Actian Tech Voices – Détecter la fraude sans ralentir l'intégration des clients

Bonjour, je m'appelle Betty Wang, ingénieure solutions chez Actian.

Dans cet épisode d'Actian Tech Voices, je vais vous présenter un véritable détection des fraudes en matière de connaissance du client (KYC) et de détection des fraudes que nous rencontrons fréquemment dans les services financiers, et vous expliquer comment les équipes peuvent y faire face sans ralentir l'intégration des clients. Les institutions financières sont soumises à une pression constante pour intégrer plus efficacement leurs clients tout en respectant les exigences strictes en matière de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d'argent. Le problème est que les données KYC sont souvent fragmentées entre les systèmes et les pipelines.

Les équipes manquent de visibilité de bout en bout, les problèmes de qualité des données passent souvent inaperçus et les clients à haut risque ne sont pas toujours identifiés suffisamment tôt. Le véritable défi ne réside pas seulement dans détection des fraudes, mais aussi dans le maintien de la confiance dans les données sans ralentir ce processus d'intégration.

La véritable question est donc la suivante : comment maintenir la qualité et la visibilité des données tout au long du processus d'intégration des clients, tout en identifiant les candidats à haut risque et en détectant automatiquement les activités frauduleuses ? Le processus KYC est un parcours client en cinq étapes. L'idée principale est de traiter le KYC comme un produit de données de bout en bout, avec une visibilité, une qualité et des contrôles Embarqué chaque étape.

Dans cet épisode, nous allons montrer comment les solutions Actian Data Intelligence permettent de mettre cela en pratique, en combinant catalogue de données observabilité offrir une visibilité de bout en bout sur les cinq étapes du processus KYC, une validation automatisée de la qualité des données à chaque étape du processus d'intégration, une manipulation intelligente des données pour isoler les clients à haut risque sans interrompre le processus, et des workflows intégrés d'alerte et de correction. Commençons par rechercher notre processus KYC dans le catalogue de la plateforme Actian Data Intelligence à l'aide d'une vue personnalisée. Nous pouvons ici voir le parcours complet du client à travers les cinq étapes : création de compte, vérification d'identité, vérification d'adresse, évaluation des risques et approbation finale.

L'intérêt de cette approche réside dans la possibilité d'ajouter des couches sémantiques telles que le statut d'approbation, la réglementation, la conformité, etc., afin de fournir aux utilisateurs professionnels insight les actifs du catalogue. Elle fournit également aux gouvernance la liste des contacts pour une attribution claire des responsabilités et une gestion efficace. Examinons maintenant quelles métadonnées associées à chaque étape du processus KYC et comment nous pouvons utiliser la plateforme Data Lineage d'Actian pour effectuer une analyse d'impact et, au final, aider à identifier les activités frauduleuses.

Lorsque les clients s'inscrivent, ils saisissent des informations personnelles telles que leur nom, leur numéro, leur adresse, etc., qui constituent la couche brute de la couche bronze. Dans la couche argent, nous enrichissons les données à l'aide de vérifications externes de listes de surveillance afin de calculer les facteurs de risque des individus. Grâce à notre observabilité , les clients à haut risque dont le score est supérieur à 17 sont automatiquement classés, tandis que les clients à faible risque passent dans la couche or pour que leur inscription soit approuvée.

Ce pipeline fonctionne sans interruption, les données erronées sont isolées et ne bloquent pas le processus. Enfin, en se référant aux transactions, aux comptes et aux données sur les facteurs de risque, les institutions financières sont en mesure de signaler les activités frauduleuses potentielles. À chaque étape du pipeline de données, l'indicateur de qualité des données est Embarqué dans la lignée, comme l'indique ce cercle dans le coin supérieur droit, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir en temps réel de la fiabilité de leurs données.

Si nous accédons à la fiche d'évaluation de la qualité des données d'jeu de données particulier, nous pouvons explorer les contrôles de qualité des données exacts. Nous pouvons même cliquer sur des violations spécifiques de la qualité des données, comme les transactions signalées pour des activités potentielles de blanchiment d'argent, ce qui nous amène à notre observabilité des données. Cette vue d'investigateur fournit une analyse des causes profondes, ce qui vous permet d'examiner en détail les anomalies des contrôles de qualité échoués afin de voir quels champs, segments ou enregistrements sont à l'origine du problème.

Dans cet exemple, les violations correspondent soit à des transactions supérieures à un certain montant , soit à toute transaction effectuée par des personnes à haut risque. Lorsque des problèmes surviennent, les équipes doivent agir rapidement, et des tickets de service peuvent être créés directement dans la plateforme pour lancer le processus de correction lorsque des violations sont détectées. De plus, pour toutes les politiques de qualité des données, Actian Data observabilité vous observabilité de définir le canal de notification approprié afin que la bonne équipe soit immédiatement informée lorsqu'une violation se produit.

De la détection à la correction, tout cela peut être effectué au sein d'une seule et même plateforme unifiée. Pour résumer, ce que nous avons présenté au cours de cette session, c'est une visibilité complète sur le pipeline KYC, grâce à un catalogue intégré et observabilité, à une surveillance proactive de la qualité des données avec validation automatisée à chaque étape, à une séparation intelligente des données qui permet aux pipelines de fonctionner sans interruption, et à une réponse rapide aux incidents grâce à des alertes automatisées et des workflows de ticketing. Ensemble, la plateforme Actian Data Intelligence explique comment les données circulent et ce que cela signifie, tandis que observabilité Actian Data observabilité que les données qui circulent sur ces chemins sont correctes et fiables.

Cette combinaison réduit les risques opérationnels et réglementaires, accélère l'analyse des causes profondes et renforce la confiance dans les rapports réglementaires. Merci de votre attention. Rendez-vous sur actian.com et abonnez-vous à la chaîne YouTube d'Actian pour découvrir d'autres épisodes et contenus connexes.