Solutions anti-fraude pour scénarios financiers
Inscription & onboarding des utilisateurs & modification de profil
Dépôt de demande de prêt & retrait de fonds
Vérification d’identité & de documents
Décaissement des fonds
FinDocX
OCR pièce d’identité/permis/passeport/carte d’électeur/autres documents
Analyse de relevés bancaires/preuves d’actifs/contrats
FinAuth
eKYC – Détection de vivacité & vérification de niveau financier
Face search
Alerte utilisateur dupliqué / liste noire
Face riskDetect
Reconnaissance des accessoires, scènes, émotions, comportements, etc.
Scénario d’anti-fraude d’identité intelligent
FinAuth s’appuie sur la détection de vivacité, la détection de deepfake, le contrôle des risques comportementaux et d’autres technologies pour identifier et prévenir efficacement l’usurpation et la fraude d’identité, garantissant l’authenticité des utilisateurs et la sécurité des transactions.
Réduire le risque de fraude et renforcer l’intégrité des prêts
Combine la détection de deepfake avec la détection de vivacité pour empêcher efficacement l’usurpation d’identité et sécuriser les opérations de prêt.
Taux de réussite élevé et baisse de l’attrition clients
Maintient une grande précision même dans des conditions d’éclairage complexes, réduisant les échecs de vérification à l’origine de pertes de clients.
Expérience optimisée et meilleur taux de conversion
Propose plusieurs modes de détection de vivacité, équilibrant sécurité et fluidité, pour améliorer la satisfaction et la conversion.
FinAuth — Anti-fraude d’identité intelligent
FinDocX
Détection de deepfake
Détection par facteurs aléatoires
Détection de vivacité
Grand modèle visuel
Détection des risques appareils
Comparaison faciale
Étiquetage visuel
Détection de comportements à risque
Cas clients
De la vérification d’identité au contrôle du risque crédit, aider les entreprises à atteindre une modernisation sécurisée, efficace et intelligente.
Anti-fraude d’identité intelligent
Points de douleur client
Une grande société de crédit à la consommation faisait face à des fraudes de plus en plus sophistiquées (p. ex. deepfakes IA) que les méthodes classiques n’arrivaient plus à contrer.
Solution
Déploiement de la vérification faciale FinAuth de niveau financier, intégrant modèles visuels fondamentaux et détection par facteurs aléatoires pour bâtir une défense anti-fraude robuste.
Résultats
  • Le taux de détection des deepfakes et injections vidéo a augmenté de 95 % tout en maintenant un haut taux de réussite.
  • Sécurité des fonds et expérience utilisateur améliorées.
Évaluation de la capacité de remboursement
Points de douleur client
Une plateforme de prêts devait améliorer la précision de l’évaluation pré-prêt et réduire les risques d’usurpation et de documents falsifiés.
Solution
Mise en place d’un contrôle visuel des risques pour vérifier l’identité des demandeurs, analyser les images, détecter la fraude et soutenir l’évaluation de la capacité de remboursement.
Résultats
  • Précision de détection des fraudes fortement accrue, nette réduction des usurpations.
  • Segmentation client renforcée et efficacité d’approbation des prêts optimisée, conduisant à une meilleure conversion.
Anti-fraude d’identité intelligent
Point de douleur client
Le centre cartes d’une banque souffrait d’algorithmes faciaux obsolètes incapables de détecter les deepfakes. La protection au niveau des appareils et la faible flexibilité stratégique empêchaient en outre la conformité réglementaire.
Solution
Adoption de FinAuth avec technologie « vivacité 3D » pour contrer les faux visages, configurer des stratégies flexibles et moderniser la défense active.
Résultats
  • Nombreuses tentatives d’authentification suspectes interceptées, réduction du risque de défaut.
  • Économies annuelles attendues de plusieurs centaines de millions ; audits réglementaires réussis tout en conservant réussite et sécurité.
Contrôle visuel des risques anti-fraude
Points de douleur client
Une banque commerciale régionale subissait des demandes de prêts frauduleuses avec faux documents. Les systèmes de risque basés sur les seules données structurées peinaient à les identifier.
Solution
Déploiement d’un contrôle visuel des risques propulsé par un grand modèle multimodal analysant des images non structurées, capable de détecter plus de 70 schémas de risques liés à la fraude.
Résultats
  • Plus de 180 demandes de prêts à haut risque interceptées par mois après déploiement.
  • Taux de mauvais prêts dus aux intermédiaires frauduleux réduit à 10 %.
  • Hausse de 25 % de la rentabilité globale du crédit.
Vérification faciale nouvelle génération pour une identité de confiance
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