Description
Notre équipe d’experts en IA a collaboré avec une grande banque française pour développer un système avancé de détection de virements frauduleux. L’objectif était de mettre en place un algorithme capable d’analyser les historiques de transactions pour identifier les motifs de fraude. Ce système devait ensuite être capable de scruter les logs de virements en temps réel pour détecter et prévenir les transactions frauduleuses avant leur exécution.
Business goals
- Prévenir les virements frauduleux avant leur réalisation
- Minimiser les pertes financières dues à la fraude
- Renforcer la confiance des clients en assurant la sécurité de leurs transactions
DATA
- Historiques de transactions bancaires
- Logs de virements en cours et passés
- Informations sur les profils des clients et leurs habitudes de transactions
Environnement technique
- Apache Spark pour le traitement et l’analyse de grands volumes de données de transaction en temps réel
- Infrastructure on-premise pour une gestion sécurisée et conforme des données bancaires
- Solutions de stockage de données à grande échelle et de systèmes de gestion de bases de données pour une récupération et un traitement efficaces des données
Algorithm & models
- Algorithmes d’apprentissage automatique pour l’analyse de motifs dans les historiques de transactions
- Systèmes de détection d’anomalies pour identifier les comportements suspects en temps réel
- Modélisation prédictive pour évaluer le risque de fraude de chaque transaction
