CASE STUDY / 4

Détection d'Anomalies Bancaires par K-Means

Détection automatique de transactions bancaires suspectes pouvant signaler une fraude. Optimisation du seuil de détection pour limiter les faux positifs : 60 anomalies identifiées sur 20 000 transactions, soit 0,3 %.