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Détection des fraudes grâce à l'intelligence homme-machine
Défi commercial
Une organisation de services financiers cherchait à réduire le nombre de faux négatifs et à améliorer la précision de la détection des fraudes pour les transactions en ligne sans présentation de carte (CNP), en particulier pour les commerçants du secteur aérien.
Solutions mises en œuvre
· Conception d'un écosystème de détection des fraudes hybride homme-machine combinant des modèles d'apprentissage automatique automatisés et une expertise humaine.
· Application de modèles de classification pour identifier les schémas de transactions suspects.
· Intégration des résultats des modèles dans les flux de travail opérationnels de lutte contre la fraude.
Résultats obtenus
· Amélioration de la précision de la détection des fraudes.
· Réduction du taux de faux négatifs lors de l'identification des fraudes.
· Réduction de 20 % de la charge de travail liée aux examens manuels.
· Optimisation de l'efficacité des opérations de lutte contre la fraude pour les services aux commerçants.
Question pour le formulaire de contact : Vos équipes de lutte contre la fraude sont-elles surchargées par les examens manuels ?
