Protégez vos actifs financiers grâce à nos solutions avancées d'IA qui identifient les modèles de fraude avec une précision inégalée
Nos algorithmes d'apprentissage automatique analysent des millions de transactions en temps réel pour identifier les comportements suspects avant même que la fraude ne soit commise. Cette approche proactive permet aux institutions financières de réduire considérablement leurs pertes tout en minimisant les interruptions pour les clients légitimes. L'analyse comportementale établit des profils de transaction normaux et détecte instantanément les écarts significatifs.
Notre plateforme de surveillance en temps réel traite les données transactionnelles à la milliseconde près, permettant l'identification immédiate des activités suspectes. Ce système intègre des alertes automatisées et des workflows de vérification qui réduisent considérablement le temps de réponse face aux tentatives de fraude. Grâce à cette technologie, nos clients peuvent bloquer les transactions frauduleuses avant qu'elles ne soient finalisées.
Notre technologie d'analyse de réseaux cartographie les connexions entre les entités financières pour identifier les réseaux de fraude organisée. En utilisant des techniques avancées de théorie des graphes et d'IA, nous pouvons détecter des structures complexes de fraude qui seraient invisibles avec des méthodes traditionnelles. Cette approche est particulièrement efficace pour identifier le blanchiment d'argent et les fraudes orchestrées par des groupes criminels.
Notre centre de recherche collabore avec les plus grandes institutions académiques mondiales pour développer les algorithmes de détection de fraude de demain. Nos équipes pluridisciplinaires combinent l'expertise en finance, en statistiques avancées et en apprentissage profond pour créer des modèles toujours plus performants.
Nous investissons continuellement dans l'exploration de nouvelles approches comme l'apprentissage par renforcement et les réseaux adversariaux génératifs (GAN) pour anticiper les techniques de fraude émergentes avant qu'elles ne deviennent courantes.
Notre laboratoire d'innovation dispose d'infrastructures de calcul de pointe, incluant des clusters GPU dédiés permettant d'entraîner des modèles sur des volumes massifs de données transactionnelles, tout en respectant les plus hauts standards de confidentialité et de sécurité des données.
Journal of Financial Technology, 2024
International Conference on AI in Finance, 2023
European Journal of AI Research, 2023
Découvrez ces ressources sélectionnées pour approfondir vos connaissances sur l'utilisation de l'IA dans la détection des fraudes financières.
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Explorer les services... fraudes pour les assureurs, emploie l'IA pour détecter les fausses factures. ... à l'IA partagent leurs connaissances avec les cadres supérieurs.
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En savoir plusLes fraudeurs utilisent désormais des techniques d'IA adversariale pour contourner les systèmes de détection traditionnels. Nos analyses révèlent une augmentation de 47% des tentatives de fraude sophistiquées qui imitent des comportements légitimes. Les attaques de type "deep fake" dans les services bancaires vocaux ont connu une hausse alarmante de 78% au cours de la dernière année, nécessitant des contre-mesures avancées basées sur l'authentification multimodale.
Le cadre réglementaire européen en matière de lutte contre la fraude financière continue d'évoluer rapidement. L'adoption de la directive DSP2 et du règlement eIDAS a transformé les exigences en matière d'authentification forte des clients. Notre analyse du paysage réglementaire mondial indique que les organisations doivent maintenant adopter une approche proactive de la conformité, en intégrant des systèmes d'IA explicables qui peuvent démontrer la transparence des décisions aux régulateurs.
Une grande banque européenne a déployé notre solution d'IA pour lutter contre l'augmentation des fraudes aux cartes de crédit. En combinant l'analyse comportementale en temps réel avec l'apprentissage automatique adaptatif, l'institution a pu réduire les incidents de fraude de 92% tout en diminuant les faux positifs de 76%. Cette amélioration significative a permis d'économiser plus de 35 millions d'euros en pertes potentielles tout en améliorant considérablement l'expérience client en réduisant les blocages injustifiés de transactions légitimes.
Une fintech spécialisée dans les transferts internationaux a intégré notre API de détection de fraude pour sécuriser sa croissance rapide. Face à l'augmentation exponentielle des volumes de transaction, notre solution a permis d'automatiser 95% des contrôles de sécurité tout en maintenant un taux de détection supérieur à 99,3%. La plateforme a pu étendre ses opérations à 47 nouveaux marchés sans augmenter son équipe de conformité, réalisant des économies opérationnelles substantielles tout en renforçant la confiance des utilisateurs.
Des institutions financières de premier plan font confiance à nos solutions de détection de fraude par IA
Décerné par l'Association Européenne des Technologies Financières pour notre approche révolutionnaire de la détection de fraude par IA explicable.
Reconnaissance internationale pour nos avancées en matière d'algorithmes d'apprentissage profond appliqués à la détection des fraudes financières complexes.
Attribué par le Conseil International de Cybersécurité Financière pour notre contribution exceptionnelle à la lutte contre la fraude dans le secteur bancaire.
Élue par un panel d'experts du secteur lors du Sommet Mondial de la Finance Digitale pour l'efficacité et la précision de notre plateforme.
Des spécialistes de renommée mondiale en IA, finance et cybersécurité unis pour combattre la fraude financière
CEO & Fondateur
Ancien directeur de la sécurité informatique chez BNP Paribas avec plus de 20 ans d'expérience dans la lutte contre la fraude financière. Docteur en informatique spécialisé en intelligence artificielle de l'École Polytechnique.
Directrice Technique
Experte en apprentissage profond avec 15 publications dans des revues internationales. Anciennement chercheuse principale chez Google AI France. Docteure en mathématiques appliquées de l'Université Paris-Saclay.
Directeur de Recherche
Pionnier des algorithmes de détection d'anomalies dans les flux financiers. Auteur de trois livres sur l'IA appliquée à la finance. Docteur en informatique de l'École Normale Supérieure.
Directrice Financière
Ancienne consultante chez McKinsey spécialisée dans la transformation digitale des institutions financières. MBA de HEC Paris et Master en Finance de l'ESSEC.
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