Programme
Déroulement
- Typologie des fraudes financières courantes : internes et externes
- Mise en place de règles de détection : seuils, patterns, listes noires
- Analyse comportementale : détection des changements de patterns utilisateur
- Approches machine learning pour la détection d'anomalies
- Gestion des alertes : triage, investigation, escalade
- Mesure de l'efficacité : taux de détection et faux positifs
Description complète
Les pertes dues à la fraude interne et externe atteignent facilement plusieurs points de pourcentage du chiffre d'affaires. Ce webinaire explique comment construire un système de détection qui alerte rapidement sans noyer votre équipe sous les faux positifs.
Techniques de détection
Nous couvrons l'analyse statistique des transactions pour identifier les outliers, les règles métier pour bloquer les schémas connus de fraude et les approches machine learning pour détecter les nouvelles méthodes. Vous verrez comment calibrer les seuils d'alerte selon votre volume de transactions et votre tolérance au risque.
Cas réels de fraude
Le webinaire présente des exemples authentiques : manipulations de prix par des employés, détournements via des comptes fantômes, abus des remboursements clients. Pour chaque cas, nous analysons comment la fraude a été découverte et quels contrôles auraient pu la prévenir. Vous apprendrez aussi à distinguer les erreurs innocentes des tentatives délibérées.
- Outils recommandés
- Solutions open source et commerciales pour monitorer les transactions et générer des alertes automatiques