Contexte
Chaque année la fraude coûte plusieurs centaines de milliers d’euros à votre entreprise. Sans compter l’impact négatif en terme d’image qu’elle génère auprès de vos clients.
Elément clé de votre compétitivité et facteur différentiant de vos concurrents, vous avez fait le choix stratégique d’internaliser cette compétence.
Chaque jour, vos équipes de data scientists travaillent à analyser les comportements suspects, détecter les signaux faibles et modéliser les pratiques pour produire des algorithmes performants.
Avec pour objectifs :
- Détecter la plus en amont possible les comportements suspects
- Réagir le plus rapidement possible
- Améliorer votre performance opérationnelle
Problématique
- La conception d’un algorithme n’est qu’une partie de la réponse. Reste sa mise en œuvre ou plus précisément sa mise en production, phase critique qui nécessite la création d’un environnement technologique complet.
- Plus précisément l’empilement, l’interconnexion des différentes couches fonctionnelles nécessaires à leur exploitation.
- Conserver la propriété intellectuelle de votre algorithme de machine learning ainsi que le fruit de son apprentissage
En pratique, ce sont des projets longs, complexes impliquant de nombreuses ressources expertes et par conséquent très coûteux.
Avant de tirer les premiers bénéfices du travail de vos équipes de Data Science il s’écoule des mois, voire des années, et des millions d’euros.
La solution ForePaaS
Avec ForePaaS, vous allez industrialiser vos algorithmes de détection de fraude :
- Industrialisez sur ForePaaS votre Data Science en un temps record grâce à l’automatisation de l’ensemble de la plate-forme.
- Restez propriétaire de votre intelligence et de votre savoir faire : en internalisant l’exploitation de vos algorithmes vous ne contribuez pas à enrichir une solution spécialisée du marché qui sera utilisée par vos concurrents.