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C'est possible : il vous suffit d'anticiper sa prochaine action !
Combinez et traitez l'ensemble de vos données à grande échelle afin de disposer d'un contexte qui vous permettra de détecter rapidement et efficacement les comportements malveillants. Vous pourrez ainsi lutter contre la fraude au moment où elle se produit, avec précision et confiance.
La fraude est un véritable fléau : elle nuit à vos clients, à votre réputation et à vos résultats. En prenant les devants face aux fraudeurs, vous pourrez offrir à vos clients une expérience sans compromis, tout en économisant de l'argent et en réduisant les risques.
Aidez vos clients à se sentir en confiance lorsqu’ils interagissent avec votre organisation et améliorez leur expérience globale.
Prévenez et minimisez les pertes dues à la fraude, ainsi que les coûts en aval liés à la gestion des attaques.
Créez un centre de fusion regroupant des équipes opérationnelles, des équipes de lutte contre la fraude et des équipes de lutte contre la criminalité financière afin de contrer les tentatives de fraude, les attaques de sécurité et les crimes numériques.
« En nous aidant à créer et à déployer des systèmes axés sur les événements en temps réel destinés à l’évaluation des crédits, Confluent Platform et Apache Kafka ont contribué à faire de la BRI la banque la plus rentable d’Indonésie. »
– Kaspar Situmorang, Executive Vice President chez Bank Rakyat Indonesia
« Pour diriger une entreprise, il faut s’intéresser aux événements. L’important est d’être en mesure de réagir à ce qui est, bien souvent, une combinaison d’événements. »
– Chris D’Agostino, VP of Streaming Data Engineering
« EVO Banco a pu réduire de 99 % ses pertes hebdomadaires dues à la fraude grâce à Confluent. C’est un véritable exploit, qui témoigne de la puissance des outils de streaming de données... Sans parler de l’impact sur la confiance de nos clients et la réputation de notre banque. »
– Jose Enrique Perez, Chief Data Officer et Manager of Innovation chez EVO Banco
« En nous aidant à créer et à déployer des systèmes axés sur les événements en temps réel destinés à l’évaluation des crédits, Confluent Platform et Apache Kafka ont contribué à faire de la BRI la banque la plus rentable d’Indonésie. »
– Kaspar Situmorang, Executive Vice President chez Bank Rakyat Indonesia
« Pour diriger une entreprise, il faut s’intéresser aux événements. L’important est d’être en mesure de réagir à ce qui est, bien souvent, une combinaison d’événements. »
– Chris D’Agostino, VP of Streaming Data Engineering
« EVO Banco a pu réduire de 99 % ses pertes hebdomadaires dues à la fraude grâce à Confluent. C’est un véritable exploit, qui témoigne de la puissance des outils de streaming de données... Sans parler de l’impact sur la confiance de nos clients et la réputation de notre banque. »
– Jose Enrique Perez, Chief Data Officer et Manager of Innovation chez EVO Banco
« En nous aidant à créer et à déployer des systèmes axés sur les événements en temps réel destinés à l’évaluation des crédits, Confluent Platform et Apache Kafka ont contribué à faire de la BRI la banque la plus rentable d’Indonésie. »
– Kaspar Situmorang, Executive Vice President chez Bank Rakyat Indonesia
Notre architecture axée sur les événements agrège les données de votre choix depuis l’endroit où elles se trouvent dans votre entreprise. Elle les utilise pour générer un flux de données continu qu'elle peut ensuite diffuser vers l’application ou l’équipe qui en a besoin. Nous fournissons des informations de contexte en temps réel concernant chaque interaction, chaque transaction et chaque anomalie, afin que vos systèmes de détection de la fraude disposent des renseignements nécessaires pour devancer les fraudeurs.
Grâce à nos connecteurs prédéfinis, à nos API et nos fonctionnalités de mobilité des données à travers différents environnements, créez pour chacun de vos clients un profil qui inclut des données transactionnelles et contextuelles provenant de multiples sources (structurées ou non, en temps réel ou historiques). Vous disposerez ainsi d'un aperçu complet de ses habitudes.
Utilisez le traitement et l'apprentissage natifs des flux stateful ou stateless, et appliquez des modèles de machine learning/d'IA alimentés par des flux de données en temps réel, pour maintenir à jour les scores de risque de fraude et les modèles de risque pour chaque client et chaque interaction.
Identifiez et sécurisez vos données pour garantir une conformité de bout en bout en matière de gouvernance. Bénéficiez d'un enregistrement des événements grâce à un journal d’audit complet qui vous permettra de détecter des activités suspectes telles que le blanchiment d’argent, les réclamations non justifiées et bien d'autres. Vous pourrez ainsi apporter votre contribution aux enquêtes en matière de fraude et contrer les tentatives d'escroquerie.
Facilitez le travail de vos équipes en partageant les données avec les bonnes personnes, au bon moment et dans le bon format grâce à une architecture découplée, à une séquence immuable d’enregistrements de données et à un sous-système de stockage infini.