Un des enjeux les plus importants pour créer des modèles de détection performants et viables pour nos clients (des organismes de financement tels que le crédit, le leasing et le factoring) est d’obtenir une donnée, qualifiée comme frauduleuse ou non, suffisamment importante en volume et diverse en patterns de fraude ou non-fraude.
En France, les pertes liées à la fraude financière en 2022 sont estimées à +175 millions d’euros. Et les fraudeurs améliorent constamment l'efficacité et la rentabilité de leurs transactions grâce aux technologies (deepfake, Chat GPT, nouveaux modes de paiement, etc). Des solutions concrètes existent pour lutter efficacement contre la fraude.
Depuis quelques mois, l'industrie des crédits à la consommation, comme de nombreuses autres industries, se trouve confrontée à un contexte exceptionnellement instable. L'éclatement de la crise géopolitique a provoqué une onde de choc économique, engendrant une série de défis majeurs dans l'élaboration de crédits robustes et flexibles.