Dashboard Analytics FinTech
Détection de fraude et suivi de portefeuille sur des millions de transactions
En bref
Pour une fintech européenne, Canopy a construit un tableau de bord qui signale les transactions suspectes, suit l’exposition au risque des portefeuilles et explique chaque alerte. L’enjeu : réduire les fausses alertes sur plusieurs millions de transactions par jour, avec une traçabilité complète pour le régulateur.
Par Simon Duchène, fondateur de Canopy · Mis à jour le
Qui est le client ?
Tableau de bord construit pour une fintech européenne. Il signale les transactions suspectes, suit l'exposition au risque des portefeuilles, et met le tout dans un écran lisible par un gestionnaire, pas seulement par un data scientist.
Quel était le défi ?
Le système de détection en place levait tellement d'alertes que l'équipe conformité avait pris l'habitude de les ignorer. Un dispositif anti-fraude que personne ne lit ne sert à rien.
Il fallait donc faire baisser le bruit sans laisser passer de vraies fraudes, sur un flux de plusieurs millions de transactions par jour. Ajouter à cela deux contraintes non négociables : traçabilité complète des décisions pour le régulateur, et hébergement conforme RGPD et PCI-DSS.
Qu’avons-nous construit ?
Front React, services Python et FastAPI, infrastructure AWS cloisonnée.
Les modèles de détection de fraude ont été réentraînés sur l'historique réel du client plutôt que sur des règles génériques, ce qui explique la chute des fausses alertes. Chaque alerte affiche les signaux qui l'ont déclenchée : sans cette explication, un analyste ne peut ni la traiter ni la justifier en audit.
À côté, le suivi de portefeuille et les projections d'exposition sont recalculés en continu, avec des seuils d'alerte définis par l'équipe risque.
Quelles fonctionnalités ?
- ·Détection de fraude avec les signaux déclencheurs affichés
- ·Projections d'exposition recalculées en continu
- ·Seuils d'alerte définis par l'équipe risque
- ·Graphiques explorables jusqu'à la transaction
- ·Rapports réglementaires générés automatiquement
- ·API pour brancher les outils internes
- ·Conformité RGPD et PCI-DSS
- ·Journal d'audit sur chaque décision du modèle
Quels résultats ?
- 01
60 % de fausses alertes en moins pour l'équipe conformité
- 02
+40 % de justesse sur la détection par rapport au système précédent
- 03
99,9 % de disponibilité
- 04
Chaque alerte traçable et justifiable en audit
Comment chaque contrainte a-t-elle été tenue ?
| Aspect | La contrainte | La réponse |
|---|---|---|
| Bruit | Moins de fausses alertes, sans laisser passer de vraies fraudes | Modèles réentraînés sur l’historique réel du client plutôt que sur des règles génériques |
| Traçabilité | Chaque décision justifiable devant le régulateur | Signaux déclencheurs affichés sur chaque alerte, journal d’audit sur chaque décision du modèle |
| Hébergement | Conformité RGPD et PCI-DSS | Infrastructure AWS cloisonnée |
| Lisibilité | Un écran lisible par un gestionnaire, pas seulement par un data scientist | Graphiques explorables jusqu’à la transaction, seuils définis par l’équipe risque |
Témoignage
« Le dashboard développé par Canopy a transformé notre approche de l'analyse financière. Leurs algorithmes d'IA nous donnent un avantage concurrentiel décisif. »
Questions fréquentes
Pourquoi les fausses alertes posaient-elles problème ?
Elles étaient si nombreuses que l’équipe conformité avait pris l’habitude de les ignorer. Un dispositif anti-fraude que personne ne lit ne sert à rien.
Comment une alerte se justifie-t-elle en audit ?
Chaque alerte affiche les signaux qui l’ont déclenchée, et chaque décision du modèle est consignée dans un journal d’audit. Sans cette explication, un analyste ne peut ni traiter l’alerte ni la justifier.
Qui fixe les seuils d’alerte ?
L’équipe risque du client. Le suivi de portefeuille et les projections d’exposition sont recalculés en continu au regard de ces seuils.
Sur quelle architecture repose le tableau de bord ?
Un front React, des services Python et FastAPI, une infrastructure AWS cloisonnée. Les modèles de détection tournent sur TensorFlow, avec PostgreSQL, Redis et Docker autour.
Lexique du projet
- PCI DSS
- La norme PCI DSS est le standard de sécurité imposé aux organisations qui stockent, traitent ou transmettent des données de cartes de paiement. Source : Wikipédia
- RGPD
- Le RGPD est le règlement européen qui encadre la collecte et le traitement des données personnelles. Source : CNIL
- Apprentissage automatique
- L’apprentissage automatique est une branche de l’IA où un modèle apprend à partir d’exemples plutôt qu’à partir de règles écrites à la main. Source : Wikipédia
- Faux positif
- Un faux positif est une alerte levée à tort : ici, une transaction légitime signalée comme suspecte. Source : Wikipédia
- TensorFlow
- TensorFlow est une bibliothèque open source d’apprentissage automatique créée par Google. Source : Wikipédia
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