Cas clients
Explorez les problématiques auxquelles nos clients ont été confrontés, les solutions personnalisées que nous avons développées et les résultats concrets obtenus.
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Evollis est le spécialiste de la conception, la commercialisation et la gestion opérationnelle clé-en-main de programmes de location et de trade-in pour tous types de matériels, notamment les smartphones, les PC, les tablettes, les consoles de jeux ou la mobilité électrique.
Dans le cadre de son service de reprise (Trade-In) pour ses partenaires, Evollis s’engage à racheter un appareil du client à un prix estimé selon ses déclarations, afin de lui permettre de bénéficier immédiatement d’une remise sur l’achat d'un produit chez le partenaire.
Le risque est important car Evollis s'engage sur un montant de reprise sans avoir la garantie que l'appareil que la société va recevoir, si elle en reçoit un, sera conforme à la description faite en ligne par le client.
On comprend qu'il est très facile de frauder dans ce cadre là, que ce soit pour un fraudeur averti ou un fraudeur opportuniste.
Réagir a posteriori est difficile et dans tous les cas coûteux. L'objectif d'Evollis est de pouvoir déceler très tôt, avant la validation de l'offre de reprise, les comportements à risque.
Pour tenter de limiter les pertes liées aux fraudes, les équipes d'Evollis ont analysé les différentes fraudes subies dans leur historique de transactions.
Elles en ont déduit un certain nombre de "pattern" et ont pu mettre en place un système de règles fixes pour déceler ces patterns.
Ce système de règles a permis de mettre en place un socle standard de détections des fraudes amenant des premiers résultats encourageants. À la suite de cela, Evollis souhaitait explorer la possibilité d'aller plus loin.
Les équipes avaient des attentes sur 2 niveaux :
➢ Amener de la performance pour détecter plus de fraude
➢ Se doter d'un outil capable de s'adapter facilement aux fortes variations de volumes et donc d'expositions aux risques liées aux campagnes marketing, par exemple : le lancement de nouveaux produits.
C’est dans ce contexte qu'Evollis a souhaité explorer la valeur ajoutée d'un score IA qui serait combiné avec les règles métiers déjà en place.
Pour cette exploration, Evollis a décidé de travailler avec Bleckwen pour les raisons suivantes :
➢ Une approche IA orientée sur l'analyse comportementale, avec la capacité de travailler à partir d'un ensemble de données limité.
➢ Des modèles de Machine Learning spécifiques à chaque client et cas d'usage qui sont garants d'une très grande précision des alertes.
➢ Un accompagnement fort :
> Des modèles hébergés et opérés par les équipes de Bleckwen pour garantir un maintien des performances dans le temps.
> L'ajustement des modèles (volumes d'alertes) pour répondre à des besoins ponctuels (campagnes).
> Le réentrainement des modèles lorsque nécessaire.
➢ Une intégration sans friction aux processus métiers, constituant une brique supplémentaire de performance sans complexification mais avec des résultats concrets et mesurables par le business.
➢ Des références solides dans la prévention des fraudes avecune grande satisfaction client.
✓ Baisse significative des pertes financières.
> Des pertes nettes dues à la fraude réduite de 50% à 85% suivant les campagnes.
✓ Une précision des alertes à 17%
> Dans un contexte de processus d’achat, ou la décision doit être donnée instantanément, avec trèspeu d’informations liées à la demande.
✓ Une collaboration étroite des deux équipes.
> Le pilotage de Bleckwen (réentrainement des modèles, ajustements pour des périodes particulières) permet de garder un très haut niveau de performanceau fil du temps.
✓ Adoption opérationnelle.
> Les analystes d’Evollis ont rapidement introduit lePortail Bleckwen dans leur travail quotidien, ajoutant de la performance dans l'investigation des alertes.
Finalement, la valeur ajoutée de Bleckwen sur l'activité française d’Evollis, se compte en plusieurs dizaines de milliers d'Euros.
« Nous avons engagé ce projet avec Bleckwen dans une démarche exploratoire, en accord avec eux. Leurs expertises data et fraude, leur capacité d’adaptation et leur approche collaborative ont fait la différence. L’équipe a travaillé à nos côtés, proposé d'enrichir nos données, itéré ses modèles et accompagné plusieurs campagnes jusqu’à atteindre des scores et un fonctionnement optimal. »
Crédit Mutuel Arkéa est un groupe bancaire coopératif et mutualiste français, regroupant plusieurs filiales et entités financières (notamment CMB, CMSO, ABEI, Fortunéo, ACB, CFCAL). Parmi ces filiales, Arkéa Financements & Services accompagne ses clients particuliers, professionnels et entreprises dans leurs projets financiers, en se distinguant par son innovation et son engagement en faveur d’une finance responsable et durable.
Objectif d’Arkéa Financements & Services (AF&S) : lutter efficacement contre la fraude
Dans un contexte où la fraude bancaire devient de plus en plus sophistiquée, Arkéa F&S cherchait à renforcer son dispositif de détection pour protéger ses clients et son modèle d’affaires.
>1. Arkéa F&S a la volonté d'être un acteur responsable contre la fraude et souhaite donc améliorer son dispositif notamment sur le marché de plus en plus exposé du financement auto/moto.
>2. L'amélioration de son dispositif anti-fraude doit également s'inscrire dans un enjeu business et permettre une détection en temps réel et mieux ciblée pour l’amélioration de l'expérience client et enlever de la charge inutile aux analystes fraudes.
Après avoir testé plusieurs solutions, Arkéa F&S a fait le choix de s’appuyer sur la solution IA de Bleckwen pour plusieurs raisons :
- Une technologie d’IA comportementale avec des scores spécifiques capables de détecter des schémas de fraude complexes avec une très grande précision des alertes.
- Une solution non intrusive et facile à intégrer dans l'organisation existante.
- Une promesse de résultats concrets et mesurables, avec un monitoring actif et des modèles IA régulièrement adaptés par l’équipe Bleckwen.
Le score IA de Bleckwen a permis dès la première année d’enrichir le dispositif d’Arkéa F&S en vigueur jusqu’alors, et d’augmenter le nombre d'alertes fraude, de façon suffisamment pertinente que cela a engendré un retour sur investissement rapide.
Outre le gain en performance et en automatisation du processus, la solution de Bleckwen a contribué à réduire significativement les pertes financières inhérentes à la fraude aux financements auto/moto sur le segment des clients particuliers.
Suite à une phase d'audit concluante, un lancement réussi et une collaboration basée sur la confiance, nous ne pouvons qu'espérer continuer de cette manière pendant de nombreuses années.
Les fraudeurs innovent, et les prêteurs doivent se prémunir à tous les niveaux grâce à une technologie innovante et adaptative pour affronter les menaces de demain.
Sans mettre en œuvre une solution comme Bleckwen, cette quête est un aspirateur à haute performance en termes de ressources humaines et financières, avec relativement peu de résultats. Avec une solution basée sur l'apprentissage automatique, ce processus de maintenance peut être réalisé avec un effort minimal et un retour sur investissement maximal.
Tout d'abord, nous avons gagné en réactivité dans la capacité à détecter les profils de fraudeurs, car nous disposons désormais d'une solution qui fonctionne en temps réel.
Nous avons également un meilleur pouvoir de discrimination, ce qui améliore les performances et nous permet de prendre les bonnes décisions en matière d’octroi.
Enfin, ce projet a été un catalyseur qui nous a permis d’adapter nos process et l’approche de nos équipes, en particulier commerciales, autour de la fraude.
Carrefour Banque et Assurance est une filiale du groupe Carrefour. Elle commercialise depuis plus de 30 ans une large gamme de produits comme le crédit à la consommation, l’épargne et l’assurance, tant sur les canaux physiques que digitaux.
Les équipes dédiées aux risques financiers de Carrefour Banque ont décidé de réduire autant que possible la fraude résiduelle. Leurs outils existants ne leur permettaient pas d’affronter ce projet seul. C’est pourquoi, ils ont souhaité faire appel à Bleckwen.
En 10 mois, nous avons pu déployé, en collaboration avec leurs équipes, un modèle prédictif pour identifier les demandes qui sont des fraudes avérées et conduiraient à un défaut de paiement.
Les résultats ont été excellents : quelques mois après la mise en œuvre du modèle, nous avons constaté :
- Une réduction de 80% de la fraude résiduelle
- Une réduction de 30% des tentatives de fraude
L'impact positif sur la valeur de l'entreprise est évident. En outre, le temps des employés a été libéré pour d'autres tâches plus utiles.
Les fraudes sont désormais identifiées beaucoup plus tôt dans notre processus et les contrôles sont effectués beaucoup plus rapidement. Au total, nous avons gagné l'équivalent de 1,5 personne à temps plein dans le traitement des demandes de crédit.
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