Face à l’augmentation des fraudes sur les financements à la clientèle particuliers et à la diversité des modes opératoires utilisés par les fraudeurs, la DIAC a décidé de faire appel à l’expertise de la société Bleckwen pour renforcer son dispositif de contrôle interne. En effet, DIAC a la volonté de lutter efficacement contre les fraudes qui sont dues soit à des usurpations d’identité soit, de manière plus classique, à la fourniture de faux éléments de revenus, patrimoniaux ou ayant trait à leur état-civil (adresse, charges, activité). Dans un grand nombre de cas, elles se traduisent par une revente immédiate du véhicule à un tiers souvent de bonne foi.
Il est d’autant plus important de lutter contre la fraude au crédit que, selon le GAFI, il s’agit d’un des moyens utilisés pour financer le terrorisme. Dans ce contexte, DIAC souhaite tenir pleinement son rôle dans la lutte contre la criminalité financière. Elle apporte son expertise métier de la clientèle particuliers et sa connaissance de la fraude à Bleckwen dont l’expertise technologique en matière d’IA permet d’exploiter plusieurs centaines de variables en temps réel et d’être plus pertinent sur la détection des fraudes.
« L’augmentation de la fraude sur le périmètre du crédit aux particuliers est un enjeu majeur pour toute société financière ; collaborer avec Bleckwen nous a semblé naturel, car cela permet de se doter d’un outil basé sur l’intelligence artificielle afin d’intégrer les apports permanents dans le système issu de l’analyse des nouveaux cas. »
L’association du scoring éprouvé de DIAC et de l’IA issue de Bleckwen est un gage de robustesse. De plus, cela contribue à la maîtrise du ratio de fraudes sur notre production et ainsi à la maîtrise du risque. À noter qu’une étude est en cours pour étendre cette collaboration à la clientèle entreprise.
« Cette collaboration avec DIAC nous permet d’étendre notre offre dans la continuité de notre mission : fournir les technologies les plus pertinentes pour combattre la criminalité financière. »
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.
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