Contexte
Aux grands maux, les grands remèdes
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.Il reste que l'utilisation de la data pour détecter les fraudes reste encore très limitée. Si 72% des entreprises estiment que le big data peut jouer un rôle primordial, seules 2% déclarent exploiter des technologies big data, et 11% font appel à de l'analyse statistique ou du data mining...*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
Challenge
De la conception à la mise en production d'algorithmes de détection
- 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
Solution
Vers l'industrialisation de la Data Science au service de la prévention des risques
Avec ForePaaS, vous allez industrialiser vos algorithmes de détection de fraude :- Opérationnalisez votre Data Science sur ForePaaS 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.