La détection des comportements frauduleux est l'un des problèmes les plus importants du secteur bancaire.
Les modèles de détection de fraude doivent être à la fois robustes et extrêmement rapides pour garantir une réaction rapide à une transaction frauduleuse.
Le paysage en évolution rapide de la criminalité financière signifie que l'algorithme doit être capable de s'adapter rapidement et d'apprendre des nouvelles tendances.
La solution .
Conçu et construit un modèle d'apprentissage automatique pour identifier les transactions frauduleuses par carte de crédit.
Intégré le modèle dans les systèmes d'entreprise pour créer des alertes en temps réel lors de la détection de comportements frauduleux.
Construit une boucle de rétroaction pour continuer à former le modèle Machine Learning afin de toujours apprendre des dernières tendances.
Les résultats .
Réduction des coûts en diminuant le nombre de transactions frauduleuses autorisées.
Amélioration de l'expérience client en identifiant et en bloquant plus rapidement les comportements frauduleux, ainsi qu'en réduisant le nombre de cas où une transaction a été faussement étiquetée comme frauduleuse.
Réduction des coûts du centre d'appels en diminuant le volume d'appels pour les réclamations liées à la fraude.