SOLUTIONS PROPULSÉES PAR IA
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Le défi .

  • 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.
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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.
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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.
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