Évaluation Intelligente des Profils de Risque

Personnalisation en Fonction des Profils Client

Grâce à notre approche de micro-segmentation, nous analysons chaque client individuellement en utilisant des algorithmes de machine learning sophistiqués. Cette analyse approfondie permet de segmenter les clients en fonction de divers critères, tels que :

  • Comportements financiers :

    • Analyse des habitudes de transaction :

Évaluation des types de transactions (dépôts, retraits, transferts) effectuées par le client.

    • Fréquence et volume des opérations :

Suivi de la fréquence des transactions et des montants traités pour identifier des modèles de comportement financier.

 

  • Données démographiques :

    • Informations personnelles :

Collecte de données telles que l’âge, le lieu de résidence, la profession et le statut marital pour une meilleure compréhension du profil du client.

    • Contexte géographique :

Analyse des risques associés aux régions où réside ou opère le client, en tenant compte des niveaux de risque locaux.

 

  • Historique de transactions :

    • Historique complet des transactions :

Agrégation des données transactionnelles sur une période donnée pour détecter des schémas récurrents et des anomalies.

    • Détection des comportements inhabituels :

      Identification des transactions qui dévient des comportements habituels du client, telles que des transferts de fonds inhabituels ou des montants soudainement élevés.