Intelligence artificielle et apprentissage automatique : cinq manières de s'en servir pour lutter contre la fraude financière

L'un des plus grands défis du secteur bancaire est de réduire le nombre de faux positifs, afin de gagner du temps et de l'argent tout en évitant de frustrer les clients de façon injustifiée.

Ces deux technologies figurent parmi les plus tendance du moment. Voilà qui n'est un secret pour personne : l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique mènent la transformation numérique dans pratiquement tous les secteurs d'activité. Ces technologies aident les entreprises à rationaliser leurs processus internes afin de renforcer leur efficacité, à interpréter une quantité astronomique de données et prendre ainsi des décisions éclairées, et enfin à créer des services innovants pour améliorer l'expérience client.

Il y a un secteur dans lequel l'IA et l'apprentissage automatique exercent une influence considérable : les services financiers. Elles sont particulièrement utiles dans la lutte contre la fraude, qui continue à prendre de l'ampleur à mesure que les cyber-criminels trouvent de nouvelles façons d'accéder aux comptes des clients.

Prenons l'exemple des piratages de compte, extrêmement désagréables pour les clients. Ce type de fraude s'est multiplié depuis 2018, avec 3 fois plus d'attaques au cours des 12 derniers mois et des pertes jusqu'à 5,1 milliards de dollars (4,5 milliards d'euros).

Les sommes d'argent sont colossales, tout comme l'enjeu pour les clients et les institutions financières. Dès lors, comment l'IA et l'apprentissage automatique peuvent-ils être utiles dans la lutte contre cette menace grandissante ?

Une analyse précise des données

L'une des fonctions les plus utiles des algorithmes d'apprentissage automatique est leur capacité à analyser de gros volumes de données de transactions et d'octroyer aux transactions douteuses des scores de risque hautement précis, le tout en temps réel. Cette approche centrée sur l'analyse des risques permet de détecter des schémas complexes, difficiles à repérer pour les analystes, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle des banques et des institutions financières tout en épinglant davantage de fraudes.

Les algorithmes s'intéressent à divers facteurs (la localisation du client, l'appareil utilisé et d'autres données contextuelles) pour dresser la carte d'identité détaillée de chaque transaction. Cette approche améliore les décisions en temps réel et protège les clients contre la fraude sans affecter l'expérience utilisateur.

C'est la tendance actuelle, qui continuera à se développer au fil des ans. Grâce aux récentes avancées dans ce domaine, les organisations pourront se reposer de plus en plus sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour repérer les transactions suspectes.

Un atout pour les analystes des fraudes

Avec la multiplication des cyber-menaces et du volume de données à analyser, les analystes en charge de la fraude rencontrent d'immenses difficultés à identifier toutes les activités suspectes à temps. Dès lors, les institutions financières doivent adopter une approche innovante qui permet une analyse rapide et une extraction des données sur tous les canaux, tout en détectant la fraude en temps réel.

Avec l'IA, l'analyse des données ne nécessite que quelques millièmes de seconde. En outre, la technologie permet de détecter des schémas complexes, difficiles à identifier pour un être humain.

Le résultat ? Moins d'heures passées à surveiller toutes les transactions pour les analystes, car seul un échantillon de cas requiert une attention humaine. Comme l'explique SCMagazine.com, l'efficacité des analystes des fraudes s'améliore dès que leur charge de travail est plus facile à gérer, qu'ils ont moins de tâches fastidieuses à réaliser et qu'ils peuvent se concentrer sur les cas les plus dangereux, avec les scores de risque les plus élevés. Grâce à l'évaluation plus précise des risques, cette approche permet d'améliorer le taux de validation des transactions authentiques et de réduire le coût des opérations de lutte contre la fraude.

Moins de faux positifs

Dans les infrastructures financières actuelles, plus sophistiquées que jamais, le terme de « faux positif » est devenu indissociable de la lutte contre la fraude. L'un des plus grands défis du secteur bancaire est de réduire le nombre de faux positifs, afin de gagner du temps et de l'argent tout en évitant de frustrer les clients de façon injustifiée.

L'IA et l'apprentissage automatique sont d'une immense utilité dans ce domaine. Dans la mesure où ces outils sont capables d'analyser beaucoup plus de points de données, de connexions entre entités et de schémas de fraude (y compris les scénarios encore inconnus des analystes), la prévalence des faux positifs a fortement diminué.

Par conséquent, moins de clients voient leurs transactions bloquées à tort pour suspicion de fraude, ce qui a pour effet de réduire les coûts et la main-d'œuvre nécessaires pour examiner les transactions suspectes.

Une détection efficace des attaques

Comme le décrit SCMagazine.com, les algorithmes d'apprentissage automatique sont à même d'identifier des schémas parmi un large ensemble de données, structurées ou non. Ils sont ainsi bien plus performants que les humains pour repérer des menaces connues ou émergentes.

Que ce soit pour prédire les pics de trafic issus de sources inhabituelles ou pour élaborer le profil détaillé des clients afin de repérer les anomalies avant qu'elles ne prennent de l'ampleur, la précision des capacités de détection de l'IA et de l'apprentissage automatique est l'un de leurs principaux atouts. À mesure que ces outils se perfectionneront, la situation des banques et des institutions financières devrait s'améliorer de façon significative.

Assurer la conformité à la réglementation

Un système de prévention des fraudes basé sur des règles et des politiques manuelles ne tient plus la route dans l'écosystème de la banque numérique actuelle. Pour rester dans la course, les institutions financières doivent se munir d'une solution de détection des fraudes qui tire parti de l'IA, par le biais d'un apprentissage automatique partiellement supervisé.

L'apprentissage automatique permet aux organisations d'analyser des données en contexte (appareils, applications ou encore transactions), avec presque aucune intervention manuelle. Par conséquent, les règles peuvent être constamment adaptées afin de respecter la conformité réglementaire au fil du temps (par exemple, avec la directive DSP2). Les banques peuvent ainsi éviter de perdre du temps tout en réduisant le risque d'encourir des frais élevés.

Enfin, il est important de ne pas oublier que ces différents éléments ne peuvent pas être pris séparément. Ce sont des pièces indissociables, qui s'agencent dans le puzzle de la prévention des fraudes pour aider le secteur bancaire à protéger ses clients et à lutter contre le fléau à plusieurs milliards de dollars de la fraude financière.

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Cet article a été publié pour la première fois sur SCMagazine.com le 28 mars 2018.