Moins de fraude. Plus de conformité

Noysau développe des produits de conformité et de gestion du risque fondés sur l’intelligence des graphes.

Le risque se révèle souvent dans les liens.

Une transaction, un client ou un document ne raconte qu’une partie de l’histoire. Noysau relie les données pour donner aux équipes fraude, conformité et risque le contexte qui manque.

Disponible avec KER

Fraude transactionnelle

Repérer les comportements coordonnés entre comptes, appareils et canaux.

Disponible avec KER

AML

Mettre les flux en relation et concentrer l’examen sur les dossiers sensibles.

Phase 2 ou partenariat

KYC

Rapprocher les identités, les documents et les entités associés.

Phase 2 ou partenariat

Credit scoring

Compléter l’évaluation par des signaux relationnels compréhensibles.

KER relie le signal à l’action.

Pour les prestataires de services de paiement de l’UEMOA, KER réunit la détection de la fraude, l’analyse AML et le traitement des dossiers dans un même espace.

DétecterCroiser règles métier, score et signaux de graphe.

SuspendreAppliquer les mesures autorisées aux détections de forte confiance.

ExaminerRouter les cas incertains vers l’analyste, puis le responsable risque.

Les variables de graphe apportent un contexte que les règles et les modèles classiques ne captent pas seuls. Elles aident notamment à distinguer une chaîne de solidarité d’un réseau de mules.

Découvrir KER

Vue réelle de KER présentant la situation opérationnelle, les alertes et les dossiers à surveiller — **Capture réelle de KER**Environnement de démonstration utilisant des données synthétiques

Des signaux plus utiles aux équipes.

Noysau transforme la complexité relationnelle en décisions lisibles, contrôlées et traçables.

Contexte

Voir les relations qui donnent du sens à un événement isolé.

Pertinence

Concentrer l’examen humain sur les situations qui le nécessitent.

Explicabilité

Conserver les faits, les facteurs et le parcours de décision.

« Notre marché a besoin d’outils de conformité et de gestion des risques conçus à partir de son propre écosystème financier. L’enjeu n’est pas seulement de détecter une structure inhabituelle, mais d’en comprendre le contexte : distinguer une tontine de quartier légitime d’un réseau de comptes mules, puis donner à vos équipes risque les éléments nécessaires pour décider avec justesse. »

Abdoulaye A. GayeFondateur | Machine Learning Engineer