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Intelligence Artificielle, Data Science et Gestion des Risques

Quand les technologies aident à maîtriser vos risques

La génération croissante et rapide des données fait émerger de nouveaux risques pour les organisations. L’IA et la Data Science peuvent apporter des réponses efficaces pour identifier et mettre sous contrôle ces risques.

Vos enjeux

Minimiser vos risques et accélérer l’atteinte de vos objectifs stratégiques grâce à la Datascience


La digitalisation croissante et continue de nos modes de vie entraine la génération de données à un rythme toujours plus rapide, avec des volumes qui croissent de manière exponentielle et dans des formats toujours plus variés. Ce nouveau paradigme met la donnée au centre des enjeux de l’entreprise et fait émerger de multiples risques : financiers, opérationnels, réglementaires ou réputationnels.

Que ce soit pour optimiser la lutte contre la fraude, améliorer la maintenance de vos services, identifier les risques de conformité, les erreurs de vos reportings financiers… de nombreux challenges attendent les organisations. Afin de répondre à ces enjeux les entreprises doivent :

  1. Identifier les différentes sources de risques ;
  2. Mettre en place une gouvernance des risques adaptée à votre organisation ;
  3. Déployer des process agiles pour corriger rapidement les failles détectées.

 

Notre accompagnement

 

Quel que soit votre besoin, nous vous accompagnons dans la mise en œuvre de vos cas d’usage Data & IA en s’appuyant sur une méthodologie éprouvée. Avec une démarche Compliant by design, nous nous assurons que votre projet est conforme aux différentes réglementations applicables (GDPR, IA Act…) tout au long du cycle de vie de votre cas d’usage.

Nous vous aidons à évaluer et à gérer les risques pendant le développement et après la mise en production de la solution.

 

Exemples de cas d’usage :

  • Lutter contre la Fraude grâce à une meilleure détermination des profils de risque de vos clients et une détection rapide des comportements atypiques associés à des comportements frauduleux ;
  • Détecter des transactions présentant un fort risque de fraude selon différents critères : Assurance, Santé, Mutuelle, Flux bancaires ;
  • Analyser un portefeuille clients pour identifier des individus présentant un taux de sinistralité important dans l’optique de révéler un réseau de fraudeurs actifs ;
  • Simuler des scénarii de décarbonation et optimiser l’empreinte carbone des organisations ou projets ;
  • Calculer des scores de risque ESG.
 

Nos points de vue