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
Le problème
Les institutions financières font face à des limites structurelles :
- Modèles basés sur des règles rigides
- IA « boîte noire » difficile à expliquer
- Faible capacité à détecter des cas nouveaux
- Peu de données frauduleuses étiquetées
- Données complexes et multidimensionnelles
Résultat :
- Trop de faux positifs
- Manque de confiance dans les décisions
- Risques opérationnels et réglementaires
La solution
ScalFraud introduit une approche causale de la fraude.
La plateforme Projector™ permet de :
- Identifier les causes des comportements frauduleux
- Combiner données observées et expertise métier
- Générer des profils de fraude synthétiques réalistes
- Sélectionner les variables réellement déterminantes
- Simuler l’impact des différents facteurs
Chaque modèle est :
- Explicable
- Interprétable
- Exploitable par les équipes conformité
Ce que vous pouvez faire
Avec ScalFraud, vous pouvez :
- Détecter des schémas de fraude émergents
- Améliorer la précision des alertes
- Réduire significativement les faux positifs
- Prioriser les cas à forte valeur
- Renforcer l’efficacité des équipes fraude
Résultats
Les modèles développés permettent :
- Une amélioration significative des performances de détection
- Une meilleure généralisation à des cas inconnus
- Une réduction des coûts opérationnels liés aux faux positifs
Mais surtout :
- Vous comprenez pourquoi une alerte est déclenchée
- Vous renforcez la confiance interne et réglementaire
- Vous accélérez la prise de décision
Contrairement aux approches classiques
- Vous ne détectez pas seulement → vous expliquez
- Vous ne subissez pas les modèles → vous les maîtrisez
- Vous ne réagissez pas → vous anticipez
Questions fréquentes
Détection causale de fraude
ScalFraud modélise les relations de cause à effet derrière les comportements frauduleux, permettant la détection de schémas émergents que les systèmes basés sur des règles et l’IA boîte noire manquent.
Réduire les faux positifs à grande échelle
En comprenant les vraies causes de la fraude, ScalFraud réduit considérablement les taux de faux positifs — libérant les équipes conformité pour se concentrer sur les cas à haut risque.
LCB-FT et conformité réglementaire
Générez des résultats de détection de fraude explicables et auditables répondant aux exigences LCB-FT. Renforcez votre posture de conformité avec une logique de décision transparente et traçable.
