Feedzai annonce aujourd’hui le lancement de l’AutoML dans le domaine de la prévention de la fraude, une première pour le secteur. En automatisant des tâches comme le feature engineering (ingénierie de caractéristiques) et la création de modèles de machine learning, les data scientists sont désormais en mesure de créer des solutions de prévention de la fraude jusqu'à 50 fois plus rapidement qu’avec les processus conventionnels de data science.
Les schémas de fraude, aujourd’hui de plus en plus élaborés et qui se développent sur tous les fronts, exigent que les équipes de lutte contre la Fraude soient capables d’agir plus rapidement que jamais pour combattre efficacement. L’AutoML de Feedzai permet aux équipes de data scientists d’obtenir des résultats et de développer de nouveaux cas d’utilisation, canaux et sites géographiques beaucoup plus rapidement.
Désormais, les data scientists peuvent générer rapidement des caractéristiques et modèles plus pertinents, et s’adapter plus rapidement à l’évolution des schémas de fraude et vecteurs d’attaque. L’AutoML de Feedzai automatise et intègre les tâches les plus répétitives et les plus fastidieuses dans le pipeline de data science, libérant du temps aux data scientists pour qu’ils puissent se consacrer à des tâches plus stratégiques. À un moment où la demande de data scientists explose, l’AutoML de Feedzai permet aux banques et autres institutions financières d’augmenter de manière significative la productivité de leurs équipes data scientists.
« Nous avons démontré que l’AutoML de Feedzai permet d’obtenir pratiquement en quelques heures des résultats qui demandaient quelques semaines de travail à une équipe de data scientists, » affirme Pedro Bizarro, Chief Science Officer et cofondateur de Feedzai. « Il s’agit d’une avancée révolutionnaire pour Feedzai, mais bien plus encore : c’est une solution qui fournira un avantage concurrentiel considérable à nos clients. »
La solution d’avant-garde AutoML de Feedzai s’appuie sur un mode avancé de feature engineering automatique fondé sur la sémantique, grâce auquel la machine reconnaît la sémantique associée à chaque champ, ce qui permet au moteur de construire automatiquement des caractéristiques contextuelles. Cette fonctionnalité est largement facilitée par les capacités de sélection de modèles de l’AutoML de Feedzai : les algorithmes plus performants sont automatiquement créés, optimisés et comparés, de sorte qu’à la fin du processus, les meilleurs modèles sont recommandés.
L’AutoML de Feedzai suit le lancement de l’OpenML de Feedzai en avril dernier, qui permet aux data scientists d’importer des modèles créés par des outils open source ou de tierce parties dans le moteur de gestion de risques de Feedzai. L’AutoML et l’OpenML de Feedzai fonctionnent de concert, conférant une souplesse et une rapidité inédites dans le domaine de la prévention de la fraude.
« Nos clients s’expriment, nous les écoutons, » affirme Nuno Sebastiao, le PDG et cofondateur de Feedzai. « L’AutoML et l’OpenML sont les deux illustrations les plus récentes du travail de Feedzai pour proposer au marché les meilleures solutions de prévention de la fraude. Dans les mois à venir, vous pouvez vous attendre à voir de plus en plus d’innovations de ce type.
Les schémas de fraude, aujourd’hui de plus en plus élaborés et qui se développent sur tous les fronts, exigent que les équipes de lutte contre la Fraude soient capables d’agir plus rapidement que jamais pour combattre efficacement. L’AutoML de Feedzai permet aux équipes de data scientists d’obtenir des résultats et de développer de nouveaux cas d’utilisation, canaux et sites géographiques beaucoup plus rapidement.
Désormais, les data scientists peuvent générer rapidement des caractéristiques et modèles plus pertinents, et s’adapter plus rapidement à l’évolution des schémas de fraude et vecteurs d’attaque. L’AutoML de Feedzai automatise et intègre les tâches les plus répétitives et les plus fastidieuses dans le pipeline de data science, libérant du temps aux data scientists pour qu’ils puissent se consacrer à des tâches plus stratégiques. À un moment où la demande de data scientists explose, l’AutoML de Feedzai permet aux banques et autres institutions financières d’augmenter de manière significative la productivité de leurs équipes data scientists.
« Nous avons démontré que l’AutoML de Feedzai permet d’obtenir pratiquement en quelques heures des résultats qui demandaient quelques semaines de travail à une équipe de data scientists, » affirme Pedro Bizarro, Chief Science Officer et cofondateur de Feedzai. « Il s’agit d’une avancée révolutionnaire pour Feedzai, mais bien plus encore : c’est une solution qui fournira un avantage concurrentiel considérable à nos clients. »
La solution d’avant-garde AutoML de Feedzai s’appuie sur un mode avancé de feature engineering automatique fondé sur la sémantique, grâce auquel la machine reconnaît la sémantique associée à chaque champ, ce qui permet au moteur de construire automatiquement des caractéristiques contextuelles. Cette fonctionnalité est largement facilitée par les capacités de sélection de modèles de l’AutoML de Feedzai : les algorithmes plus performants sont automatiquement créés, optimisés et comparés, de sorte qu’à la fin du processus, les meilleurs modèles sont recommandés.
L’AutoML de Feedzai suit le lancement de l’OpenML de Feedzai en avril dernier, qui permet aux data scientists d’importer des modèles créés par des outils open source ou de tierce parties dans le moteur de gestion de risques de Feedzai. L’AutoML et l’OpenML de Feedzai fonctionnent de concert, conférant une souplesse et une rapidité inédites dans le domaine de la prévention de la fraude.
« Nos clients s’expriment, nous les écoutons, » affirme Nuno Sebastiao, le PDG et cofondateur de Feedzai. « L’AutoML et l’OpenML sont les deux illustrations les plus récentes du travail de Feedzai pour proposer au marché les meilleures solutions de prévention de la fraude. Dans les mois à venir, vous pouvez vous attendre à voir de plus en plus d’innovations de ce type.
