Problème commercial
Une organisation de services financiers avait pour objectif de réduire le nombre de faux négatifs et d'améliorer la précision de la détection des fraudes pour les transactions en ligne sans présentation de carte (CNP), en particulier au sein des groupes de commerçants aériens.
Mesures prises
· Conçu de manière évolutive écosystème de détection des fraudes homme-machine combinant des modèles de machine learning automatisés avec une évaluation humaine.
· Modèles de classification appliqués pour identifier les modèles de transactions suspectes.
· Résultats des modèles intégrés dans les flux de travail opérationnels d'examen des fraudes.
Résultats obtenus
· Amélioration de la précision de la détection des fraudes.
· Réduction du nombre de faux négatifs lors de l'identification frauduleuse.
· Atteint Réduction de 20 % de l'effort de révision manuelle.
· Amélioration de l'efficacité des opérations de fraude liées aux services aux commerçants.
Question pour le formulaire de contact : Les équipes de lutte contre la fraude sont-elles surchargées de révisions manuelles ?
