Dashboard Analytics FinTech
Détection de fraude et suivi de portefeuille sur des millions de transactions
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.
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.
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.
60 % de fausses alertes en moins pour l'équipe conformité
+40 % de justesse sur la détection par rapport au système précédent
99,9 % de disponibilité
Chaque alerte traçable et justifiable en audit
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