Analyse automatique des virements bancaires.
Le contexte
L’objectif pour notre client est le limiter le risque de fraude au virement bancaire grâce à l’analyse automatisée des constructions d’un modèle d’analyse automatique des virements basé principalement sur le KYC et les transactions passées.
La solution Starclay
Pour mener à bien ce projet, nos Data Scientists ont réalisé une collecte et normalisation des données de notre client pour avoir un volume et une qualité de données suffisants pour l’entrainement des algorithmes autoapprenant du machine Learning.
L’étape suivante a consisté à effectuer du Feature Selection et du Feature Engineering pour extraire les caractéristiques (caractéristiques, propriétés, attributs) à partir de données brutes et ainsi améliorer la qualité des résultats d’un processus d’apprentissage automatique.
Puis nous avons développé des modèles de Machine Learning et en avons extrait de nouvelles règles métiers à implémenter dans les systèmes de détection de fraudes existants.
Les feedback
Réussites
Améliorer les systèmes de détection de fraudes.
Objectifs futurs
Faire évoluer le système pour ajouter de nouvelles données qui affineront encore l’identification de règles.