Techniques avancées de détection et de prévention de la fraude
Les cas de fraude en ligne ont explosé pendant la pandémie. En effet, la Commission fédérale du commerce (FTC) a fait état d’une augmentation vertigineuse de 2 920 % des cas d’usurpation d’identité — et il ne s’agissait là que d’un aspect parmi d’autres du phénomène de la fraude.
Le nombre de cas a peut-être diminué depuis son pic, mais l'importance des techniques de détection et de prévention de la fraude n'en a pas pour autant diminué. Compte tenu des progrès réalisés dans le domaine des technologies grand public et du recours croissant aux activités commerciales entièrement numériques, il reste nécessaire de lutter contre les vulnérabilités exploitées pendant la pandémie.
La mise en place des mesures de prévention de la fraude et des stratégies de gestion des risques les plus récentes et les plus efficaces permet de protéger les organisations contre les pertes financières, les complications juridiques et les atteintes à leur réputation.
Principales techniques de détection de la fraude
L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et d'autres avancées technologiques sont de plus en plus mis à profit pour commettre des cybercrimes plus discrets et plus dévastateurs. Mais ils sont également de plus en plus utilisés pour prévenir la criminalité financière et lutter contre d'autres agissements malveillants.
Grâce à des modèles de pointe et à des technologies sophistiquées, les entreprises sont mieux armées que jamais pour détecter, prévenir et lutter contre toute fraude susceptible de les affecter, elles et leurs clients.
Cependant, il ne s'agit pas simplement de tirer parti de la technologie pour mettre en place une défense solide et détecter la fraude ; les entreprises doivent associer ces efforts à :
- Formation et collaboration des collaborateurs
- Contrôles internes
- Systèmes de surveillance automatisés
En mettant en place un dispositif de protection global, les entreprises peuvent préserver leur crédibilité et la confiance de leurs clients, tout en protégeant leurs actifs.
À ce jour, les outils et fonctionnalités de prévention de la fraude les plus efficaces à prendre en considération sont les suivants.
Analyse des données et détection des anomalies
L'analyse de données permet aux établissements financiers et à d'autres entités de collecter et d'évaluer de vastes quantités de données, ainsi que de détecter les anomalies susceptibles d'indiquer des transactions potentiellement frauduleuses, qu'il s'agisse d'usurpation d'identité ou d'une attaque visant à prendre le contrôle d'un compte.
C'est un élément incontournable pour les entreprises : des études montrent que les organisations qui ont recours à l'analyse de données enregistrent un taux de fraude inférieur de 47 % à celui des organisations qui n'y ont pas recours.
La rapidité des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique — ainsi que l’immense volume de données que ces systèmes sont capables d’analyser — dépasse les capacités humaines. Cela dit, l’analyse des données est sujette aux inexactitudes pouvant résulter de données non pertinentes ou biaisées. Cela souligne la nécessité d’associer l’IA à l’intelligence humaine dans la prévention de la fraude afin d’évaluer les anomalies, les risques qu’elles présentent et la nécessité ou non de prendre des mesures.
Reconnaissance de formes et analyse comportementale
La reconnaissance de modèles et l'analyse comportementale désignent la science consistant à analyser en temps réel des données — telles que l'historique des achats et les habitudes de navigation — afin d'identifier des schémas récurrents dans le comportement des utilisateurs et l'utilisation des comptes. Cela permet aux entreprises et aux établissements financiers d'intervenir lorsque des activités sortent de la norme, comme des dépôts hétérogènes sur un compte inactif ou une succession d'achats d'un montant élevé.
Si la reconnaissance de modèles permet de mettre un terme à la fraude — ou d'empêcher qu'elle ne se poursuive —, elle n'est toutefois pas infaillible. Voici deux de ses principaux inconvénients :
- Faux positifs : le terme « faux positifs » désigne les activités signalées à tort comme suspectes. Cela peut entamer la confiance des consommateurs et entraîner des pertes liées aux transactions financières en perturbant leur parcours d'achat.
- Qualité des données : l'efficacité de la reconnaissance de formes dépend de la qualité des données analysées. Si les données sont obsolètes ou trop récentes pour permettre de cerner le contexte historique d'un utilisateur, le système risque de passer à côté d'activités frauduleuses ou de générer un nouveau faux positif.
Surveillance et alertes en temps réel
La surveillance en temps réel et les alertes s'appuient sur l'analyse des données, la reconnaissance des schémas et l'analyse comportementale pour détecter et bloquer les activités frauduleuses en quelques secondes.
Si, par exemple, un consommateur reçoit une alerte confirmant un virement bancaire qu’il n’a pas effectué, il peut en informer immédiatement son établissement financier, et inversement. Cela permet de garantir que seules des transactions en ligne sécurisées sont effectuées.
Vérification biométrique
La vérification biométrique, une fonctionnalité intégrée aux systèmes de détection des usurpations d'identité et aux logiciels de prévention, est considérée comme l'un des obstacles les plus difficiles à surmonter pour les fraudeurs — et comme l'une des mesures de prévention de la fraude les plus efficaces qui soient.
Ce procédé s'appuie sur des caractéristiques biologiques distinctes, pratiquement impossibles à reproduire, pour confirmer l'identité d'une personne, telles que :
- Empreintes digitales
- Scans rétiniens
- Reconnaissance faciale
Quel est le principal inconvénient de cette technologie de vérification d'identité ? Le risque de fuite de 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 de cybersécurité globales.
Le rôle de la technologie dans l'amélioration de la détection des fraudes
L'époque où les techniques de détection et de prévention de la fraude reposaient sur des examens et des évaluations manuels est désormais révolue. Les stratégies automatisées, fondées sur l'IA et l'apprentissage automatique, ont révolutionné la lutte contre la fraude, aidant ainsi les institutions financières et les entreprises à rester informées des activités suspectes et à limiter le risque de fraude avant même qu'il ne se concrétise.
Microblink est en première ligne. Comptant parmi les principaux fournisseurs de logiciels de vérification d’identité des clients, Microblink s’appuie sur l’IA et l’apprentissage automatique pour s’assurer que les personnes sont bien celles qu’elles prétendent être, grâce à nos fonctionnalités de pointe de capture, d’extraction et de vérification.
À partir de là, des fonctionnalités supplémentaires — notamment une logique de validation intégrée et une classification automatique — permettent de rationaliser le processus d'identification de manière sécurisée et précise.
Mise en œuvre des solutions de Microblink pour une sécurité renforcée
De la fraude à la carte bancaire à l'usurpation d'identité numérique, la fraude continue de peser lourdement sur les établissements financiers, les entreprises et les consommateurs, avec des conséquences qui vont bien au-delà des pertes économiques. Cela rend plus que jamais indispensable le renforcement de la sécurité.
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