Générez des transactions financières synthétiques pour les modèles de détection de fraude : génération de données sécurisées

Le vrai dilemme des données : innovation ou conformité

Vous créez des systèmes pour les modèles de détection de fraude. Mais vous êtes confronté à un problème insurmontable : un manque d'exemples "frauduleux" dans des données réelles.

Pourquoi les données réelles sont devenues inaccessibles

Blocages de conformité réglementaire :

RGPD, HIPAA, CCPA et SOX créent des barrières juridiques :

• Les données personnelles nécessitent un consentement explicite pour chaque cas d'utilisation
• Les informations protégées nécessitent des contrôles d'accès stricts *Restrictions sur les transferts transfrontaliers
• Pénalités allant jusqu'à 20 M€ ou 4% du chiffre d'affaires global

Goulots d'étranglement opérationnels :

Même lorsque cela est légalement possible, obtenir des données réelles prend des semaines :

• Examen par l'équipe juridique/confidentialité : file d'attente de 2 à 6 semaines
• Pipeline d'ingénierie de données : 1 à 2 semaines
• Mise en place de la sécurité et du contrôle d'accès
• Au moment où vous obtenez des données, elles sont déjà obsolètes

Le résultat net : Les équipes de développement attendent des semaines ou des mois pour obtenir des données. L'innovation s'arrête.

La solution : des données synthétiques génératives

Et si vous pouviez créer des données qui :

• Ressemble exactement à de véritables transactions financières
• Se comporte statistiquement comme des données réelles
• Contient zéro informations personnelles/sensibles réelles
• Ne nécessite aucun examen de conformité
• Peut être généré à la demande en quelques minutes

Comment fonctionne la génération de données synthétiques

Approche traditionnelle : anonymisation Prenez des données réelles et essayez de supprimer les informations d’identification. Problèmes : les propriétés statistiques changent, les ruptures d'intégrité référentielle, les risques de réidentification demeurent.

Approche Générative : Synthèse Apprenez des modèles à partir de données réelles, puis générez de nouvelles données qui suivent ces modèles mais ne contiennent aucun enregistrement réel.

Générateur de scénarios synthétiques Datastripes

** Générateur de flux visuel : **

1. Téléchargez un échantillon de données réelles
2. Le système analyse automatiquement la structure
3. Configurez les règles de génération via l'interface visuelle
4. Générer des données synthétiques (à n'importe quelle échelle)
5. Téléchargez ou connectez-vous directement aux outils

Principales fonctionnalités pour les transactions financières :

• Préserve les schémas et les relations complexes
• Correspond aux distributions statistiques
• Garanties de confidentialité (confidentialité différentielle, k-anonymat)
• Évolutivité infinie

Application pratique : entraîner des modèles ML sur des cas extrêmes rares

Imaginez pouvoir entraîner des modèles ML sur des cas extrêmes rares.

Scénario : Partenariat avec des développeurs externes

Approche traditionnelle : 7 semaines

• Semaine 1 : Soumettre la demande de données
• Semaine 2 à 4 : Le service juridique négocie des accords
• Semaine 5 : demande approuvée avec restrictions
• Semaine 6 : L'ingénierie des données crée l'export (inutilisable)
• Semaine 7 : la deuxième tentative fonctionne

Approche données synthétiques : 1 jour

• Jour 1 : Générer 100 000 enregistrements synthétiques (7 minutes)
• Partager immédiatement avec le fournisseur
• Aucun DPA, aucun examen de confidentialité, aucune attestation de sécurité requise
• Le fournisseur commence le développement immédiatement

Temps gagné : 7 semaines

Cas d'utilisation supplémentaires

• Formation ML : Générez 100 fois plus d'exemples rares que ceux qui existent dans les données réelles
• Démo et ventes : Créez des données de démonstration réalistes sans risque pour la confidentialité
• Tests de performances : Générez des millions d'enregistrements pour les tests de charge
• Environnements de développement : Chaque développeur obtient son propre ensemble de données

Pour commencer : générez votre premier ensemble de données synthétiques

Semaine 1 : Preuve de concept

1. Identifiez un cas d'utilisation bloqué par l'accès aux données
2. Téléchargez un petit échantillon de données réelles
3. Générer le premier ensemble de données synthétiques
4. Valider et partager avec les parties prenantes

Semaine 2 : Échelle 5. Générer un ensemble de données à l'échelle de la production 6. Déployer dans un environnement de développement/test

La transformation : du goulot d'étranglement des données à l'abondance des données

De :

• Semaines/mois d'attente pour l'accès aux données
• Ensembles de données limités et obsolètes
• Partenariats externes bloqués

À :

• Minutes pour générer n'importe quel ensemble de données
• Données illimitées, fraîches et personnalisables
• Collaboration externe sans soucis de confidentialité

L'avantage ultime : entraînez des modèles ML sur des cas extrêmes rares.

Commencez à générer des transactions financières synthétiques et débloquez votre équipe.

Ne laissez pas l'accès aux données devenir votre goulot d'étranglement. Générez ce dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin.