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Dataiku > 实例探究 > 通过传播数据科学来改进欺诈检测
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Improving Fraud Detection by Evangelizing Data Science

技术
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 金融与保险
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 欺诈识别
服务
  • 数据科学服务
挑战
BGL BNP Paribas 是卢森堡最大的银行之一,它已建立了一个机器学习模型,用于高级欺诈检测。然而,由于可见性有限和数据科学资源有限,该模型基本保持静态。业务团队热衷于更新模型,但由于缺乏对数据项目和数据团队的访问权限,因此面临挑战。挑战在于在整个组织的所有部门中采用数据驱动的方法。银行需要一种解决方案,既能使整个公司的数据访问和使用民主化,又不会损害数据治理标准。
关于客户
BGL BNP Paribas 是卢森堡最大的银行之一,隶属于法国巴黎银行集团。该银行为个人、专业人士、私人银行客户和企业提供种类繁多的金融产品和银保解决方案。2017 年,国际杂志《欧洲货币》连续第二年将 BGL BNP Paribas 评为“卢森堡最佳银行”。该银行已在使用机器学习模型进行高级欺诈检测,但由于可见性和数据科学资源有限,该模型基本处于静态状态。
解决方案
BGL BNP Paribas 选择 Dataiku 数据科学工作室 (DSS) 来实现整个公司的数据访问和使用民主化。在短短八周内,BGL BNP Paribas 就能够使用 Dataiku 创建一个新的欺诈检测原型。该项目涉及欺诈部门的数据分析和业务用户以及 BGL BNP Paribas 数据实验室和 Dataiku 的数据科学家。Dataiku 的协作性质以及整个公司团队的参与使得知识得以最佳组合,从而产生了具有明确商业价值的准确模型。Dataiku 的生产功能使 BGL BNP Paribas 的生产环境能够顺利过渡,使新的欺诈预测项目能够在项目启动后很快显示结果。
运营影响
  • The new fraud detection prototype was created in just eight weeks.
  • The collaborative nature of Dataiku and involvement of teams throughout the company allowed for the optimal combination of knowledge to produce an accurate model delivering clear business value.
  • Dataiku’s production features allowed for a smooth transition in BGL BNP Paribas’ production environment, enabling the new fraud prediction project to show results very soon after the start of the project.
数量效益
  • Created a new fraud detection prototype in just eight weeks.
  • Enabled the new fraud prediction project to show results very soon after the start of the project.
  • BGL BNP Paribas has already begun three additional data projects following the first fraud detection prototype and plans to continue to release new data products regularly to stay at the cutting-edge of the financial industry.

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