Déjouer la fraude à l'ère de l'IA : les points forts de la table ronde de Microblink lors du salon Money 20/20
Le salon Money 20/20 USA, qui se tient actuellement à Las Vegas, bat son plein, et Microblink est fier d’avoir contribué à lancer cet événement avec une table ronde réunissant certains des esprits les plus brillants dans le domaine de la prévention de la fraude. Intitulée « The Hateful Eight : les obstacles à la lutte contre la fraude et leurs solutions » (un clin d’œil à tous les fans de Tarantino !), cette session a exploré l’évolution de la fraude moderne et la manière dont les entreprises y font face grâce à des stratégies plus intelligentes, basées sur l’IA. Animée par notre PDG, Hartley Thompson III, cette table ronde réunissait Kelley Andersen, directrice senior des produits chez Microsoft, Yuliya Kazakevich, responsable mondiale des risques marchands chez CashApp, et Lyanna Liu, responsable senior de la gestion des risques chez SoFi.
Voici quelques-uns des principaux enseignements tirés de cette table ronde.
Renforcer la confiance et accélérer les paiements
La table ronde a débuté par une réflexion sur le défi consistant à trouver un équilibre entre rapidité et confiance au sein des réseaux de paiement à fort volume. L’une des stratégies clés évoquées pour la conception des processus d’intégration des commerçants consiste à permettre aux commerçants à faible risque d’être traités rapidement, tout en imposant des contraintes aux acteurs à risque. Du côté des consommateurs, l’accent a été mis sur des outils tels que les alertes anti-arnaque intégrées aux applications et d’autres mesures proactives visant à détecter et à prévenir la fraude avant qu’elle ne se produise. Pour l’avenir, la discussion a souligné l’importance de mettre en place des écosystèmes fiables et de développer les capacités de l’IA afin de protéger à la fois les commerçants et les consommateurs.
Déploier la prévention de la fraude à l'échelle de l'ensemble des écosystèmes
Les participants ont également abordé la manière dont les entreprises peuvent tirer parti des données et de l’IA pour mettre en place des écosystèmes de prévention de la fraude proactifs et évolutifs, en se concentrant à la fois sur les activités financières et non financières. En combinant l’apprentissage automatique, les processus de recouvrement en libre-service et l’intelligence multiplateforme, les organisations peuvent réutiliser les stratégies efficaces pour l’ensemble de leurs produits et types de fraude, créant ainsi une approche cohérente et à long terme de la prévention de la fraude.
L'IA : à la fois un outil et une menace
Un autre thème central a été le double rôle de l’IA dans les paiements : elle permet une détection plus rapide de la fraude, mais donne en même temps plus de moyens aux fraudeurs. Des « deepfakes » aux identités synthétiques en passant par les fausses boutiques en ligne, l’IA peut accélérer les activités frauduleuses. Les entreprises ripostent en utilisant l’IA pour détecter l’IA, en mettant en œuvre des systèmes explicables, transparents et équitables qui privilégient la précision et la confiance plutôt que la rapidité. L’IA peut aider à vérifier l’identité des commerçants, à repérer les incohérences et à générer des informations exploitables, permettant ainsi aux équipes humaines de se concentrer sur les cas présentant un risque plus élevé.
Gestion des risques liés aux différents moyens de paiement
Les nouveaux modes de paiement, tels que « Achetez maintenant, payez plus tard » (BNPL) et les portefeuilles numériques, comportent des risques à plusieurs niveaux, notamment le risque de crédit, la fraude à la consommation et la fraude des commerçants. Pour les atténuer efficacement, il est indispensable de partager les données entre les différents écosystèmes afin de recouper les signaux émis par les commerçants et les consommateurs, de détecter les cas de collusion et de prévenir la fraude avant qu'elle ne s'aggrave.
Leçons sur la croissance et la stratégie
Les intervenants ont mis en avant les stratégies clés permettant de constituer des équipes de lutte contre la fraude qui restent proactives, flexibles et axées sur les données. Parmi celles-ci, on peut citer :
- Définir clairement la mission et les indicateurs clés de performance (KPI) afin de concentrer les ressources sur ce qui compte le plus.
- Encourager la collaboration interfonctionnelle entre les équipes de science des données, d'ingénierie, de gestion de produits et d'exploitation.
- Mettre en place des systèmes flexibles capables de s'adapter à de nouveaux fournisseurs, produits et menaces.
- Favoriser une culture d'apprentissage continu et de contrôle humain afin de s'adapter à l'évolution des tactiques de fraude.
L'aspect humain est essentiel
Si l'intelligence artificielle constitue sans aucun doute un élément clé de la prévention moderne de la fraude, la discussion a mis en avant l'importance d'un retour d'expérience humain continu. Chaque processus d'intégration, chaque transaction et chaque décision doivent alimenter le cycle d'apprentissage suivant, afin de garantir que les systèmes évoluent au rythme des menaces émergentes.
Les intervenants ont réaffirmé que la prévention de la fraude relève à la fois de la science et d’une approche écosystémique. Les organisations qui combinent l’intelligence artificielle, le partage de données entre écosystèmes et le jugement humain sont mieux placées pour déjouer les fraudeurs de plus en plus sophistiqués, tout en garantissant aux utilisateurs légitimes une expérience fluide au sein des systèmes de paiement numériques. Pour en savoir plus sur la manière dont Microblink peut aider votre organisation à sécuriser ses transactions et à lutter contre la fraude, contactez-nous dès aujourd’hui.
