Les fraudeurs comptent sur le fait d’enterrer les connexions qui pourraient les exposer sous des montagnes de données afin de contourner les technologies traditionnelles de détection de fraude. Les bases de données de graphes peuvent mettre à jour ces relations et relier les points de données pour faire apparaître en temps réel le modèle d’activité du réseau de fraude, intercepter les criminels en action et éviter les pertes.

Rejoignez-nous pour une présentation sur l’utilisation des bases de données de graphes pour construire une solution de détection de fraude connectée. Cédric Fauvet fera une brève introduction de Neo4j suivi par une démo de Benoît Simard.

Cédric Fauvet
Business Développement, France

Après 8 années passées dans le service en tant qu'expert ETL/BI et un passage dans l'avant-vente pour les éditeurs Talend et Pentaho, Cédric est maintenant en charge du développement de l'activité de Neo4j en France et dans les pays Francophones.

Benoît Simard
Field Engineer, Neo4j

Benoît est un développeur en informatique passionné par les nouvelles technologies et la philosophie du libre.

Ayant réalisé ses études à l'institut des mathématiques appliquées à Angers, son domaine d'expertise s'est tourné vers le domaine du web et des graphes. Evangéliste Neo4j depuis 3 ans, Benoît travaille actuellement chez Neo4j France comme expert et consultant technique. Il aime par ailleurs partager ses connaissances sur les graphes avec la communauté et lors de sessions de formation dédiées.
Kelsey Bieri
Data Governance Analyst, ICC

Kelsey Bieri is a Data Governance Analyst at ICC in the Master Data Management and Data Governance Practice. She has contributed to numerous data governance and data lineage projects in the Banking industry, helping organizations build a better understanding of their data universe. Kelsey holds a degree in Management Information Systems from the College of Business at Ohio University.

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