Neo4j est la base de données de graphes de prédilection des plus grandes entreprises de services financiers au monde

Neo4j est la base de données de graphes de prédilection des plus grandes entreprises de services financiers au monde

Rédigé le 25/10/2019
Communiqué de Neo4j

Neo4j constate une hausse de la demande pour sa technologie de graphes déployée par 20 des 25 sociétés de services financiers les plus importantes au monde.

Neo4j, le leader des bases de données de graphes, annonce une hausse de la demande pour sa technologie de graphes de la part de la communauté mondiale des institutions de services financiers.

Alors que ces sociétés aiguisent leur lutte contre la fraude, renforcent les enquêtes en matière de lutte contre le blanchiment d'argent et se conforment à une obligation de stricte transparence, Neo4j est la base de données de graphes choisie par 20 des 25 institutions de services financiers parmi les plus importantes au monde. Rendue célèbre pour son rôle dans les révélations des scandales de fraude fiscale des Panama Papers et des Paradise Papers, Neo4j figure dans la liste des choix retenus par les organisations qui cherchent à identifier et à éliminer la fraude financière.

Les entreprises du Fortune 500 adoptent les graphes pour examiner les données financières et repérer en temps réel les premiers signes d'infractions ou de fraude. Les entreprises du secteur des services financiers savent qu'elles mènent une lutte qui s'intensifie rapidement pour se prémunir contre les acteurs indésirables utilisant les nouvelles technologies – lutte qui nécessite de nouvelles approches plus élaborées de la détection et de la prévention de la fraude.

Neo4j dote ces firmes d'une impressionnante capacité à repérer le crime financier à partir de grands volumes de données. Quand des transactions impliquent des dizaines de milliers d'occurrences par jour, les approches classiques et manuelles ne peuvent pas suivre pour vérifier les anomalies.

La technologie des graphes est en mesure de « relier les points » dans les trajectoires des données les plus complexes et les plus opaques pour révéler les relations et interdépendances les plus subtiles. Cette capacité s'est avérée essentielle pour récupérer quelque 1,2 milliard de dollars en amendes et arriérés d'impôts liés à l'affaire des Panama Papers.

Le marché mondial de la détection et de la prévention de la fraude a été estimé à 17.5 milliards de dollars en 2017 et devrait atteindre 120 milliards de dollars en 2026 selon Stratistics MRC. Plus de 48 000 brevets ont été délivrés au cours de la dernière décennie rien qu'aux États-Unis pour des solutions de détection de fraudes et d'anomalies, ce qui témoigne de la rapidité de l'innovation dans le domaine de la fraude.

Dun & Bradstreet (D&B), premier fournisseur mondial d'informations aux entreprises, a été parmi les premiers à découvrir le potentiel d'une application de la technologie des graphes à la détection de la fraude en lançant un nouveau service de suivi de la propriété des entreprises en 2016. Ce service permet aux clients d'enquêter sur tous les registres historiques de propriété des entreprises liés à des personnes physiques et respecte les nouvelles réglementations internationales en matière de transparence visant à lutter contre l'évasion fiscale et le blanchiment d'argent.

Paul Westcott, responsable senior de la conformité chez Dun & Bradstreet, explique comment son entreprise utilise Neo4j.
« Grâce à notre capacité à comprendre rapidement les relations entre les données, nous sommes en mesure d'interpréter rapidement les structures d'entreprise et toute dilution de la propriété d'une entreprise » déclare Paul Westcott. « Les réseaux de nœuds et de relations de Neo4j permettent de faire apparaître en quelques millisecondes les données utiles – un retour d'information très rapide qui fait des graphes la solution idéale pour répondre à nos besoins ».

Philip Rathle, vice-président en charge des produits chez Neo4j, explique comment l'optimisation des approches classiques de la gestion des données grâce aux bases de données de graphes permet aux institutions financières de mettre à profit les relations propres à leurs données.
« Les bases de données de graphes offrent de nouvelles méthodes pour identifier les réseaux de fraude, le blanchiment d'argent et d'autres escroqueries sophistiquées en faisant apparaître dans les données des modèles qui restent invisibles avec les procédés traditionnels » déclare Philip Rathle. « La même approche basée sur les modèles permet aux institutions financières de comprendre leurs clients et de leur offrir un meilleur service alors qu'ils sont aux prises avec de multiples comptes, identifiants et divisions métier. Aujourd'hui, les innovations alimentées par les graphes dans les banques aboutissent à des projets et à des produits qui répondent mieux aux besoins des clients, augmentent la part du portefeuille, favorisent la préservation du capital et améliorent l'efficacité de la conformité réglementaire. »

AIG, Citigroup, Credit Agricole, China Zheshang Bank (CZ Bank), ING, Société Générale, Thomson Reuters et UBS font partie des nombreux clients de Neo4j qui, à eux tous, appliquent la technologie de graphe de Neo4j à un large éventail de cas d'usage dans la gestion des risques. En parallèle, dans le secteur de l'assurance, Neo4j compte parmi ses clients Aviva, AG Insurance Belgium, Die Bayerische et Zurich Insurance Group.

Le rôle crucial des graphes dans la compréhension de relations de données complexes a été démontré dans de nombreux contextes d'entreprise. Pour Gartner, les graphes font partie des dix premières tendances dans la technologie des données et de l'analytique en 2019. Combinée à l'intelligence artificielle et au machine learning, la technologie des graphes offre un potentiel incroyable pour identifier la fraude à une vitesse et avec une efficacité record.