Feedzai OpenML: Comment Utiliser Son Propre Machine Learning Pour Lutter Contre La Fraude ?

Comment allez-vous rester en tête dans la course aux armements de la science des données ?

Les banques renforcent leurs ressources de prévention de la fraude fondée sur l’intelligence artificielle, et elles cherchent à développer leurs équipes de data scientists, dans un contexte de pénurie de talents. Pendant ce temps, les fraudeurs font évoluer rapidement leurs tactiques, et les banques se tournent vers des fournisseurs innovants qui ont passé des années à perfectionner les techniques de prévention de la fraude fondée sur le machine learning. Dans ce climat de confrontation, les gagnants seront les banques qui sauront combiner les meilleurs outils internes de data science et des outils développés en externes pour lutter contre la fraude en utilisant le machine learning.

Le problème est que les fournisseurs les plus avancés en matière de lutte contre la fraude limitent les possibilités de vos informaticiens avec des environnements de stockage des données cloisonés et des cadres techniques propriétaires.

C’est pourquoi Feedzai a créé le moteur OpenMLTM. Nous pensons que vos data scientists devraient avoir la possibilité de créer des modèles de données dans n’importe quel langage, peu importe la bibliothèque ou la plate-forme qu’ils utilisent. Ils doivent être libres d’importer leurs travaux dans une plate-forme innovante spécialement conçue pour lutter contre la criminalité financière en constante évolution.

Téléchargez ici notre eBook :

  • Un outil permettant l’importation et l’entraînement de modèles de Machine Learning à l’intérieur de la plate-forme de Feedzai
  • Le schéma architectural illustrant la façon dont OpenMLTM s’intègre au reste de la plate-forme de Feedzai
  • Pourquoi l’importation de modèles existants dans Feedzai va tirer vers le haut votre lutte contre la fraude ?

 

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