Une société de services financiers spécialisée dans les paiements numériques est confrontée à une augmentation des fraudes. Malgré les systèmes traditionnels de détection de fraudes, l’entreprise subit des pertes importantes dues à des transactions frauduleuses, ce qui nuit à la confiance de ses clients et à sa rentabilité. Le système en place, basé sur des règles fixes, est inefficace pour détecter les nouvelles techniques utilisées par les fraudeurs.
L’entreprise a adopté une solution d’intelligence artificielle pour améliorer sa capacité à détecter les transactions frauduleuses en temps réel. En utilisant des techniques de deep learning et d’analyse comportementale, l'IA peut identifier les schémas suspects dans les données de transactions, même ceux qui ne correspondent pas aux modèles de fraude connus. Le système apprend en continu à partir des nouvelles données et s’adapte rapidement aux nouvelles menaces. Résultat : le taux de détection des fraudes a augmenté de 40 %, et les faux positifs ont diminué, ce qui permet d’intervenir rapidement sur les fraudes avérées sans gêner les clients légitimes.
