Détection de fraude en temps réel
Les systèmes traditionnels à base de règles génèrent trop de faux positifs et ne détectent pas les nouveaux schémas de fraude sophistiqués.
Ce qui fait obstacle
Comment Scrydon le résout
Comment cela se traduit
Les systèmes antifraude à base de règles détectent ce qu'on leur a explicitement dit de détecter : les réseaux de fraude adaptent donc légèrement leurs schémas et passent entre les mailles, tandis que des clients légitimes sont bloqués par des règles trop grossières pour faire la différence.
Des agents autonomes bâtis sur la plateforme d'IA agentique apprennent les schémas de transaction en continu et signalent les véritables anomalies avec une précision bien supérieure, en s'exécutant entièrement sur une infrastructure que la banque contrôle : les modèles comportementaux n'ont jamais à quitter l'établissement pour devenir plus performants.
- Une réduction de 40 % des pertes liées à la fraude et de 60 % des faux positifs, renforçant la confiance des clients.