Démo Big Data Paris - Détection de Fraude Cédric Fauvet

1. Cédric.Fauvet@neo4j.com
Neo4j, la base de données
pour l’entreprise connectée
Détection de Fraude

4. ICIJ Pulitzer Price Winner 2017

5. PERSON
NAME
Rechercher un individu

6. PERSON
ACCOUNT
BANK
NAME
… qui possède un compte en banque

7. ACCOUNT
PERSON
BANK
ADDRESS
STREET
NAME
… qui vit à une adresse

8. ACCOUNT
ADDRESS
PERSON
STREET
BANK
PERSON
NAME
NAME
… à laquelle une autre personne habite aussi

9. ACCOUNT
ADDRESS
PERSON
PERSON
NAME
STREET
BANK
NAME
COMPANY
… cette personne dirige une société

10. ACCOUNT
ADDRESS
PERSON
PERSON
NAME
STREET
BANK
NAME
COMPANY
BANK
BAHAMAS
… qui est une banque enregistrée au Panama.

11. ACCOUNT
ADDRESS
PERSON
PERSON
NAME
STREET
BANK
NAME
COMPANY
BANK
BAHAMAS
Bank
US
Account
Company
Bank
Bahamas
Person B
Person A
Address
NODE
RELATIONSHIP
2.6 TB
11.5 million documents
Emails, Scanned
Documents,
Bank Statements
etc…

12. Bank
US
Account
Company
Bank
Bahamas
Person B
Person A
Person A
NODE
RELATIONSHIP

13. Principaux usages

14. Recommandations
Temps-réel
Détéction
de Fraude
Gestion des
réseaux et IT
Gestion des
données de
références
(MDM)
Recherche
basée sur les
graphes
Contrôle
d’accès
Principaux usages

15. L’entreprise connectée

16. FINANCEEDITION DE LOGICIELS MEDIA TÉLÉCOM SANTÉSOCIALCOMMERCE

17. L’exemple de la détection de Fraude

18. Fraude bancaire directe - Contexte
• Des dizaines de milliards de dollars
chaque année
• ¼ du total des pertes sur créance
irrécouvrable des crédits à la
consommation
• 10% à 20% des créances douteuses
sont dues à la fraude directe
Chiffres USA
2 personnes sont capables de créer 4 identités
synthétiques

19. Sous-ensemble d'une bande organisée, modélisé
dans une base de données de graphe
Détection TR dans graphe :
• Au moment où le compte est crée
• Au cours d'une enquête
• Dès que solde de crédit atteint un seuil
critique, ou alors
• Quand un chèque est impayé.
Fraude bancaire directe – Dans le graphe

20. Fraude bancaire directe – Intégration
Approche de prévention de la fraude en couches de Gartner

21. Fraude à l'assurance
• 80 milliards $ par an
• Ces dernières années, le taux de
déclaration de sinistres jugées
douteuses a bondi de 30 %
• 50% des sinistres corporels sont
exagérés ou totalement fabriqués
• Les fausses déclarations d’entorses
cervicales rajoutent 144$ par an par
assuré
Chiffres USA
Simple bande organisée de 6 personnes

22. Fraude dans le commerce électronique
Fraude de paiement en ligne, d’origine adresse IP
IP : adresses IP
CCx : Carte de crédit
IDx : Identifiants utilisateurs
CKx : Cookies de transaction
Une adresse IP a réalisé plusieurs
transactions en utilisant cinq cartes
de crédit, dont l'une (CC1) est utilisée
par plusieurs identifiants utilisateur,
alors que deux cookies (CK1 et CK2)
sont partagés chacun avec deux
identifiants.
La fraude est quasi-certaine.

23. Products Payments Social SuppliersConsumers
Les données stockées dans les bases relationnelles sont dans
des Silos
Défis

24. Products Payments Social SuppliersConsumers
Les données stockées dans les bases relationnelles sont dans
des Silos
X
X
X
X
X
X
Défis

25. Products Payments Social SuppliersConsumers
Les données stockées dans les bases relationnelles sont dans
des Silos
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Défis

26. Vers l’entreprise connectée

27. X X
X
Vers l’entreprise connectée

28. X X
X
Vers l’entreprise connectée

29. X
X X
X X
X
Vers l’entreprise connectée

30. X
X
X
X X
X X
X
Vers l’entreprise connectée

31. X
X
Livraisons < 2 heures
Recommandation temps-
réelX
X X
X X
X
Vers l’entreprise connectée
Validation de
paiements

33. Technologies
historiques
en Silos
L’enterprise
connectée
Ceci se produit dans toutes les industries

34. EDITION DE LOGICIELS FINANCE COMMERCE MEDIA SOCIAL TÉLÉCOM SANTÉ

35. Merci !
Cedric.fauvet@neo4j.com
13 Septembre - Atelier les Basiques Neo4j – Paris
17 Octobre - Training - Atelier Modélisation avec
Neo4j - Paris
13 Novembre - Atelier Les basiques + Graph QL
Neo4j – Paris
14 Novembre - GraphDay Paris - Paris