Atlas cadre, prototype et met à l'échelle la détection de fraude financière dans le secteur du conseil et de l'audit — avec des jalons mesurables à chaque étape.
Les cabinets de conseil et d'audit doivent gagner en productivité sur la collecte et l'analyse d'informations et la production de livrables, tout en garantissant la qualité, la traçabilité et la confidentialité des données clients.
Jusqu'à 40% de temps gagné sur la recherche et la production des livrables de mission.
Concrètement, la détection de fraude financière ne se résume pas à un outil : dans le secteur du conseil et de l'audit, elle doit s'intégrer à vos processus, vos données et vos contraintes de conformité.
Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Qualifier le besoin autour de la détection de fraude financière pour le secteur du conseil et de l'audit, 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 le secteur du conseil et de l'audit 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.
Échangeons 30 minutes pour qualifier la détection de fraude financière pour le secteur du conseil et de l'audit et les premiers gains.