Cas d'usage

Détectez la fraude et les anomalies grâce à l’IA. Analysez vos données en temps réel, identifiez des schémas complexes de fraude, réduisez les pertes financières et libérez vos équipes pour des tâches à forte valeur ajoutée.

Besoin

La fraude et les anomalies représentent des défis majeurs pour de nombreux secteurs, tels que les assurances et la finance. Les entreprises perdent chaque année des milliards en raison de comportements frauduleux ou de dysfonctionnements passés inaperçus. Ces situations nuisent à la rentabilité, à la satisfaction client, et à la réputation des organisations.

Principaux défis :

Volume élevé de données : Les systèmes traditionnels peinent à traiter des millions de transactions ou dossiers quotidiennement.
Complexité des schémas de fraude : Les fraudeurs évoluent constamment, utilisant des techniques sophistiquées pour échapper à la détection.
Dépendance aux contrôles manuels : Les audits humains, bien que nécessaires, sont chronophages, coûteux et limités dans leur capacité à détecter des patterns complexes.
Réactivité : Les anomalies passent souvent inaperçues jusqu’à ce qu’elles causent des pertes importantes, faute d’une détection précoce.

Ces défis soulignent la nécessité d’une solution robuste, rapide, et automatique.

Solution

En associant des indicateurs pertinents à des algorithmes d’intelligence artificielle, il devient possible de détecter efficacement la fraude et les anomalies. Les modèles de Machine Learning supervisés, tels que les arbres de décision boostés, sont particulièrement adaptés lorsqu’on dispose d’exemples de fraude connus. En l’absence de tels exemples, des approches non supervisées comme les forêts d’isolation permettent d’identifier des comportements inhabituels ou anormaux dans les données.

Comment fonctionne l’IA dans ce contexte ?

Analyse des données historiques: Les données de fraude passées sont minutieusement examinées pour évaluer leur pertinence dans l’entraînement d’un algorithme de machine learning supervisé. Cette étape permet également d’identifier les comportements déviants les plus fréquents et les plus coûteux pour l’entreprise, afin de prioriser leur détection dans le processus.
Conception des algorithmes: Les algorithmes de machine learning sont développés en tenant compte des spécificités des données et des objectifs définis. Les premiers modèles sont entraînés, et des résultats préliminaires sont générés pour une évaluation initiale.
Validation et ajustement par les experts métier : Les résultats obtenus sont analysés par les spécialistes de l’entreprise pour évaluer leur pertinence et identifier les éventuelles améliorations nécessaires. Les ajustements sont effectués sur l’algorithme afin d’optimiser sa précision et sa capacité à détecter les anomalies et les fraudes.
Déploiement et industrialisation de l’algorithme : Une fois l’algorithme validé et optimisé, il est intégré dans les systèmes de l’entreprise pour fonctionner en temps réel. Cette étape permet une détection proactive et continue des fraudes et anomalies, contribuant à une meilleure protection des actifs de l’entreprise.

Domaines d’applications de telles méthodes :

Assurance (domaine de la santé) : Détection de réclamations frauduleuses pour des soins non réalisés.
Assurance entreprise/objets : Identification des demandes frauduleuses et de faux certificats médicaux après des sinistres fictifs ou exagérés.
Banques : Surveillance des transactions pour détecter des activités suspectes telles que le blanchiment d’argent, les fraudes par carte ou les transferts inhabituels.

Bénéfices

Réduction des pertes financières et économies prospectives: Grâce à la détection proactive, les entreprises peuvent identifier et bloquer les activités frauduleuses avant qu’elles n’entraînent des pertes significatives.
Surveillance en temps réel: Les données sont analysées en temps réel, permettant une réactivité immédiate face aux comportements suspects.
Amélioration de la précision: Les algorithmes d’IA surpassent les systèmes traditionnels en détectant des schémas complexes de fraude qui échapperaient aux analyses manuelles ou basées sur des règles déterministiques.
Réduction de la charge de travail humain: En automatisant la détection, l’IA libère les équipes pour qu’elles se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l’investigation approfondie des cas signalés.
Amélioration et évolution: À mesure que des exemples sont trouvés, ces derniers peuvent affiner les systèmes d’IA pour les rendre toujours plus performants et précis.