Néosoft accompagne son client dans l’optimisation d’un système de détection de fraudes bancaires basé sur des traitements de Data Science
Dans un marché Banque & Finance où l’expérience client reste à réinventer afin de faire face aux Finech, nous avons pour mission d’enrichir et de valoriser la Data qui sommeille dans vos patrimoine de données.
Les enjeux du projet
Notre client, leader du bancaire européen, a sollicité notre accompagnement afin d’optimiser son système de détection des fraudes grâce à la Data Science. L’ambition de ce projet visait à améliorer le fonctionnement et la performance du modèle d’IA en intensifiant les compétences à détecter les activités documentaires malveillantes en interne.
Notre méthodologie
- L’optimisation de l’environnement Hadoop principal
- L’amélioration de la collecte de données et les performances des traitements
- La refonte des pipelines et l’implémentation de SkopeRulesSpark
Nos résultats
Suite à la l’optimisation de la démarche DataOps, notre intervention a permis :
- Un contrôle plus fin des flux d’encaissement frauduleux
- Une meilleure détection des remises de chèques suspectes
Facteurs clés de succès
- Garantir la discrétion sur ce sujet sensible en interne
- Ne pas détériorer la performance du processus de gestion documentaire en y rajoutant de la latence de calcul
« L’intervention de profils Data Engineer ayant des compétences en Data Science a permis d’intervenir à la fois sur l’amélioration du modèle IA ainsi que sur l’infrastructure de la solution technique. »