Pour la banque, la détection de fraude financière n'a de valeur que si elle passe en production. C'est la promesse d'Atlas : méthode, indépendance et exigence d'exécution.
Les banques font face à une pression réglementaire intense (LCB-FT, Bâle, DORA) et à la concurrence des néobanques, tout en disposant de gisements de données transactionnelles considérables encore sous-exploités.
Jusqu'à 40% de temps gagné sur l'analyse documentaire réglementaire et l'instruction des dossiers de crédit.
De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons la détection de fraude financière pour la banque de façon à financer chaque étape par la précédente.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.
Adapté à la banque et à vos contraintes de conformité.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Qualifier le besoin autour de la détection de fraude financière pour la banque, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Le modèle est calibré sur vos données pour maximiser la détection tout en limitant les faux positifs, et s'affine avec les retours des analystes.
Chaque alerte est accompagnée des facteurs ayant motivé le score, pour une analyse explicable et auditable.
Atlas combine une connaissance des enjeux de la banque et une exécution IA indépendante : L'IA analyse les transactions et processus pour repérer les comportements anormaux évocateurs de fraude. Les risques sont détectés tôt, avant impact financier. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Cadrons ensemble la détection de fraude financière pour la banque lors d'un premier échange de 30 minutes.