Découvrez comment RapidCanvas fonctionne.
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Dans le paysage numérique actuel, les commerçants sont confrontés à un défi majeur : protéger leurs clients et eux-mêmes de la menace croissante de la fraude. Les fraudeurs étant de plus en plus sophistiqués, la lutte pour la sécurité financière s'intensifie. Pour faire face à cette situation, une société de services financiers classée au Fortune 200 et offrant des solutions de paiement aux commerçants du monde entier a rencontré un goulot d'étranglement dans son système existant. Actuellement, les data scientists évaluent manuellement l'impact d'un outil de protection contre la fraude sur chaque commerçant, ce qui entrave l'évolutivité. Cette étude de cas explore comment, grâce à la collaboration avec RapidCanvas, le leader a débloqué une solution basée sur l'IA qui a transformé son approche. Ce nouvel outil permet à des non-experts d'effectuer des évaluations d'impact, ce qui permet à l'entreprise de fournir des recommandations de protection proactives et d'établir des relations plus solides avec leurs clients, grâce à leur offre de protection contre la fraude.
1. Analyse des goulets d'étranglement
Les data scientists, chargés d'analyser les données de chaque commerçant et de recommander des règles de fraude optimales, étaient submergés par le volume et la complexité des informations. Cela entraînait de longs délais d'attente pour les commerçants et limitait leur capacité à traiter de manière proactive les menaces émergentes. L'analyse manuelle empêchait l'entreprise d'évaluer efficacement l'impact de l'outil de protection contre la fraude sur les nouveaux commerçants et d'étendre son soutien aux commerçants existants.
2. Une vision limitée
L'analyse manuelle se concentre souvent sur un sous-ensemble de données disponibles, négligeant des informations potentiellement précieuses cachées dans des couches plus profondes. Les règles statiques basées sur des données historiques ne permettent pas non plus de suivre l'évolution constante des tactiques des fraudeurs.
3. Impact sur la réussite des clients
Les longs délais d'attente pour les recommandations de règles par l'équipe chargée de la réussite des clients, puis par les commerçants, ont entravé la capacité de ces derniers à traiter rapidement les problèmes de fraude potentielle. Cela pouvait entraîner des pertes de revenus et des expériences négatives pour les clients. En l'absence d'explications claires sur les recommandations de règles, la compréhension et l'adhésion des commerçants étaient également limitées, ce qui pouvait entraîner une résistance ou un retard dans la mise en œuvre.
La solution RapidCanvas a relevé ces défis en automatisant l'ensemble du processus d'analyse des données et de recommandation des règles, et en permettant aux commerçants de voir l'impact de l'outil de protection contre la fraude du leader.
Intégration de diverses sources de données
Grâce à un référentiel de données sécurisé et central, l'ingestion transparente de diverses sources de données marchandes, telles que les journaux de transactions, les données sur le comportement des utilisateurs, les informations sur les appareils et les événements de fraude historiques, a été rendue possible. La plateforme RapidCanvas a aidé l'entreprise à construire un pipeline de données fiable et évolutif, capable d'automatiser l'ensemble du processus, depuis l'ingestion des données et la messagerie jusqu'aux recommandations de règles à l'aide de l'IA et du reporting.
Détection des schémas de fraude par l'IA
Le développement de la solution a impliqué l'expérimentation de diverses techniques de modélisation telles que les arbres de décision, les forêts aléatoires, le regroupement k-means et la détection d'anomalies afin de sélectionner automatiquement le modèle le plus performant. L'apprentissage automatique a donc été utilisé pour identifier les modèles cachés et les anomalies dans les données de chaque commerçant. Les modèles apprennent et évoluent en permanence, s'adaptant automatiquement aux nouveaux schémas de fraude.
Génération dynamique de règles
En s'appuyant sur les résultats de l'analyse, des recommandations de règles personnalisées, spécifiques au profil de risque et au modèle d'entreprise de chaque commerçant, ont été générées. Il n'était donc plus nécessaire d'adopter des approches génériques et uniformes. Des explications claires ont également été partagées pour chaque recommandation de règle, ce qui a permis à l'équipe chargée de la réussite des clients de comprendre le raisonnement sous-jacent et de le communiquer efficacement aux commerçants.
Tableaux de bord intuitifs
Toutes les informations et recommandations ont été présentées dans un tableau de bord interactif et convivial pour faciliter l'interprétation par l'équipe chargée de la réussite des clients et la communication avec les commerçants. Le tableau de bord met en évidence les principaux sujets de préoccupation, hiérarchise les recommandations et propose aux commerçants des mesures concrètes à prendre, favorisant ainsi une prise de décision rapide et éclairée.
L'adoption de la solution RapidCanvas AI a transformé les capacités de détection des fraudes de l'entreprise :
Avec RapidCanvas, l'évaluation de l'impact de l'outil de protection contre la fraude a été rationalisée par l'utilisation d'une interface conviviale qui permet aux non-scientifiques des données d'effectuer des évaluations d'impact. Cela permet non seulement de libérer de précieuses ressources en science des données, mais aussi de fournir plus rapidement des recommandations aux commerçants.
L'analyse des données et les recommandations de règles ont été générées en temps réel, libérant les data scientists et permettant au support client d'agir immédiatement et d'améliorer son efficacité.
L'analyse pilotée par l'IA a permis de formuler des recommandations de règles très précises et pertinentes, améliorant ainsi considérablement l'efficacité de la détection des fraudes.
Grâce à cette mise en œuvre, les utilisateurs professionnels des opérations liées à la réussite des clients ont pu bénéficier d'informations générées facilement grâce à l'interface sans code de RapidCanvas.
L'ensemble du projet, y compris l'installation initiale de l'infrastructure personnalisée, a été livré à l'entreprise en quelques semaines, ce qui a accéléré le processus d'exploitation des connaissances et de valorisation de l'IA. Avec les projets ultérieurs, le temps nécessaire à l'obtention d'une valeur ajoutée continuera à diminuer, rendant l'IA accessible et réalisable pour les utilisateurs professionnels.
Des temps de réponse plus rapides, une protection personnalisée et une sécurité accrue ont permis d'accroître la satisfaction et la fidélité des commerçants. Ils ont pu constater l'impact de l'outil de protection contre la fraude et son incidence sur leur chiffre d'affaires et les cas de fraude.
Grâce à cette mise en œuvre, l'équipe a assuré l'intégration transparente des nouveaux marchands et l'optimisation continue des marchands existants, garantissant ainsi une protection complète contre la fraude pour tous.
En adoptant la détection des fraudes par l'IA, le leader des technologies financières a non seulement éliminé les goulets d'étranglement manuels, mais a également révolutionné son approche de la protection des commerçants. Leur nouvel outil convivial a permis à des non-experts d'effectuer des évaluations d'impact de l'outil de protection contre la fraude, rationalisant ainsi le processus à la fois pour l'entreprise et ses commerçants. Cela a permis aux commerçants de recevoir des recommandations personnalisées en temps réel pour les règles de détection des fraudes, assurant ainsi une défense proactive contre les menaces émergentes. Cela s'est traduit par une efficacité accrue, une sécurité renforcée et, en fin de compte, une confiance et une fidélité plus grandes de la part de leurs clients.
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