Utilisation de l'IA pour lutter contre la fraude et protéger les résultats

Alors que la fraude est en hausse et que les pressions économiques s'intensifient, les entreprises peuvent garder une longueur d'avance en utilisant l'IA et le machine learning pour une meilleure prévention de la fraude.

Les entreprises sont confrontées à un climat économique difficile, marqué par l'augmentation du coût de la vie, la hausse des taux d'inflation et la fragilité de l'environnement macroéconomique. Pour traverser cette période difficile, les chefs d'entreprise doivent se concentrer sur l'amélioration des marges, la génération de revenus réels et l'amélioration des performances financières.

La prévention de la fraude est l'un des domaines pouvant générer de meilleurs résultats en termes de revenus et améliorer l'expérience client. Il appartient aux chefs d'entreprise de donner la priorité à cet aspect de leurs opérations afin de minimiser les risques de fraude, en particulier pendant les périodes de ralentissement économique où les fraudeurs sont plus susceptibles de frapper.

Selon nos recherches, les commerçants ont signalé une augmentation importante des incidents de fraude au cours de l'année écoulée, ce qui a coûté aux entreprises dans le monde entier plus de 48 milliards de dollars en 2022. Outre les pertes financières directes, la fraude peut également nuire à la réputation d'une entreprise et entraîner des conséquences juridiques, ce qui a un impact sur les performances financières à court et à long terme. Il est donc essentiel pour les entreprises d'investir dans la prévention de la fraude afin de se protéger et de protéger leurs clients.

Plus la fraude évolue, plus les menaces augmentent

Le caractère de plus en plus sophistiqué et évolutif de la fraude ne fait qu'aggraver le problème. Ces dernières années, la barrière à l'entrée pour les fraudeurs a diminué, ce qui leur permet de cibler plus facilement les entreprises avec toute une série d'attaques malveillantes. Cette tendance est susceptible de s'accélérer dans les années à venir.

L'un des types de fraude qui a connu une expansion importante est la fraude synthétique, qui est aujourd'hui l'une des formes de criminalité financière dont la croissance est la plus rapide. Contrairement à l'usurpation d'identité traditionnelle, qui consiste à s'emparer de l'identité financière de la victime pour vider les comptes existants de leurs fonds ou en ouvrir de nouveaux, les identités synthétiques sont créées en combinant des informations réelles et des informations falsifiées.

L'ingénierie sociale est une autre menace à laquelle de nombreuses entreprises ont déjà été confrontées. Grâce aux progrès technologiques, la barre a été considérablement abaissée pour les criminels, ce qui leur permet de mener des attaques d'ingénierie sociale sophistiquées avec peu ou pas de compétences ou de capacités techniques.

D'autres attaques, telles que le credential stuffing, les prises de contrôle de comptes, les faux comptes, la publicité mensongère, les annulations de commandes et les fausses boucles fermées acheteur/vendeur, sont également très répandues actuellement. Elles ont un impact sur tous les secteurs verticaux de l'industrie, du commerce électronique à la billetterie aérienne, en passant par les transferts d'argent et les services bancaires.

La leçon à en tirer est qu'aucune entreprise ne peut choisir d'ignorer l'évolution de la fraude. Les menaces sont trop graves et leur impact sur les résultats est trop important.

Lutter contre la fraude grâce à l'intelligence artificielle

Pour gérer ces menaces dynamiques, les entreprises ne peuvent plus se contenter d'une approche rigide et universelle de la prévention de la fraude. Elles ne peuvent pas non plus se contenter d'une solution qui n'utilise pas les dernières technologies pour identifier et arrêter la fraude.

C'est pourquoi les commerçants les plus exigeants et les plus inventifs se concentrent en permanence sur leurs stratégies de prévention de la fraude. L'élément central de leurs plans est le déblocage des données qui leur donne une vision unique et en temps réel du comportement des clients, de leur historique d'achat ou de leurs habitudes de navigation, afin de fournir des signes d'alerte et de prévenir la fraude.

Ces entreprises adoptent également des solutions utilisant les dernières technologies d'IA et de Machine Learning. Cela leur permet de prendre les données qu'elles collectent et d'élaborer de solides stratégies de prévention de la fraude adaptées à leur appétence pour le risque et à l'expérience client. Autre point important, ces solutions offrent des capacités avancées et une grande flexibilité, ce qui permet aux commerçants d'identifier les nouvelles menaces et d'adapter rapidement leurs stratégies.

Voici comment ces entreprises en bénéficient :

• Détecter des schémas et des anomalies qui pourraient échapper aux humains.
  Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude, telles que les audits manuels et les systèmes basés sur des règles, peuvent ne pas être suffisantes pour détecter de nouvelles formes de fraude. L'IA est entraînée sur des milliards de transactions mondiales et bénéficie d'un effet de réseau mondial qui lui permet d'analyser de vastes quantités de données pour détecter des schémas, des anomalies et des fraudes émergentes. Une solution anti-fraude dotée de capacités d'IA et de ML s'adapte et s'entraîne en permanence pour tirer des déductions à partir de schémas dans les données et détecter les fraudes à un stade précoce.
• Automatiser et faire évoluer la prévention de la fraude.
  La détection et la prévention manuelles de la fraude peuvent être longues et coûteuses. L'IA peut automatiser un grand nombre de ces processus, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la détection et à la prévention de la fraude. Le ML est également évolutive à l'infini, ouvrant la voie sans friction à davantage de transactions sans compromettre l'expérience client.
• Améliorer la précision et réduire les faux positifs.
  Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude peuvent générer de nombreux faux positifs, ce qui peut prendre du temps à analyser et, en fin de compte, se traduire par une perte de revenus. L'IA peut améliorer la précision et réduire les faux positifs en analysant les données de manière plus précise et en identifiant plus précisément les fraudes potentielles.
• Recevoir des alertes en temps réel.
  L'IA peut fournir des alertes en temps réel lorsqu'une fraude potentielle est détectée. Cela peut permettre aux entreprises de réagir rapidement et d'éviter que la fraude n'entraîne des pertes financières importantes. Le ML peut également identifier les tendances frauduleuses en temps réel par rapport aux systèmes basés sur des règles. Les alertes en temps réel aident les entreprises à identifier les fraudeurs potentiels et à prendre des mesures pour les empêcher de causer d'autres dommages. Grâce à l'IA et au ML, les entreprises peuvent réagir à une attaque au moment où elle se produit, et non après avoir constaté les faits.
• Obtenir des informations précieuses.
  Comme l'IA fonctionne (et apprend) en permanence sur un ensemble croissant de points de données, elle peut fournir des informations uniques sur les tendances et les modèles de fraude. Cela peut aider les entreprises à identifier les vulnérabilités potentielles de leurs systèmes/processus et à prendre des mesures pour y remédier. Les entreprises peuvent également utiliser ces informations précieuses pour développer des stratégies de prévention de la fraude plus efficaces et améliorer l'ensemble de leurs activités.

Il est maintenant temps pour les entreprises d'identifier les domaines de leurs solutions de lutte contre la fraude qui sont faibles et susceptibles de faire l'objet d'attaques de la part de fraudeurs en constante évolution. En identifiant ces domaines et en construisant une solution anti-fraude plus robuste et sur mesure qui s'appuie sur des technologies comme l'IA et l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent non seulement s'assurer qu'elles récupèrent les revenus en jeu, mais elles peuvent également s'assurer qu'elles le font sans s'exposer à des risques excessifs. En bref, investir dans des technologies avancées de prévention de la fraude n'est pas seulement une décision commerciale intelligente, c'est aussi une décision essentielle dans l'environnement commercial de plus en plus complexe d'aujourd'hui.