Détection de Fraude par la Data

L'apprenant sera capable d'identifier et d'analyser les patterns de fraude à partir de données réelles en utilisant des outils professionnels de data analytics. Il pourra construire et valider des modèles de détection de fraude, interpréter les résultats et proposer des recommandations opérationnelles pour renforcer les contrôles.

Professionnels de l'audit, du contrôle interne, de la compliance ou de l'analyse de données ayant une première expérience en gestion de données et souhaitant se spécialiser dans la détection de fraude. Convient également aux data analysts et scientifiques des données désirant appliquer leurs compétences à des cas d'usage de fraude.

Connaissances de base en statistiques descriptives, maîtrise d'un langage de programmation (Python ou R) ou d'un outil BI, expérience pratique avec des données structurées.

Maîtriser les architectures avancées de détection de fraude basées sur la data et l'IA, en intégrant machine learning, analyse comportementale et scoring de risque sophistiqué. Concevoir et optimiser des stratégies de fraude multi-canaux, piloter des projets complexes de mise en œuvre et diriger l'évolution des systèmes de détection dans un contexte réglementaire exigeant.

Responsables de la fraude, data scientists seniors, architectes solutions, directeurs de projets antifraud ou responsables de conformité souhaitant acquérir une expertise stratégique et opérationnelle en détection de fraude avancée pour piloter l'innovation et l'optimisation dans leurs organisations.

Expérience confirmée en data science ou analytics (minimum 3-5 ans), maîtrise des modèles de machine learning, connaissance des enjeux de fraude et de conformité, compétences en programmation (Python/SQL), familiarité avec les outils big data et les architectures cloud.