Temps de détection
48h → 11min
Retour aux etudes de cas
Bancaire · IA + Cyber
Une banque Fortune 500 perdait 18 millions de dollars par an à cause de la fraude.
Les pertes liées à la fraude augmentaient de mois en mois et l'équipe de sécurité était obligée de réagir alors que les dégâts étaient déjà survenus.
Faux positifs
↓ 73%
Économies annuelles
$4.2M
Il est temps de déployer
14 weeks
"Pour la première fois, nos équipes étaient confrontées au même risque au même moment."
Responsable des opérations de fraude
Contexte client
Une banque de détail classée Fortune 500 traitait un volume massif de transactions via les canaux numériques. Leur SOC était mature, mais les règles de fraude existantes étaient trop statiques pour les nouveaux modèles d'attaque.
Defi principal
Les signaux étaient fragmentés entre les systèmes, les cycles de détection des fraudes étaient trop lents et les analystes passaient trop de temps à trier les faux positifs au lieu d'enquêter sur les risques réels.
Point de bascule
Nous avons regroupé les responsables de la fraude, de la cybersécurité et des opérations dans un seul workflow de réponse, puis avons introduit une couche de renseignement unifiée qui a évalué le contexte de risque en temps quasi réel.
Parcours de delivery
En 14 semaines, nous avons intégré la télémétrie SIEM, les métadonnées des transactions et les flux de menaces, puis déployé la notation assistée par modèle avec des runbooks opérationnels pour les opérations SOC et anti-fraude.
Impact humain
Les analystes sont passés de la fatigue des alertes à des enquêtes ciblées. Le stress de l'équipe a diminué à mesure qu'ils ont acquis la certitude que les événements critiques étaient visibles rapidement et correctement hiérarchisés.
Resultat
La détection est passée de quelques heures à quelques minutes, les faux positifs ont fortement chuté et les dirigeants ont acquis un contrôle prévisible sur le risque de fraude et la qualité des réponses.
Prochaine etape