Le Big Data pour la détection fraudes automatisée

Le Big Data joue un rôle central dans la détection automatisée des fraudes. Grâce à l’analyse approfondie des données, les systèmes de détection de fraudes peuvent identifier les schémas et les comportements suspects, permettant ainsi une détection précoce et précise des activités frauduleuses. Cette utilisation intensive de la Data renforce les mécanismes de détection de fraude et contribue à une gestion efficace des risques au sein des organisations. Les données collectées et analysées permettent également de renforcer l’audit interne et le contrôle interne, fournissant ainsi une vision plus approfondie des risques de fraude et facilitant la détection automatique des fraudes.

To tackle the problem of fraud, companies are calling on data scientists to exploit the massive volumes of data and identify these risks. The aim of the external audit is to ensure that internal control systems are in place and effective in preventing fraud. The implementation of a robust internal control system, combined with real-time data analysis, enables suspicious patterns to be quickly identified, and action to be taken proactively.

Big Data to identify suspicious activity

Machine learning plays a crucial role in fraud detection and prevention. Thanks to this form of artificial intelligence, financial institutions can analyze vast quantities of data in real time to spot suspicious behavior, such as that of bots or hackers. When suspicious activity is identified, additional security measures can be put in place to authenticate the user, and ensure their identity. Machine learning algorithms are also able to detect emerging threats or money laundering scenarios by spotting anomalies, unlike policy-based systems which can only detect familiar attacks. This approach avoids the need to maintain numerous individual rules pour chaque type de fraude.

Big Data andinternal audit

Internal auditors work with data scientists to implement advanced risk management and fraud prevention systems. Using Internet of Things technologies and real-time data analysis tools, they can detect suspicious behavior. The aim of the internal audit is to evaluate and improve the internal control system, a continuous process designed to protect the company against risk and fraud. The use of Big Data and real-time data analysis therefore enables internal auditors to carry out a more in-depth risk analysis and take preventive measures more quickly to reduce the risk of fraud. In addition, the use of open source technologies offers internal auditors opportunities to innovate and customize their audit methods to better respond to these challenges and risks.

Big Data for substantial productivity gains

La détection de fraude automatisée grâce à la data offre aux entreprises un avantage majeur en termes de productivité. Les outils automatisés peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur les fraudes les plus complexes. Les technologies telles que le data mining et l’apprentissage automatique permettent également une détection rapide des anomalies, ce qui représente un gain de temps significatif par rapport aux méthodes de détection manuelles.

Advanced algorithms for more effective detection

Les entreprises, en particulier les institutions financières, se préoccupent de plus en plus des transactions frauduleuses. Pour lutter contre ce phénomène, elles adoptent de plus en plus d’algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent de détecter voire de prévenir les activités frauduleuses. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des schémas dans de vastes ensembles de données, révélant ainsi des comportements frauduleux potentiels. En analysant les transactions passées, ces algorithmes peuvent repérer des comportements suspects tels qu’un grand nombre de transactions provenant d’un même compte ou une augmentation soudaine des dépenses d’une carte spécifique. Cette approche permet aux organisations d’identifier rapidement et d’enquêter sur d’éventuelles activités frauduleuses, réduisant ainsi leurs risques.

Big Data for better regulatory compliance

Les outils de détection de fraude automatisée sont par ailleurs un élément clé de la conformité réglementaire. Les régulateurs exigent que les entreprises disposent de systèmes de contrôle interne robustes pour prévenir les fraudes et les abus. La détection de fraude automatisée permet aux entreprises de respecter ces exigences de manière plus efficace, en identifiant rapidement les fraudes potentielles et en prenant des mesures pour les prévenir.

Automated fraud detection is an essential asset for internal control teams. Using data, it enables potential frauds to be detected quickly, saving time and making risk management more effective. Automated fraud detection tools are essential to help companies comply with regulations, and protect their assets from fraud threats. Sign up to Kantik, our automated fraud detection software, to find out how it can improve your internal controls.

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