Simuler l’impact de nouveaux contrôles ou régulations
Renforcer la résilience face aux risques émergents
Use Cases
Cas d'usage en banque pour passer de la détection à la compréhension de la fraude : Analyse causale des comportements frauduleux
Les approches classiques détectent des signaux après coup. ScalFraud modélise les relations de cause à effet pour comprendre les mécanismes de fraude et anticiper les risques avant leur matérialisation.
- Tester des scénarios de détection sur les règles et les comportements
- Identifier les facteurs réellement à l'origine des fraudes
- Réduire les faux positifs et améliorer la précision des alertes
Cas d'usage en assurance pour anticiper et maîtriser les fraudes : Analyse causale des sinistres et comportements
Les approches traditionnelles reposent sur des règles ou des corrélations. ScalFraud modélise les relations de cause à effet pour révéler les mécanismes causaux de fraude, simuler des scénarios et sécuriser les décisions dans des environnements complexes.
- Révéler les mécanismes causaux à l'origine des fraudes
- Simuler des scénarios de fraude pour tester l'impact des dispositifs de contrôle
- Améliorer la fiabilité des alertes et la qualité des décisions
