Selon le WPI, la fraude sur les prêts devrait causer 45 milliards d'euros de pertes d'ici 2023!1 Alors que le phénomène s'accélère avec la numérisation des services financiers, les approches "traditionnelles" ne suffisent plus pour lutter efficacement contre la fraude. La possibilité de gagner de l'argent rapidement grâce à des activités frauduleuses ouvre des voies au crime organisé, notamment au blanchiment d'argent qui peut être lié au financement du terrorisme. Par conséquent, l'incapacité à identifier la fraude menace l'économie mondiale, les pays et tous les citoyens. Les entreprises comme les gouvernements doivent relever des défis pour identifier la fraude dans cet environnement. Comme les fraudeurs agissent rapidement, les institutions doivent suivre le rythme.
Par rapport aux règles simples, les solutions basées sur le ML génèrent 10 à 20 fois moins de faux positifs et atteignent des taux de pertinence allant jusqu'à 40 %, sans nécessiter de personnel supplémentaire.2 Les modèles de ML peuvent utiliser des quantités illimitées de données, effectuer des vérifications croisées et calculer l'influence relative de diverses variables avec une précision, une pertinence et une rapidité sans précédent. Pour endiguer la fraude, les prêteurs doivent avoir des systèmes en place pour surveiller le comportement de tous les commerçants et les demandes qu'ils soumettent. Bleckwen fournit le soutien nécessaire aux organismes de crédit.
L'avenir de la lutte contre la fraude réside dans les solutions spécialisées en IA et ML qui appréhendent parfaitement le secteur bancaire et les stratégies des fraudeurs. Des solutions qui comprennent votre entreprise et votre secteur, limite vos risques et qui maximisent votre retour sur investissement. Les entreprises qui sont déjà familiarisées avec l'IA/ML et qui sont soutenues par des partenaires qui peuvent les aider à anticiper et à intégrer de nouvelles règles, seront probablement les mieux placées pour s'adapter aux changements du marché.
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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