Démasquer les fraudes : exploiter la puissance de MongoDB Atlas et d'Amazon SageMaker Canvas pour détecter les fraudes

Les organisations de services financiers sont confrontées à des risques croissants causés par les cybercriminels. Des piratages et des transactions frauduleuses très médiatisés sapent la confiance dans ce secteur. La technologie évolue, tout comme les techniques employées par les fraudeurs, ce qui fait de la lutte contre la fraude un défi permanent.

Les systèmes existants de détection des fraudes sont souvent confrontés à une contrainte majeure : ils s'appuient sur des données obsolètes. Dans un paysage en constante évolution, s'appuyer uniquement sur des informations historiques revient à conduire en regardant dans son rétroviseur. Les cybercriminels adaptent constamment leurs tactiques, ce qui oblige les institutions financières à toujours garder une longueur d'avance. Les nouvelles tactiques sont souvent identifiables dans les données. C'est là que la puissance des données opérationnelles entre en jeu.

En exploitant les données en temps réel, les modèles de détection des fraudes peuvent être formés sur la base des indices les plus précis et les plus pertinents dont on dispose. MongoDB Atlas, une plateforme de données de développement hautement évolutive et flexible, associée à Amazon SageMaker Canvas, un outil d'apprentissage automatique avancé, offre une opportunité inédite de révolutionner les méthodes de détection des fraudes. En exploitant les données opérationnelles, cette synergie est la clé de l'identification proactive et de la lutte contre les activités frauduleuses, permettant aux institutions financières de sauvegarder leurs systèmes et de protéger leurs clients dans un environnement numérique de plus en plus dangereux.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas, la plateforme de données pour les développeurs, est une suite intégrée de services de données centrés autour d'une base de données cloud conçue pour accélérer et simplifier la façon dont les développeurs utilisent les données. L'architecture orientée documents de MongoDB Atlas change la donne pour les organisations de services financiers. Sa capacité à gérer des quantités massives de données selon un schéma flexible permet aux institutions financières de collecter, de stocker et de traiter sans effort et en temps réel des volumes importants de données transactionnelles. Cela signifie que chaque transaction, chaque interaction et chaque donnée opérationnelle peut être intégrée de manière transparente dans le pipeline de détection des fraudes, garantissant ainsi que les modèles sont continuellement entraînés sur la base des informations les plus récentes et les plus pertinentes à disposition. Avec MongoDB Atlas, les institutions financières acquièrent un avantage inégalé dans leur lutte contre la fraude, en libérant tout le potentiel des données opérationnelles pour créer un système de défense fiable et proactif.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas révolutionne la façon dont les analystes commerciaux exploitent les solutions IA/ML en offrant une puissante plateforme sans code. Par le passé, l'implémentation de modèles d'IA/ML nécessitait une expertise technique spécialisée, ce qui la rendait inexploitable pour de nombreux analystes d'entreprise. Cependant, SageMaker Canvas offre désormais une interface visuelle permettant de générer des prédictions ML précises pour la classification, la régression, la prévision, le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV). SageMaker Canvas permet aux analystes commerciaux d'obtenir des informations précieuses, de prendre des décisions basées sur les données et d'exploiter la puissance de l'IA sans se heurter à des complexités techniques. Il favorise la collaboration entre les analystes commerciaux et les data scientists en partageant, révisant et mettant à jour les modèles ML des différents outils. Il permet aux analystes d'explorer de nouvelles frontières et de stimuler l'innovation au sein de leur organisation.

Architecture de référence

L'architecture de référence ci-dessus comprend une solution de bout en bout pour la détection de différents types de fraude dans le secteur bancaire, notamment la détection de la fraude aux cartes bancaires, des usurpations d'identité, des piratages de comptes, du blanchiment d'argent, des fraudes à la consommation, des fraudes d'initiés et des fraudes liées aux services bancaires mobiles, pour n'en nommer que quelques-unes.

L'architecture présentée ici illustre le processus d'apprentissage du modèle et l'inférence en temps quasi réel. Les données opérationnelles stockées dans MongoDB Atlas sont écrites dans le compartiment Amazon S3 à l'aide de la fonctionnalité Triggers d'Atlas Application Services. Les données ainsi stockées sont utilisées pour créer et entraîner le modèle dans Amazon SageMaker Canvas. SageMaker Canvas stocke les métadonnées du modèle dans le compartiment S3 et expose l'endpoint du modèle pour l'inférence.