Faire du Machine Learning un outil de productivité au quotidien pour le métier

Les apports du Machine Learning dans le domaine de la lutte contre le crime financier ne sont plus à
démontrer. Par sa capacité à explorer de très grands volumes de données et à modéliser finement
les comportements suspects, le Machine Learning permet de détecter des tentatives de fraude et
des réseaux de blanchiment très sophistiqués.
Pourtant, le Machine Learning tarde à être adopté au sein de certains établissements financiers. Une
réticence qui peut s’expliquer par les caractéristiques de la lutte contre la fraude. En effet, pour
répondre à des tentatives de fraude instantanées, sophistiquées et en évolution constante, les
équipes de gestion du risque doivent être elles-mêmes très réactives et capables de faire évoluer
leur stratégie en temps réel et en toute confiance. Un besoin d’agilité et d’autonomie du Métier qui
peut paraître, de prime abord, incompatible avec la complexité des technologies de Machine
Learning.
Pourtant, il est tout à fait possible aujourd’hui d’intégrer les modèles de Machine Learning au sein
des processus Métiers, et de faire du Machine Learning un outil de productivité au quotidien pour
lutter contre le crime financier.

DANS CET E-BOOK, NOUS VOUS PRÉSENTONS :

• Les apports du Machine Learning dans le cadre de la prévention des crimes financiers.
• Les spécificités de la prévention des crimes financiers, et les enjeux de réactivité et d’autonomie
  du Métier dans ce domaine.
• Les prérequis pour qu’une solution de Machine Learning soit efficace dans le cadre de la
  prévention des crimes financiers

N’hésitez pas à télécharger l’ebook via ce lien : https://advanthink.com/vous-etes/telechargement/?document=Banque%20de%20d%C3%A9tail%20%3A%20prot%C3%A9ger%20tous%20vos%20moyens%20de%20paiement