DETECTION DE LA FRAUDE ET DATASCIENCE : LE CONSEIL DE CARTE BLANCHE PARTENAIRES

Le 4 juillet dernier, à l’occasion de la 1ère édition du Summer Meet-Up Datasquare, Carte Blanche Partenaires organisait un atelier sur le thème « La détection de la fraude par la connaissance des données« .

RGPD et DataScience : quel potentiel ?
Contrairement aux idées reçues, la protection des données personnelles régie par le règlement européen peut favoriser l’utilisation de la DataScience. Tout l’enjeu est de prendre en compte l’intérêt et les contraintes liées au traitement des données personnelles, en amont des projets. Pour y parvenir, Carte Blanche Partenaires a mis en œuvre des solutions permettant d’exploiter ces données dans le respect de la vie privée (CNIL) et du RGPD. Avec cette démarche, tous les acteurs (bénéficiaires, professionnels de santé, …) sont enclins à partager les informations qui les concernent. Ils en retirent un service plus adapté.

L’apport de la DataScience dans la lutte contre la fraude
Avant d’exploiter le potentiel de la DataScience, nous obtenions déjà de bons résultats avec nos process basés sur l’expertise métier. 50% des contrôles effectués s’avéraient positifs. L’intérêt de la DataScience est d’améliorer la pertinence de nos règles en détectant des risques de fraude non connus. Nous passons ainsi à 70% de « vrais positifs ». Toutefois, les technologies ne peuvent se suffire à elles-mêmes. La compréhension finale passe toujours par la connaissance portée par les experts métiers. Il ne faut pas qu’une mauvaise gestion de la fraude vienne diminuer la satisfaction client qui est l’un des objectifs premiers de Carte Blanche Partenaires.

Le DataScientist, métier du 21e siècle?‎
Devant l’évolution titanesque du volume de données collectées et l’intérêt croissant de toutes les entreprises à mieux connaître leurs clients, nous sommes dans la phase de croissance du besoin. Mais ‎on peut envisager que l’automatisation des algorithmes va limiter à terme le besoin en datascientists spécialistes des données pour aller vers des profils plus orientés métier.

Consultez le support de l’atelier :

Lutte contre la fraude et Datasciencehttp://bit.ly/2tpogjs

1 Commentaire
  • Heloise
    juillet 10, 2017

    Ah, äänestämisen vaikeus. Tuntuu ettei isoja naamoja kannatakaan äänestää kun he pääsevät kumminkin, muttei ihan piamknaakojaukan kannata turhaan äänestää ellei ole ihan varma että kuka vain muu puolueen jäsen ansaitsee ko. äänen. Miksei kukan ehdokas ole täydellinen :\\

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