Détection de fraude
Dans le monde en ligne et numérique des services financiers, la fraude a augmenté et est devenue plus difficile à détecter. Cependant, les gains d'efficacité disponibles via ML permettent de surveiller des centaines de milliers de comptes en cas d'activité frauduleuse. De nombreux changements apportés à un compte peuvent sembler être une activité normale, mais combinés à une autre activité, ils peuvent indiquer une fraude.
Exemples d'activités suspectes:
- Modification de la manière dont un client interagit avec son compte. (par exemple, un client qui parle toujours à un représentant commence à exercer toutes ses activités via une application mobile)
- Un changement d'adresse suivi très rapidement d'une demande de distribution
- L'argent est versé sur le compte pendant le paiement.
Bien que tous ces éléments puissent être totalement innocents, ML peut être utilisé pour identifier une activité frauduleuse potentielle et alerter le fournisseur de services pour qu'il enquête. l’environnement, les services financiers – et plus particulièrement les services de retraite – continuent de souffrir de la nécessité de recevoir et de traiter des transactions sur papier en très grands volumes. L'apprentissage automatique peut être utilisé de nombreuses façons pour faciliter et accélérer le traitement des interactions sur support papier.
- Les transactions reçues sur support papier peuvent automatiquement être numérisées et – à l'aide de moteurs ML et basés sur des règles – vérifiées si les données sont complètes
- . incomplète, incorrecte ou manquante, la transaction peut être soit rejetée avec une notification automatique générée pour le client, soit acheminée vers un spécialiste qui peut assurer le suivi du formulaire et assurer sa conformité aux normes
- Les ressources d'un centre d'appels peuvent être identifiées comme suit: être un spécialiste des transactions pour que les résolutions soient efficaces et traitées à temps
- Les formulaires reçus dans un format complet peuvent être transformés en transactions numériques et automatiquement mis en file d'attente pour être exécutés
- Les formulaires peuvent être validés pour les indicateurs suspects, et même Si rien ne manque ou n’est pas correct sur le formulaire, ces transactions peuvent être envoyées à des spécialistes pour être examinées avant que la transaction ne soit traitée. [19659013] Pour en savoir plus sur les possibilités de transformer les services de retraite en intelligence artificielle, cliquez sur ici ou téléchargez le guide ci-dessous.