Comment améliorer la détection des fraudes dans les transactions bancaires ?
Les services bancaires numériques ont complètement révolutionné la façon dont nous gérons nos transactions et nos comptes. Cependant, la facilité et la commodité des services bancaires numériques s’accompagnent d’un risque accru de tentatives de fraude par des escrocs et des cybercriminels.
Ces fraudeurs profitent du système, mettant en danger les banques et les clients.
Il est essentiel que les banques prennent des mesures immédiates pour prévenir ces tentatives de fraude et protéger les actifs financiers de leurs clients. Les banques peuvent s’appuyer sur des technologies innovantes pour optimiser leurs stratégies de prévention et garantir la sécurité des informations de leurs clients.
Nous vous expliquons en quoi consiste la détection des fraudes dans les transactions bancaires et comment les banques peuvent tirer parti de la technologie pour protéger leurs clients.
Les bases de la détection de la fraude bancaire
Pour mettre un terme à la fraude financière et empêcher les transactions non autorisées, il faut bien comprendre les différents types d’escroqueries qui sont les plus susceptibles d’affecter une banque et ses clients.
Les fraudes les plus courantes touchant les institutions financières sont les suivantes :
- Fraude aux chèques et aux cartes de crédit : Les criminels volent les instruments de paiement physiques ou les informations pertinentes qu’ils contiennent afin de reproduire et d’initier de nouvelles transactions. Par exemple, la fraude aux chèques augmente malgré la diminution de l’utilisation des chèques physiques.
- L’usurpation d’identité : De même, les pirates peuvent utiliser d’autres informations personnelles pour usurper l’identité d’un titulaire de compte et s’emparer de ses comptes bancaires.
- Fraude au moyen d’un nouveau compte : Les attaquants peuvent créer de faux comptes au nom du titulaire d’un compte ou s’emparer de comptes dormants pour effectuer des transactions frauduleuses.
Une tendance inquiétante en matière de fraude bancaire est la façon dont les cybercriminels tirent parti des nouvelles technologies pour escroquer les institutions financières et les titulaires de comptes. Un rapport historique du New York Times (NYT) illustre comment la fraude a prospéré sur Zelle depuis sa création en 2017. La facilité et la commodité pour les utilisateurs finaux facilitent également les schémas de fraude à grand volume (et à taux de réussite élevé) par le crime organisé et d’autres attaquants.
Stratégies d’amélioration de la détection de la fraude
Si le NYT a également souligné la réticence des banques à assumer la responsabilité de ces systèmes, il faut surtout retenir la nécessité d’innover face aux nouveaux vecteurs d’attaque.
À cet effet, certaines des stratégies les plus efficaces en matière de détection de la fraude dans les transactions bancaires sont les suivantes :
- Gestion des identités et des accès (IAM) : La mise en œuvre de contrôles d’accès, tels que l’authentification multifactorielle (MFA), permet de sécuriser les comptes d’utilisateurs.
- Vérification de l’identité numérique : L’utilisation de logiciels innovants pour capturer, vérifier et gérer les informations relatives à l’identité permet de s’assurer que les utilisateurs sont bien ceux qu’ils prétendent être.
- Surveillance de la fraude en temps réel : L’évaluation des risques dans le secteur bancaire doit inclure des analyses automatisées pour détecter les activités frauduleuses au moment où elles se produisent, ou avant qu’elles ne se produisent.
- Exploiter les informations sur les menaces : Les institutions financières devraient collaborer et partager les informations sur les risques afin de renforcer la sécurité dans l’ensemble du secteur bancaire.
En outre, toutes les fraudes ne sont pas le fait d’attaquants extérieurs. La fraude interne perpétrée par le personnel ou des contractants tiers est une menace insidieuse et difficile à détecter pour les banques.
Prenons l’exemple de la fraude sur les comptes découverte chez Wells Fargo en 2016 (et par la suite). Les systèmes initiaux et ultérieurs ont été menés par le personnel interne de la banque, et les poursuites judiciaires ultérieures se sont concentrées sur son incapacité à traiter correctement ces menaces de fraude interne ou à traiter les conséquences pour les clients. Tout cela montre l’importance de la formation du personnel et de l’instauration d’une culture de la vigilance, parallèlement à des mesures de protection solides.
En matière de prévention de la fraude, Microblink est un excellent complément à tout processus de fraude existant. Nous pouvons servir de solution “progressive” en introduisant des couches de sécurité supplémentaires basées sur des signaux précoces de fraude potentielle. Par exemple, si un utilisateur tente d’accéder à son compte à partir d’un nouvel appareil, notre système signalera la nécessité d’une vérification d’identité supplémentaire, telle que le scan d’une pièce d’identité.
Nous lançons également des interactions sécurisées avec un scan d’identité, en utilisant les résultats pour déterminer si d’autres contrôles, tels que des contrôles biométriques ou de détection en direct, sont nécessaires. Si le scan d’identité indique déjà des caractéristiques de fraude, cela permet d’éviter les coûts et le temps inutiles consacrés à des contrôles supplémentaires.
Cela montre également pourquoi les banques doivent donner la priorité aux technologies innovantes.
Tirer parti de la ML et de l’IA pour la détection d’anomalies
L’apprentissage machine (ML) et l’intelligence artificielle (IA) permettent à un système de détection des fraudes de bénéficier d’un traitement robuste, quasi-immédiat et précis de toutes les données de compte pertinentes. L’IA dans la détection des fraudes est de plus en plus nécessaire, car l’inexactitude est devenue coûteuse à grande échelle.
Selon le rapport de JP Morgan sur l’abandon des outils de prévention de la fraude par les entreprises, cette erreur s’explique en grande partie par la montée en flèche du coût des faux positifs. Lorsque des transactions légitimes sont signalées comme frauduleuses, les procédures qui s’ensuivent représentent jusqu’à 19 % du coût total de la fraude – la fraude réelle, quant à elle, ne représente que 7 %.
Cependant, les entreprises qui y ont vu une raison de ne pas donner la priorité à la détection de la fraude ont tiré la mauvaise conclusion. L’avantage réel est que l’exactitude est absolument essentielle.
Les outils d’IA et de ML améliorent la précision de la détection des anomalies dans les transactions.
L’apprentissage automatique dans le domaine de la sécurité bancaire permet également d’optimiser toutes les stratégies mentionnées ci-dessus. Les outils d’IA permettent une intégration transparente de la vérification biométrique, améliorant l’IAM et la vérification de l’identité avec des options de scans rétiniens, d’empreintes digitales et autres.
Construire une stratégie anti-fraude solide
La prévention de la fraude dans les institutions financières commence par la détection de l’usurpation d’identité dans le secteur bancaire. Mais cela ne s’arrête pas là.
Les banques doivent également être vigilantes et traiter les indicateurs de fraude dès qu’ils apparaissent. Les comptes et/ou les transactions doivent être contrôlés et éventuellement gelés jusqu’à ce que la banque puisse s’assurer de leur légitimité.
Les éléments constitutifs d’une stratégie globale de lutte contre la fraude dans le secteur bancaire sont les suivants :
- Outils de surveillance, de détection, d’analyse et d’action contre les risques de fraude
- Une formation solide pour les clients et les employés afin de les sensibiliser.
- Une technologie et des tactiques anti-fraude avancées pour devancer les cybercriminels
- Stratégies d’atténuation pour faire face aux attaques frauduleuses lorsqu’elles apparaissent
- Respect de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et des réglementations connexes
La vérification de l’identité et la gestion des documents permettent de s’assurer que les utilisateurs sont bien ceux qu’ils prétendent être et qu’ils effectuent leurs transactions en toute bonne foi.
Comment Microblink aide à prévenir la fraude bancaire
Le logiciel de balayage d’identité de Microblink, BlinkID, permet la capture automatique et l’extraction de données qui aident les banques à détecter les fraudes et à les prévenir.
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