À l’issue de cette formation, les apprenants seront capables d’analyser les systèmes bancaires et de crédit, d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique pour la détection des fraudes, d’évaluer les risques financiers à l’aide de modèles d’efficacité et d’interpréter les rapports de rentabilité afin de prendre des décisions fondées sur les données. Les apprenants acquerront la capacité d’évaluer le risque de crédit, de détecter les schémas de paiement frauduleux et d’évaluer l’efficacité opérationnelle à l’aide de cadres analytiques adaptés au secteur.

Ce cours propose une exploration pratique et complète de l’analyse de la fraude financière dans les systèmes bancaires, de crédit et de paiement. Les apprenants progressent des concepts bancaires fondamentaux et de la classification du risque de crédit vers la détection avancée de la fraude, la modélisation de l’efficacité et l’analyse des résultats financiers. Le cours intègre la régression logistique, l’analyse des risques et l’analyse d’enveloppement des données (DEA) afin de faire le lien entre la modélisation prédictive et l’évaluation des performances opérationnelles et financières. Ce qui rend ce cours unique, c’est l’accent qu’il met à la fois sur l’apprentissage automatique, l’efficacité financière et la prise de décision en matière de fraude dans le monde réel. Plutôt que de considérer la détection de la fraude comme une simple tâche de modélisation isolée, le cours met l’accent sur l’interprétabilité, la pertinence réglementaire et l’impact sur l’activité. Grâce à des exemples concrets et à des workflows analytiques structurés, les apprenants acquièrent des compétences professionnelles en phase avec les métiers de l’analyse des risques financiers, de la prévention de la fraude et de l’aide à la décision basée sur les données.