Le projet
Banque CPH, acteur bancaire local depuis plus de 85 ans, souhaitait moderniser ses outils de détection des fraudes afin de répondre à l’évolution du cadre réglementaire et à l’émergence de nouveaux schémas frauduleux.
L’enjeu était de renforcer l’efficacité des contrôles existants tout en préservant la qualité du service client et en respectant les exigences fortes liées à la confidentialité des données et à la souveraineté technologique.
Le challenge
Réduire le temps de réaction face aux fraudes émergentes, en identifiant plus rapidement les comportements atypiques et en s’adaptant à des scénarios en constante évolution.
Garantir une conformité stricte avec les réglementations en vigueur (RGPD, futur IA Act), au travers d’une solution entièrement locale, sans recours au cloud, afin de conserver un contrôle total sur les données et les traitements.
Limiter les faux positifs, qui génèrent des frictions pour les clients, mobilisent inutilement les équipes internes et complexifient les processus opérationnels.
Notre solution
Nous avons conçu un modèle de machine learning intégré au système de scoring existant, capable d’évoluer grâce à un mécanisme de labélisation continue.
Approche :
Immersion métier pour comprendre les règles existantes.
Développement d’un modèle IA explicable et conforme.
Itérations rapides pour améliorer la précision et réduire les faux positifs.
Gouvernance solide et formation des équipes pour une adoption réussie.
Avantages pour les utilisateurs :
Moins de transactions bloquées à tort.
Explications claires pour chaque recommandation IA.
Gain de temps et réduction de la charge manuelle.
Retour des équipes :
Les analystes ont confirmé la pertinence des recommandations IA et la facilité d’intégration dans leurs processus.
Ce qui a été fait :
Modèle IA : Détection des fraudes avec explicabilité.
Pipeline Data : Préparation et gouvernance des données sensibles.
Interface : Tableau de bord clair pour la conformité.
Formation : Ateliers IA Act et adoption métier.
Résultats en chiffres
Précision au-delà des 95% atteinte par le modèle final.
La moitié des transactions classifiées plus rapidement.
Réduction significative des délais de traitement.
Et si on parlait de votre projet ?
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