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Qu’est-ce que Subex ?

Subex est une entreprise spécialisée dans la gestion des risques, de la fraude et de la sécurité des opérations, basée sur l’IA, qui s’adresse aux opérateurs de télécommunications et aux fournisseurs de services numériques. Son siège se trouve à Bangalore, en Inde. L’entreprise dispose d’une expérience de plus de trente ans dans le secteur des télécommunications, et ses produits et services couvrent de nombreux pays et régions.

Actuellement, Subex regroupe ses capacités en trois domaines principaux : la gestion de la fraude, la sécurité des opérations et la gestion de l’écosystème des partenaires. Grâce à l’apprentissage automatique, à l’analyse comportementale, aux graphes de connaissances et aux agents intelligents, elle aide les opérateurs à passer d’un traitement a posteriori à une approche basée sur la prédiction, la prévention et l’automatisation sous supervision humaine.

Position actuelle de Subex

• Fearless : détecte en amont les risques liés aux revenus, aux services et à l’expérience client, afin de permettre le lancement sécurisé de nouvelles activités.
• Seamless : processus numériques de partenariat B2B et B2B2X, de produits, de commandes et de règlement.
• Fraud-Free : lutte en temps réel contre la fraude aux niveaux de l’identité, des transactions, du réseau, de la roaming, des partenaires et des interfaces.
• AI Native : Permet au système d’identifier les anomalies, de proposer des causes racines et d’apprendre en continu.
• Autonomie pilotée par l’humain : les décisions à fort impact sont revues, approuvées ou contrées par des analystes.
• Intent-Driven : passer de l’observation des données historiques à la compréhension des intentions et à la prédiction des résultats.

Solution clé

Gestion de la fraude

Subex Fraud Management est utilisé pour surveiller en continu l’identité des télécoms, les abonnements, l’utilisation, les paiements, la roaming, les partenaires et les événements réseau. Le système identifie les menaces connues et de nouvelle génération en combinant des règles, des modèles de comportement, des scores d’IA et une analyse des relations.

• Évaluer en temps réel les événements à haut risque et y donner la priorité.
• Détecter les anomalies non couvertes par les règles statiques traditionnelles grâce aux changements de comportement.
• Utiliser l’analyse des associations et des liens pour identifier les groupes de fraude.
• Lier les alertes aux utilisateurs, appareils, numéros, comptes et partenaires.
• Recommandations automatiques des causes possibles et étapes de recherche ultérieures.
• Les actions de blocage et de traitement sont confirmées, couvertes ou approuvées par les analystes.
• Fournir en continu des retours sur les résultats des enquêtes pour mettre à jour les règles et les modèles.

Types de fraudes couverts

• Fraude à la répartition internationale des revenus et utilisation abusive de numéros à frais élevés.
• SIM Box et le trafic qui contourne les règlements légaux de connexion.
• La fraude de rappel induit par un raccrochage immédiat après Wangiri.
• Abonnements, usurpation d’identité et fraude lors de la phase d’ouverture de compte.
• Itinérance, paiements, finance mobile et fraude via les canaux numériques.
• Fraude par les partenaires, distributeurs et canaux d’agents.
• Abus liés aux équipements, interfaces et au trafic des machines.
• Nouveau type de risque dont les règles ne sont pas définies mais dont le schéma de comportement est anormal.

De la détection à la prévention

• Détection : Regrouper les données provenant de multiples canaux pour identifier des modèles connus et des comportements anormaux.
• Évaluation : Évaluer les risques liés aux événements, comptes, équipements et réseaux de relations.
• Explication : Fournit le contexte des modèles, des règles, des associations et des preuves.
• Priorité : classée en fonction de la perte potentielle, de la crédibilité et du degré d’urgence.
• Prévention : Empêcher ou restreindre les transactions à haut risque dans le cadre des autorisations accordées.
• Révision : Faire confirmer les actions clés par l’analyste.
• Apprentissage : Réinjecter les résultats des cas dans les règles, les modèles et les processus de traitement.

Sécurité des opérations

Subex Business Assurance permet de s’assurer que les services fournis par l’opérateur sont correctement mesurés, facturés, clôturés et que les revenus sont reconnus. Il effectue un rapprochement et une vérification continus des données provenant des systèmes réseau, produits, commandes, facturation, finance et partenaires.

• Des cas de facturation non enregistrée, de sous-facturation, de double facturation et d’erreurs de configuration ont été détectés.
• Comparer les enregistrements d’utilisation, les tarifs, les factures et la reconnaissance des revenus.
• Identifier l’origine de la fuite de revenus et son impact sur l’entreprise.
• Surveiller la qualité du service, les SLA et les risques liés à l’expérience client.
• Vérifier la prêté à l’emploi des nouveaux produits, des nouvelles tarifications et de nouveaux modèles de partenariat.
• Réduire les formulaires manuels et les vérifications répétitives grâce à l’automatisation.
• Fournit des anomalies traçables, des preuves et l’état de résolution.

Prévision des risques de revenus et de services

• Identifier les tendances anormales avant que les pertes financières ne s’aggravent.
• Les causes probables sont recommandées en fonction des modèles historiques et des événements en temps réel.
• Associer les anomalies aux produits, aux canaux, aux partenaires et aux systèmes.
• Évaluer l’impact sur les revenus, les clients et les SLA, puis déterminer les priorités.
• Mettre en place des vérifications de garantie dynamique pour le lancement du produit.
• Intégrer les résultats du traitement dans la surveillance continue et l’ajustement du modèle.

Gestion écologique des partenaires

Le Partner Ecosystem Management s’adresse à des réseaux de collaboration complexes tels que l’interconnexion, le roaming, les MVNO, l’Internet des objets, le cloud, le contenu et les services d’entreprise. Il intègre l’adhésion des partenaires, les contrats, les catalogues, les commandes, l’utilisation, la facturation et les litiges dans un processus unifié.

• Demandes de partenaires numériques, examen et vérifications de conformité.
• Gérer les contrats, les tarifs, les SLA, les règles et la durée de validité.
• Concevoir des produits multilatéraux intégrant la connectivité, le contenu, le cloud et l’Internet des objets.
• Gérer l’état des commandes, des utilisations et des services entre partenaires.
• Calculer les frais, les parts et les règlements conformément à l’accord.
• Fournir des preuves pour les écarts et les litiges sur les factures.
• Fournir aux opérateurs et aux partenaires une vue unifiée de l’état et des performances.

Orchestration B2B2X

• Relier les opérateurs, les fournisseurs de contenu, les fournisseurs de services cloud, les partenaires IoT et les clients entreprises.
• Créer des relations de catalogues multiples, de devis et de commandes.
• Enregistrer l’utilisation de chaque partie prenante, ses responsabilités de service et sa part des revenus.
• Exécution automatique des règles de contrat et de règlement.
• Raccourcir le temps nécessaire pour passer du design à la mise en ligne des nouveaux produits collaboratifs.
• Réduire les erreurs et les litiges causés par les e-mails, les formulaires et les portails isolés.
• Les règles commerciales complexes doivent encore être confirmées conjointement par les services juridiques, financiers et opérationnels.

AI Agent Squads

Subex intègre des agents intelligents basés sur l’IA dans les processus de lutte contre la fraude, de garantie des revenus et de gestion des partenaires, afin de synthétiser les preuves, d’interpréter les anomalies, de recommander des actions à entreprendre et de conserver les connaissances opérationnelles. Ces agents mettent l’accent sur les recommandations et le contrôle humain, plutôt que de remplacer directement les analystes spécialisés.

• Agent d’analyse des causes racines anormales.
• Agents d’inspection des connaissances opérationnelles et de la configuration.
• Agents d’évaluation des risques de partenariat et de règlement.
• Agent intelligent pour l’enquête sur les affaires de fraude et la compilation des preuves.
• Les agents expliquent les fuites de revenus et les anomalies de rapprochement.
• Questions-réponses en langage naturel et analyse assistée destinés aux professionnels.
• Demander une vérification manuelle avant les actions clés, attribuer des responsabilités et confirmer la fermeture.

PEM AI Agents

Les PEM AI Agents présentés officiellement visent principalement à résoudre les problèmes de facturation et de règlement avec les partenaires. Ils relient les factures détaillées, les tarifs, le routage, les protocoles, les factures et les tickets, afin d’aider les analystes à expliquer les écarts et à traiter en priorité les cas présentant un fort risque commercial.

• Agent RCA de variation de règlement : relie plusieurs données pour interpréter les écarts de règlement.
• Agent de connaissances pour les opérations de facturation : orientation sur les délais de paiement, configuration et vérification des anomalies.
• Score de risque de facturation en gros pour les partenaires : classé selon les litiges, les retards et les risques de profit.
• Accompagner chaque recommandation de preuves opérationnelles vérifiables.
• Conserver les connaissances des experts pour aider les nouveaux employés à s’adapter plus rapidement.
• Les analystes peuvent revoir, couvrir, attribuer et confirmer la clôture.

Plateforme HyperSense AI

HyperSense est la plateforme de capacités de Subex destinée à l’IA et aux cas d’usage en télécommunications, qui aide les entreprises à combiner des données, des modèles, des connaissances sectorielles et des processus opérationnels. Elle complète les solutions de Subex en matière de fraude, de protection et d’expérience client.

• Créer des cas d’usage d’apprentissage automatique et d’analyse autour des données télécoms.
• Prend en charge le développement de modèles, leur déploiement et l’intégration opérationnelle.
• Utiliser les connaissances sectorielles pour réduire l’écart de compréhension de l’IA générale dans les scénarios télécoms.
• Aider les différents rôles métier à utiliser les résultats de l’IA.
• Améliorer la fiabilité de la production en combinant l’interprétation, le suivi et les retours humains.
• Les modules spécifiques, le déploiement et la portée des autorisations doivent être confirmés dans le cadre du projet.

L’IA générative et Copilot

• Équipe de fraude Copilot : regroupe les alertes, les cas historiques et les entités associées.
• Copilot pour la sécurité des opérations : explication des anomalies de rapprochement et de leur impact potentiel sur les revenus.
• Expérience client Copilot : analyse des comportements, préférences et signaux émotionnels.
• Partenaires gérant Copilot : consultation des protocoles, des factures et de l’état de règlement.
• Les questions en langage naturel réduisent les barrières à l’utilisation des systèmes d’analyse complexes.
• Les résultats générés doivent être vérifiés à partir des données originales et des règles de base.

Analyse de la meilleure offre alternative

Subex propose également une analyse Next Best Offer destinée à l’exploitation des clients du secteur des télécommunications, afin de recommander les produits adaptés en fonction du comportement et des préférences des clients. Elle peut être utilisée pour améliorer le cross-selling, la valeur vie client et la rétention, mais les exigences de consentement, de pertinence et d’équité ne doivent pas être négligées.

• Recommander des produits en fonction du comportement en temps réel et des caractéristiques du client.
• Contacter les clients au moment où ils sont le plus susceptibles de répondre.
• Identifier les opportunités de vente croisée et d’upgrading.
• Réduire le risque de perte grâce à des avantages correspondants.
• Évaluer la réactivité des activités, les revenus et la valeur à long terme des clients.
• Éviter d’utiliser des attributs sensibles qui entraînent une discrimination ou une ciblage inapproprié.

Fondements des données et de la technologie

• Gérer des données à forte capacité telles que les listes détaillées, les transactions, le réseau, la facturation et les événements clients.
• Combinaison de règles, d’apprentissage supervisé, de détection d’anomalies et d’analyse comportementale.
• Utiliser des diagrammes de relations pour révéler les liens entre comptes, numéros, appareils et partenaires.
• La notation en flux permet de prendre des décisions relatives au risque en temps quasi réel.
• Intégrer les connaissances sectorielles, les cas concrets et les processus dans le contexte de l’agent.
• Fournit un tableau de bord, des alertes, des dossiers et une station de travail opérationnelle.
• Le déploiement en production doit être intégré au lac de données du opérateur, au BSS, à l’OSS ainsi qu’à l’architecture de sécurité.

Autonomie sous supervision humaine

• L’IA identifie d’abord, classe et interprète les anomalies.
• Le système recommande la cause racine, les prochaines étapes et les éventuelles impacts commerciaux.
• L’analyste examine les preuves et approuve, modifie ou rejette les recommandations.
• La suppression à haut risque, les ajustements comptables et la liquidation des partenaires conservent des droits manuels.
• La confirmation des résultats revient sous forme de feedback du modèle et des règles.
• Toutes les actions importantes doivent enregistrer l’identité, l’heure, la raison et l’état avant et après.

Quels clients conviennent

• Opérateurs de téléphonie mobile, fixe et de communications convergentes.
• Groupes de télécommunications qui gèrent des services financiers mobiles, de paiement ou numériques.
• Opérateurs disposant de services de roaming complexes, d’interconnexion et de gros volumes.
• Plateformes qui gèrent les écosystèmes de MVNO, d’Internet des objets, de cloud ou de partenaires de contenu.
• Équipes opérationnelles financières qui doivent réduire les fuites de revenus et les coûts de traitement manuel des rapprochements.
• Des équipes de sécurité nécessaires pour détecter en temps réel les nouveaux risques de fraude.
• Les entreprises qui souhaitent conserver les connaissances des experts et améliorer l’efficacité opérationnelle grâce à des agents intelligents basés sur l’IA.

Scénarios d’application typiques

• Détection en temps réel des appels internationaux anormaux et de la fraude liée aux numéros à coût élevé.
• Anomalies détectées dans le mode d’utilisation de la SIM Box et du roaming.
• Utilisation du réseau de rapprochement, tarifs, facturation et reconnaissance des revenus.
• Vérifier la préparation de la facturation, des services et des SLA avant le lancement du nouveau forfait.
• Gestion des contrats et des règlements avec les partenaires d’interconnexion, de MVNO et d’Internet des objets.
• Expliquer les écarts de facturation et générer des preuves pouvant être utilisées dans les communications relatives aux litiges.
• Attribuer une priorité aux partenaires à haut risque, aux factures et aux anomalies.
• Utilisez des requêtes en langage naturel pour obtenir des informations sur la fraude, les revenus et les connaissances opérationnelles.

Étapes pour mettre en œuvre Subex

1. Choisir des problèmes commerciaux quantifiables, tels que la réduction des pertes dues à un type de fraude ou des fuites de revenus.
2. Liste détaillée des inventaires, facturation, réseau, CRM, finances et sources de données pour les partenaires.
3. Unifier les entités, champs, dates, devises, tarifs et résultats des dossiers.
4. Utiliser des données historiques pour établir une ligne de référence et valider les règles, les modèles et le taux de faux positifs.
5. Définir les seuils de risque, l’approbation manuelle, l’affectation des dossiers et les autorisations de traitement.
6. Intégration contrôlée avec les BSS, OSS, plateformes de données et systèmes de sécurité existants.
7. Mettre d’abord en œuvre à titre expérimental dans un secteur d’activité ou une région, puis étendre en fonction des pertes, de l’efficacité et de l’expérience.

Étapes pour mettre en ligne un agent IA intelligent

1. Commencez par des tâches opérationnelles dont les preuves sont vérifiables et les actions peuvent être annulées.
2. Préciser les données lues par la capacité physique intelligente, les outils autorisés et les actions interdites.
3. Définir une sortie fixe, incluant les conclusions, les preuves, le degré de confiance et la personne responsable des recommandations.
4. Tester avec des cas historiques, des situations limites et des entrées agressives.
5. Laissez d’abord l’agent ne générer que des suggestions, sans modifier automatiquement les comptes ou bloquer les services.
6. Créer un cycle fermé d’approbation manuelle, de justification, d’audit et de retour.
7. Surveiller en continu la précision, les faux positifs, le temps de traitement, les pertes et le dérive du modèle.

Prix et modalités d’achat

Subex propose des logiciels, des plateformes et des services d’implémentation spécialisés aux grandes entreprises de télécommunications. Le site officiel ne divulgue pas de tarif mensuel uniforme, de frais par poste ou de forfaits fixes. Les clients doivent prendre rendez-vous pour une démonstration afin d’obtenir un devis personnalisé en fonction des modules, de la quantité de données, du déploiement, de l’intégration, du nombre de pays couverts et de la portée des services.

Il est nécessaire de confirmer avant l’achat

• Les licences sont facturées en fonction des modules, des utilisateurs, du volume de données, du pays ou de l’ampleur des revenus.
• Responsabilités en matière d’infrastructure et de maintenance pour les environnements cloud, cloud privé ou déployés localement.
• Frais de migration des données historiques, d’interfaces en temps réel et de connecteurs personnalisés.
• La formation, la mise à jour, l’interprétation et la surveillance continue du modèle sont-elles incluses ?
• Cycle de mise en œuvre, indicateurs d’acceptation, niveaux de service et support pour les événements clés.
• Modèle de base de l’agent, frais d’appel et politique de conservation des données.
• Mécanisme d’exportation des données, des règles, des modèles et des dossiers après la fin du contrat.

Avantages du produit

• Plus de trente ans d’expérience dans les domaines de la fraude télécoms et de la garantie de revenus.
• Couvrait trois scénarios clés : la fraude, la protection des activités et l’écosystème des partenaires.
• Les capacités d’IA combinent des listes détaillées, des tarifs, des factures et des connaissances dans le domaine des opérateurs.
• De la détection d’anomalies à l’identification de la cause racine, au classement des risques et aux recommandations de traitement.
• Met l’accent sur l’autonomie supervisée par des humains, adaptée aux processus d’exploitation des télécommunications à fort impact.
• Prend en charge les modèles B2B2X complexes, les règlements multipartites et l’écosystème des services numériques.
• La partie publique officielle de GitHub propose des outils de recherche en IA explicable et en analyse de données.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Le produit s’adresse principalement aux grandes entreprises de télécommunications et n’est pas adapté aux particuliers ou aux petites équipes.
• Le site officiel ne divulgue pas les prix, ce qui rend difficile une comparaison directe des coûts d’acquisition et de mise en œuvre.
• Il y a de nombreuses sources de données et des systèmes historiques complexes, ce qui entraîne une charge importante en matière d’intégration et de gouvernance des données.
• Les modèles de fraude peuvent produire des faux positifs et affecter les clients légitimes ; il faut être prudent avec les mesures de blocage.
• Les règles relatives aux télécommunications, à la finance, à la vie privée et au stockage des données varient d’un pays à l’autre.
• L’IA générative et les agents intelligents peuvent fournir des explications incomplètes ; il est nécessaire de conserver la possibilité de vérifier les preuves.
• Le modèle s’éloigne lorsque les stratégies de fraude changent, nécessitant une surveillance et une mise à jour continues.
• Les indicateurs de cas proviennent de clients spécifiques et ne peuvent pas être considérés comme des résultats garantis pour toutes les déploiements.

Sécurité et gouvernance

• Restreindre l’accès aux données par poste, identité, comptabilité, dossiers et partenaires.
• Masquer, chiffrer les champs sensibles et en limiter l’utilisation.
• Mise en place d’une approbation par plusieurs personnes pour bloquer, effectuer des ajustements comptables et sanctionner les partenaires.
• Enregistrer la version du modèle, les entrées, les sorties, les preuves et le couvre-feu manuel.
• Tester régulièrement les faux positifs, les faux négatifs, les déviations et les contournements par des attaques.
• Élaborer des politiques concernant les données transfrontalières, la durée de conservation et les demandes d’application de la loi.
• Préparer des plans de fallback manuel en cas de défaillance du modèle, d’interruption des données et d’anomalies des agents.

GitHub et l’état open source

Subex dispose d’une organisation GitHub officielle et rend publique un petit nombre de projets en science des données et en IA explicable, tels que ExploriPy, STDW, Dominance Analysis et Counter-Factual Explanation. Les plateformes clés de lutte contre la fraude télécoms, de garantie des services, de PEM, de HyperSense ainsi que les agents intelligents basés sur l’IA ne sont pas entièrement open source.

Informations de base

Indice de recommandation

4,5 / 5. Subex intègre de manière assez complète son expérience dans le secteur des télécommunications à long terme, la détection en temps réel des fraudes, la garantie de revenus, le règlement avec les partenaires et des agents intelligents pour la supervision manuelle, ce qui le rend adapté aux scénarios complexes des opérateurs ; cependant, son prix n’est pas divulgué, le cycle de mise en œuvre est long, et il exige des standards élevés en termes de qualité des données, d’intégration des systèmes et de gouvernance des modèles.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Subex fait principalement ?

Il aide les opérateurs de télécommunications à détecter et prévenir la fraude, à réduire les pertes de revenus, et à digitaliser les processus de règlement complexes avec des partenaires B2B2X.

Subex est-il une plateforme d’IA générale ?

Non, il s’adresse principalement au secteur des télécommunications, avec des capacités d’IA profondément intégrées aux facturations détaillées, à la tarification, aux réseaux et aux partenariats.

Quels types de fraudes sont pris en charge ?

Couvrait la répartition des revenus internationaux, les SIM Box, Wangiri, les abonnements, l’identité, l’itinérance, les paiements, les partenaires et autres fraudes télécoms.

Qu’est-ce que le Business Assurance ?

Il vérifie en continu les services, l’utilisation, les tarifs, la facturation, la régularisation et la chaîne de revenus, afin d’aider à détecter les fuites, les erreurs et les risques liés au déploiement.

Qu’est-ce que la gestion de l’écosystème des partenaires ?

Il gère divers processus tels que l’adhésion des partenaires, les contrats, le catalogue, les commandes, l’utilisation, la répartition des revenus, la clôture des comptes et les litiges.

Subex propose-t-il des agents intelligents IA ?

Il est possible de fournir des agents intelligents capables d’interpréter les anomalies, d’organiser les preuves et de recommander des actions, en insistant sur la nécessité d’une révision et d’un contrôle par des professionnels.

Combien coûte Subex ?

Le site officiel ne publie pas de prix unifiés ; il est nécessaire d’obtenir une offre commerciale en fonction du module du produit, du volume de données, du déploiement, de l’intégration et de la portée des services.

Peut-on l’installer localement ?

Les grands projets de télécommunications sont généralement conçus avec des solutions de déploiement en fonction des exigences en matière de sécurité et de données ; les capacités cloud, privées ou locales doivent être confirmées auprès des parties officielles.

Est-ce adapté aux petites et moyennes entreprises ?

Généralement inadapté, le produit vise principalement à résoudre les problèmes de haute capacité au niveau des opérateurs, de facturation complexe, de fraude et d’exploitation avec des partenaires.

Subex est-il open source ?

La plateforme principale n’est pas open source, mais GitHub officiel propose un petit nombre de projets publics tels qu’ExploriPy, STDW et l’IA explicable.