"Avec Prevision.io, nos méthodes de détection des chèques frauduleux sont plus fiables et précises. Nous économisons du temps et de l’argent. Nous avons atteint un retour sur investissement en moins de 3 mois."

Francis Glomon,

Responsable du département Digital Data Innovation Client / Crédit Agricole Provence Côte d’Azur
 

Améliorer la sécurité des processus de vérification

Le Groupe Crédit Agricole est la plus grande banque coopérative au monde. Le Crédit Agricole Provence Côte d’Azur est l’une des 39 caisses régionales de son réseau de banque de détail.

Les volumes de chèques diminuent régulièrement, d’approximativement 11% chaque année. Néanmoins, le chèque reste un moyen de paiement incontournable tant pour la clientèle privée que professionnelle en France.

Bien qu’ils ne représentent que 7% des volumes de transactions, les chèques sont de tous les moyens de paiement ceux qui souffrent du plus haut niveau de fraude : 43% du total des fraudes de paiement.
Cela pousse de nombreux établissements bancaires à redoubler d’efforts en matière de sécurité.

 

Lutter plus efficacement contre la fraude grâce à l'IA

Les méthodes de lutte contre la fraude par chèque ont été affinées au fil des ans. Cependant, en 2018, la fraude par chèque a fait un bond inattendu de 52%. Cela s’est traduit par une perte de 450 millions d’euros pour l’ensemble des établissements bancaires au niveau national.

Le Crédit Agricole PCA n’a pas été épargné par le phénomène. Malgré des volumes en baisse, la fraude par chèque lui coûte toujours 5 millions d’euros par an. La banque a donc cherché à optimiser davantage ses processus de détection et d’enquête.

En particulier, il n’existait aucun moyen automatisé de surveiller la fiabilité continue d’un modèle d’apprentissage automatique une fois son déploiement en utilisation réelle.
 

Une nette amélioration de la performance opérationnelle

Prevision a travaillé avec les équipes de Data Science pour comprendre comment les utilisateurs de l’équipe anti-fraude utilisaient les flux de données et les scores existants. Grâce à la plateforme Prevision, en l’espace de quelques heures à peine, ils ont pu créer, comparer et valider automatiquement les performances relatives de 40 modèles différents. Chacun de ces modèles a surpassé les modèles existants.

Le résultat est une application unifiée qui s’appuie sur plusieurs flux de données et analyse 10 000 à 15 000 chèques provenant de comptes clients privés qui transitent chaque jour par le système. Chaque chèque est trié par suspicion de fraude. Une équipe de spécialistes prend alors le relais et examine environ 100 à 150 chèques par jour qui sont signalés comme étant à risque.

L’équipe peut accéder instantanément aux caractéristiques du chèque, aux coordonnées de l’émetteur et aux raisons pour lesquelles l’opération a été signalée comme suspecte. Ils peuvent alors décider si un contrôle plus approfondi est nécessaire, la main est alors passée au gestionnaire de compte. Surtout, ils peuvent labelliser les recommandations générées par l’application et ainsi garantir que le modèle sous-jacent reste fiable et exempt de biais.
 

Une plateforme IA fiable pour les projets futurs

« La plateforme Prevision nous a déjà permis d’augmenter le montant de fraude au chèque détecté par rapport à nos processus existants. Le tout en économisant 4 à 5 heures de travail par jour au sein de l’équipe de contrôle et des équipes réseaux », explique Francis Glomon, responsable du département Digital Data Innovation Client du Crédit Agricole Provence Côte d’Azur 

« Prevision a été rapidement adopté en interne. Nos équipes de Data Science sont confiantes dans la capacité de la plateforme Prevision à les aider à gagner du temps sans compromis en termes de performances, de fiabilité et d’explicabilité dans toute la gamme de projets que nous avons planifiés, tels que l’analyse des risques et les scores marketing. De même, sa capacité à se déployer sur notre cloud privé est essentielle pour des raisons de sécurité, ce qui est très apprécié par nos équipes informatiques.

« Au total, notre application d’IA anti-fraude a été rentabilisée en moins de 3 mois. »

 

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