Techniques avancées de détection et de prévention de la fraude

Les cas de fraude en ligne sont montés en flèche pendant la pandémie. En fait, la Commission fédérale du commerce (FTC) a signalé une augmentationstupéfiante de 2 920 % des cas d’usurpation d’identité – et ilne s’agit là que d’un sous-ensemble du paysage de la fraude.

Si le nombre de cas a diminué depuis son apogée, l’importance des techniques de détection et de prévention des fraudes n’a pas changé. Avec les progrès de la technologie grand public et une dépendance croissante à l’égard de la conduite des affaires dans l’espace numérique, les vulnérabilités exploitées pendant la pandémie doivent encore être combattues.

L’adoption des mesures de prévention de la fraude et des stratégies de gestion des risques les plus récentes et les plus efficaces peut protéger les organisations contre les pertes financières, les complications juridiques et les atteintes à la réputation.

Principales techniques de détection de la fraude

L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et d’autres avancées technologiques sont progressivement exploités pour commettre des cybercrimes plus furtifs et plus catastrophiques. Mais elles sont également de plus en plus utilisées pour la prévention de la criminalité financière et pour lutter contre d’autres efforts néfastes.

Grâce à des modèles de pointe et à des technologies sophistiquées, les organisations sont mieux équipées que jamais pour repérer, arrêter et réagir à toute fraude susceptible de les affecter, elles et leurs clients.

Cependant, il ne s’agit pas seulement de tirer parti de la technologie pour mettre en place une défense redoutable et détecter la fraude ; les entreprises doivent combiner cet effort avec.. :

• Formation des employés et collaboration
• Contrôles internes
• Systèmes de surveillance automatisés

En créant une protection globale, les entreprises peuvent conserver leur crédibilité et la confiance de leurs clients et protéger leurs actifs.

À ce jour, les outils et fonctions de prévention de la fraude les plus efficaces qui méritent d’être pris en considération sont les suivants.

Analyse des données et détection des anomalies

L’analyse des données permet aux institutions financières et à d’autres entités de rassembler et d’évaluer de grandes quantités de données et de détecter des anomalies pouvant indiquer des transactions potentiellement frauduleuses, qu’il s’agisse d’une usurpation d’identité ou d’une attaque de prise de contrôle de compte.

C’est une nécessité pour les entreprises : des études montrent que les organisations qui utilisent l’analyse des données ont une incidence de fraude inférieure de 47 % à celles qui ne l’utilisent pas.

La vitesse des algorithmes d’IA/ML et l’immense masse de données que ces systèmes peuvent analyser dépassent les capacités humaines. Cela dit, l’analyse des données est sujette aux inexactitudes qui peuvent résulter de données non pertinentes ou biaisées. Cela souligne la nécessité d’associer l’IA dans la prévention de la fraude à l’intelligence humaine pour évaluer les anomalies, leurs risques et l’opportunité d’une action.

Reconnaissance des formes et analyse comportementale

La reconnaissance des formes et l’analyse comportementale font référence à la science de l’analyse des données – telles que l’historique des achats et les habitudes de navigation – en temps réel afin d’identifier des modèles dans le comportement des utilisateurs et l’utilisation des comptes. Cela permet aux entreprises et aux institutions financières d’agir lorsque des activités sortent de la norme, comme des dépôts mixtes sur un compte dormant ou une série d’achats importants.

Si la reconnaissance des formes peut mettre un terme à la fraude – ou l’empêcher de se perpétuer -, elle n’est pas sans faille. Les deux inconvénients les plus importants sont les suivants :

• Faux positifs : Les « faux positifs » désignent les activités signalées à tort comme suspectes. Cela peut diminuer la confiance des consommateurs et entraîner des pertes de transactions financières en perturbant le parcours d’achat des consommateurs.
• Qualité des données : L’efficacité de la reconnaissance des formes dépend de la qualité des données analysées. Si les données sont obsolètes ou trop récentes pour révéler le contexte historique d’un utilisateur, elles risquent de passer à côté d’une activité frauduleuse ou de donner lieu à un autre faux positif.

Surveillance et alertes en temps réel

La surveillance et les alertes en temps réel s’appuient sur l’analyse des données, la reconnaissance des schémas et l’analyse comportementale pour repérer et stopper les activités frauduleuses en l’espace de quelques secondes.

Si, par exemple, un consommateur reçoit une alerte confirmant un transfert d’argent qu’il n’a pas initié, il peut en informer immédiatement son organisme financier, et vice versa. Cela permet de s’assurer que seules des transactions en ligne sécurisées sont effectuées.

Vérification biométrique

La vérification biométrique, qui fait partie des systèmes de détection et des logiciels de prévention de la fraude à l’identité, est considérée comme l’un des obstacles les plus difficiles à franchir pour les fraudeurs et l’une des mesures de prévention de la fraude les plus astucieuses qui soient.

Le processus s’appuie sur des caractéristiques biologiques distinctes, presque impossibles à reproduire, pour confirmer l’identité d’une personne:

• Empreintes digitales
• Scanners de la rétine
• Reconnaissance faciale

Quel est le principal inconvénient de cette technologie de vérification de l’identité ? La possibilité d’une violation des données : contrairement à un mot de passe ou à un code PIN, les caractéristiques biologiques uniques ne peuvent pas être modifiées. Cette solution doit donc être associée à d’autres mesures globales de cybersécurité.

Rôle de la technologie dans l’amélioration de la détection de la fraude

L’époque où les techniques de détection et de prévention des fraudes étaient réalisées au moyen d’examens et d’évaluations manuels est révolue. Les tactiques automatisées, alimentées par l’IA/ML, ont révolutionné le champ de bataille de la lutte contre la fraude, aidant les institutions financières et les entreprises à se tenir au courant des activités suspectes et à réduire le risque de fraude avant qu’il ne se produise.

Microblink est en première ligne. En tant que l’un des principaux fournisseurs de logiciels de vérification de l’identité des clients, Microblink s’appuie sur l’IA/ML pour s’assurer que les personnes sont bien celles qu’elles prétendent être grâce à nos fonctions de pointe de capture, d’extraction et de vérification.

Ensuite, des fonctions supplémentaires – notamment une logique de validation intégrée et une classification automatique – rationalisent le processus d’identification de manière sûre et précise.

Mise en œuvre des solutions de Microblink pour une sécurité renforcée

De la fraude à la carte de crédit à l’usurpation d’identité numérique, la fraude continue de faire des ravages dans les institutions financières, les entreprises et les consommateurs, bien au-delà des pertes économiques. Le besoin d’une sécurité renforcée est donc plus important que jamais.

L’offre de produits de vérification des documents d’identité de Microblink est conçue pour servir d’élément clé de cette solution. BlinkID Verify aide les organisations à réduire la fraude jusqu’à 50 %. Essayez notre démo pour mieux comprendre comment nous sommes déterminés à surpasser les fraudeurs et à aider les consommateurs et les organisations à en sortir gagnants.