
• Mise en place d’alertes et de bonnes pratiques pour prendre les bonnes précautions/actions au bon moment
