Cas d'usage
Les modèles utilisés pour la détection de la fraude financière ne cessent de se perfectionner, mais pour détecter 100 % des fraudes, il faut tester 100 % des transactions et bloquer 100 % des transactions frauduleuses.
Atténuation des risques
Détectez automatiquement les fraudes dans l'intégralité des transactions
Gains d'efficacité
Réduisez les coûts liés à la détection des fraudes
Expérience client
Réduisez le taux de faux positifs
Problématique
La fraude financière touche tous les domaines, des cartes-cadeaux aux prêts hypothécaires, et s'accompagne souvent d'une usurpation d'identité. Lorsque les comptes d'un consommateur font l'objet d'un accès ou d'une utilisation frauduleuse, l'objectif est que les moteurs de détection mettent immédiatement fin à cette activité. Mais dans la pratique, il arrive souvent que de multiples transactions frauduleuses soient effectuées avant que les comptes soient bloqués. En conséquence, les institutions financières subissent des pertes et les consommateurs subissent des désagréments ou, pire, une usurpation d'identité. La solution idéale consisterait à déceler d'éventuelles fraudes dans 100 % des transactions financières effectuées à partir de sources de données multiples, puis à stopper toutes les transactions que les règles ont jugées frauduleuses.
Solution Alteryx
La détection de la fraude dépend généralement de la corrélation de données provenant de sources multiples. La plupart des entreprises ne sont pas conçues pour examiner les transactions dans tous les silos, de sorte que même si elles peuvent détecter une fraude, elles ont du mal à la prouver ou à la bloquer.
Avec l'analytique, les entreprises peuvent automatiser le test de 100 % des points de données, puis identifier les valeurs inhabituelles indiquant un risque et mener des examens plus approfondis. Grâce à la visibilité sur les données transactionnelles en temps réel, il est possible de facilement détecter la fraude au moment où elle se produit et de prendre des mesures immédiates pour réduire les pertes qui en découlent.
Alteryx Machine Learning fournit une plateforme de machine learning évolutive qui ne requiert aucun codage, où les données des fraudes passées peuvent être utilisées pour prédire les fraudes futures. Notre plateforme vous recommandera même un modèle de machine learning qui correspond le mieux à vos données et à vos objectifs. Une fois le modèle créé, vous pouvez l'utiliser pour prédire la fraude dans les transactions futures.
1 - Connexion aux données
Sélectionnez ce que vous souhaitez prédire et générez automatiquement des modèles prédictifs, sans aucun codage.
2 – Analytique avancée
Établissez la corrélation entre les caractéristiques et les transactions frauduleuses.
3 – Communication des résultats
Exportez les résultats à communiquer et exploitez les résultats du modèle.
La possibilité de voir les transactions quasiment en temps réel et de confirmer les fraudes a tout changé.
Scott Peacock, directeur Data Analytics and Insight
Walmart