Chez EKXEL IT Services nous sommes persuadés que l'Intelligence Artificielle offre de nouvelles perspectives exaltantes. 

La gestion des risques est une préoccupation essentielle des conseils d’administration des banques et des compagnies d'assurances, leur faculté à les gérer fait d’ailleurs l’objet d’une notation, avec le fameux triple A. Sur ce point, les apports de l’intelligence artificielle et du machine learning sont nombreux. Des lois statistiques telles que l’auto-encodage ou la régression linéaire aident à détecter les fraudes. Le machine learning améliore constamment les modèles et aide l’utilisateur métier à mettre plus facilement le doigt sur des suspicions de risque ou de fraude élevés.

L’IA offre de nouveaux outils puissants de gestion des risques en combinant un volume de données de plus en plus important. La puissance de l’IA à la portée des experts métiers (traders, gestionnaires de risques, auditeurs, inspecteurs) leur permet de réaliser simplement des études de plus en plus complexes. Par exemple, l’IA permet de regrouper des millions de transactions financières selon la similarité de leurs risques. L’expert métier peut ensuite facilement analyser les résultats, interpréter les paramètres de calcul et détecter ainsi d’éventuelles concentrations anormales des risques.  

L’IA permet également de répondre à des problématiques de détection des fraudes, d’anticiper des événements comme l’endettement d’un client, ou son comportement futur. On exploite désormais de nouveaux gisements de données pour alimenter de nouveaux scorings et mieux prédire les comportements. Par exemple, dans la mise à jour de ses modèles de « credit scoring ». Sur ce type de projet, les algorithmes d’IA prennent en compte non seulement l’historique financier issu des institutions financières (INSEE, chambre de commerce…) mais également des données web qui permettent de se faire une idée de la stabilité de l’entreprise, comme le niveau d’engagement des salariés, les démissions, etc.

Les technologies anti-fraude évoluent très rapidement. On constate une nette amélioration dans un domaine tel que l’identification des fausses anomalies. Prenons l’exemple d’une suspicion de fraude suite à l’identification d’un achat réalisé en Espagne avec la carte bleue d’un client français. En rapprochant les données avec celles publiées sur les réseaux sociaux, on peut désormais s’assurer que la personne est bien en voyage en Espagne, ce n’est plus la peine de la contacter. A ce niveau, la data visualization démocratise l’accès à la donnée et donne les moyens de couvrir un spectre de données beaucoup plus large.

La réduction du cycle de détection des fraudes passe souvent par une adaptation de l’infrastructure et de la capacité à alimenter les environnements Big Data de données temps réel. Il faut distinguer les technologies, les méthodes et leur mise en oeuvre dans les organisations. les méthodes sont désormais éprouvées et matures. L’apprentissage semi supervisé, les méthodes séquencielles donnent de bons résultats. Par contre, sur la fraude comme pour d’autres sujets traités par la data science, leur mise en oeuvre autour de datalabs peine à trouver un ROI car elles débouchent sur des cas d’usage trop éloignés du terrain et des métiers, donc peu industrialisables.

Dans ce contexte, les plateformes de data science facilitent l’échange et le collaboratif en regroupant l’ensemble des travaux réalisés autour de la data dans un même outil, et permettent de faire le lien entre ce qui est développé dans les data labs et les métiers.

Chez EKXEL IT Services, nous sommes fiers de disposer d'un vaste réseau de compétences et d'ingénieurs spécialisés dans ce domaine. Vous souhaitez faire appel à nos services ? Expliquez nous vos besoins et n'hésitez pas à nous contacter en nous envoyant un mai à l'adresse suivante : contact@ekxel.com

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