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Neo4j x BNPP PF : utilisation d’une base de données de graphes pour renforcer la lutte contre la fraude digitale (Atelier Big Data Paris & AI 2022) Dans le cadre de la lutte contre la fraude, les connexions existant entre des dossiers de crédit peuvent constituer une source d’information à forte valeur ajoutée mais la multiplicité des points de contacts possibles peut rendre difficile leur traitement en temps réel. En s’appuyant sur la base de données de graphes Neo4j, BNPP PF a mis en place une solution combinant l’exploitation de ces connexions plus ou moins cachées et la performance d’algorithmes de machine learning pour renforcer son dispositif. Mehdi Barchouchi, Responsable Innovation Data & Outils – Direction des Risques France @BNP Paribas Personal Finance Edouard Tabary, Responsable innovation & data science – Centre de Scoring @BNP Paribas Personal Finance