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Quel est le rôle de l'intelligence artificielle dans la détection des fraudes ?

Le 6 novembre 2023 - Rédacteur invité

Malgré les progrès de la technologie de détection des fraudes, de nombreux particuliers et entreprises restent confrontés à l'impact de la criminalité financière. En fait, les pertes dues à la fraude sur les paiements en ligne dans le cadre du commerce électronique ont atteint 41 milliards USD dans le monde en 2022. Malgré les efforts des technologies de détection des fraudes, les cybercriminels trouvent des failles pour continuer à voler l'argent de clients innocents.

 

Il est primordial de prêter attention à l'intelligence artificielle en tant que moyen de se protéger contre la fraude. Elle ouvre déjà la voie à la prévention de la fraude pour protéger vos clients de la criminalité financière. 

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et quel est son rapport avec la détection des fraudes ?

 

Vous avez peut-être entendu parler de l'intelligence artificielle dans de nombreux secteurs, y compris celui de la criminalité financière. L'IA est actuellement considérée comme un logiciel d'apprentissage automatique capable d'effectuer des tâches habituellement dévolues à l'homme. Elle peut comprendre le langage et reconnaître des modèles afin de prendre des décisions qui auraient autrefois dû être prises par une personne. Les logiciels de détection des fraudes sont généralement disponibles en ligne et hébergés sur des modèles de plateforme en tant que service (PaaS) tels que Plate-forme.sh. Un système d'IA apprend activement à partir de chaque expérience et peut faire preuve d'une réflexion semblable à celle d'un humain pour résoudre des problèmes complexes.

 

En utilisant des algorithmes avancés, l'IA peut analyser les anomalies dans les données pour trouver automatiquement des preuves de fraude. Elle est donc parfaite pour détecter les cas de fraude dans les transactions de commerce électronique. Elle peut même tirer des enseignements des cas de fraude antérieurs pour créer de nouvelles méthodes de lutte contre la fraude, améliorant ainsi la précision de la détection. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent mieux prévenir les transactions frauduleuses et se prémunir contre les pertes financières à l'avenir. 

Comment l'IA est-elle utilisée dans la détection des fraudes ? 

 

Quel rôle joue actuellement l'IA dans la détection des fraudes ? Les développeurs utilisent l'IA pour identifier les fraudes à la carte et au commerce électronique et pour trouver les faux comptes. Les développeurs s'appuient sur des algorithmes et des modèles pour analyser de vastes ensembles de données et améliorer les capacités d'apprentissage automatique de l'IA au fil du temps.

 

Cette utilisation croissante des technologies d'IA sera combinée à diverses méthodes de prévention de la fraude sans rapport avec l'IA, déjà mises en œuvre par des organisations de commerce électronique innovantes. Par exemple, l'infrastructure dorsale s'appuiera toujours sur des langages de programmation et des indices de type PHP type hinting pour s'assurer que le code est correct et précis.

 

Cette combinaison de techniques de prévention de la fraude avec ou sans IA peut permettre aux organisations de réduire au minimum les différents types de fraude.

 

Pour l'avenir, explorons quelques façons dont l'IA commence à être utilisée pour détecter et prévenir la fraude.

fraude à la carte

Détection de la fraude à la carte 

 

Les cybercriminels peuvent obtenir des informations sur les cartes de plusieurs façons. Ils peuvent soit installer de petits dispositifs dans les distributeurs automatiques de billets, soit réaliser des violations de donnéesou installer des logiciels malveillants sur l'appareil de la victime. Ces tentatives peuvent mettre à rude épreuve les passerelles de paiement, ce qui facilite le vol rapide d'informations. L'IA peut facilement détecter les fraudes à la carte, car elle ne s'appuie pas sur les adresses IP pour réduire les menaces entrantes. Au contraire, l'IA surveille le comportement des utilisateurs pour distinguer les tentatives de piratage des personnes. Elle empêche ensuite les cybercriminels d'obtenir des informations.

 

Prenons un exemple d'IA en action. 

 

Sarah possède une carte de crédit émise par une banque réputée. La banque utilise un système d'intelligence artificielle pour analyser le comportement habituel de Sarah en matière de dépenses, notamment le lieu de ses transactions, le montant et le moment de la journée où elle dépense de l'argent. Elle utilisera l'analyse comportementale sur des ensembles de données volumineux pour extraire ces informations. 

 

La carte de crédit de Sarah est utilisée pour une transaction importante dans un pays où elle ne s'est jamais rendue. Le système d'intelligence artificielle de la banque détecte la transaction comme une anomalie après avoir analysé les habitudes de dépenses antérieures de Sarah. 

 

Le système d'IA attribue à la transaction un score de risque basé sur cette anomalie. L'IA alertera l'équipe de détection des fraudes de la banque, en fonction du score. Elle inclura des informations concernant la transaction et les raisons de la détection de l'anomalie.

 

L'équipe de détection des fraudes examine l'alerte et tente de vérifier la légitimité de la transaction. Elle contactera probablement Sarah pour tenter d'autoriser la transaction. 

 

Si Sarah confirme la légitimité de la transaction, la banque met à jour le système d'IA avec cette information. Le système apprend de ce retour d'information et ajuste sa compréhension de ce qui est considéré comme un comportement normal.

Faux comptes 

Les fraudeurs utilisent des robots pour créer des centaines de faux comptes presque instantanément. Grâce à ces faux comptes, les cybercriminels peuvent diffuser des logiciels malveillantsvoler des identités et escroquer des personnes.

 

L'IA peut aider à détecter les faux comptes en analysant les modèles de création de comptes et en recherchant des signes de logiciels malveillants ou de virus informatiques. Elle identifiera les caractéristiques communes des faux comptes, comme les noms d'utilisateur et les comportements de publication. 

 

En utilisant les modèles de comportement des utilisateurs, l'IA peut examiner les différences entre les comptes légitimes et les faux comptes. Les faux comptes présentent souvent un comportement inhabituel, comme la publication rapide de grandes quantités de contenu ou l'exécution d'actions répétitives.

 

Cela dit, il est important de noter que la génération actuelle de détection des bots basée sur l'IA n'est pas infaillible à 100 %. Même le PDG de Twitter (aujourd'hui X), Elon Musk, a admis les difficultés rencontrées dans la lutte contre les bots sur la plateforme sociale lors d'une récente interview. 

 

Ce faible taux de réussite s'explique en grande partie par les limites des ensembles de données utilisés pour former l'IA. Après tout, ces modèles d'apprentissage automatique ne peuvent fonctionner qu'avec ce que nous leur apprenons. Mais à mesure que les entreprises deviennent plus transparentes avec leurs données, il est probable que nous verrons la détection des bots par l'IA s'améliorer de manière significative.

 

Voici un exemple de la façon dont l'IA peut détecter les faux comptes. 

 

Sur Instagram, un utilisateur nommé "Jane Jones" crée un compte. Le système de fraude par IA a déjà établi un modèle de comportement lorsque des utilisateurs légitimes créent un compte, en notant la fréquence à laquelle les utilisateurs publient et le temps qu'ils passent en ligne. 

 

Pour déterminer si "Jane Jones" est un faux, l'IA évalue la façon dont l'utilisateur a créé le compte. Elle vérifie la photo de profil et le nom d'utilisateur pour voir s'ils correspondent aux modèles de création de faux comptes. 

 

Le système remarque que "Jane Jones" a publié 50 messages en l'espace d'une heure depuis la création du compte. Il s'agit d'un comportement inhabituel, car les comptes réels publient généralement moins souvent et sur une période plus longue. 

 

Le système d'IA examine le contenu des messages. Il détecte que le texte des messages est répétitif et fait la promotion de ce qui semble être un logiciel malveillant avec un nom de domaine suspect, encourageant les autres utilisateurs à le télécharger. Les noms de domaine seront considérés comme suspects s'ils sont mal orthographiés ou s'ils utilisent des domaines de premier niveau (TLD) inhabituels. Si un site web est authentique, il utilisera probablement un nom de domaine légitime, afin que vous puissiez facilement naviguer vers le site à l'aide des moteurs de recherche. 

 

"Jane Jones" envoie également des demandes d'amitié à de nombreux utilisateurs rapidement et s'engage dans des conversations aléatoires avec des messages courts et absurdes. 

 

Pour cette raison, le système d'intelligence artificielle a attribué au compte une note de risque qui indique qu'il s'agit probablement d'un faux. Cette information est transmise à l'équipe de modération, qui examinera manuellement le compte. 

 

Détection de la fraude au commerce électronique

Détection de la fraude

 

L'IA peut jouer un rôle crucial dans la détection des fraudes dans le commerce électronique en analysant divers points de données, modèles et comportements associés aux activités frauduleuses.  

 

Voici un exemple de la manière dont l'IA peut détecter la fraude dans le commerce électronique. 

 

Une utilisatrice d'Etsy nommée Amy effectue un achat sur le site. Le système de fraude par IA d'Etsy a déjà établi les habitudes de consommation d'Amy, notamment la fréquence de ses achats et les catégories de produits qu'elle consulte habituellement. Normalement, Amy aime acheter des articles pour la maison.

 

Amy a passé une commande coûteuse pour un appareil électronique avec livraison accélérée. C'est anormal pour elle, car elle n'a jamais acheté d'appareils électroniques auparavant et n'a jamais payé pour une livraison accélérée. L'intelligence artificielle détecte ce fait et compare les adresses de facturation et de livraison d'Amy. Elle détecte que les deux adresses sont très différentes et que l'appareil qu'elle a utilisé pour passer la commande ne correspond pas à son historique. 

 

Le système d'IA examine la description du produit de l'appareil électronique et les avis des clients afin de détecter des schémas suspects, comme un grand nombre d'avis positifs similaires. L'IA peut signaler que l'annonce est fausse si des schémas anormaux sont présents. 

 

Le système d'IA attribue à la transaction d'Amy un score de risque élevé et le transmet au système de détection des fraudes d'Etsy. 

 

Dans ce scénario, l'équipe d'Etsy a examiné l'alerte et le compte d'Amy et a déterminé qu'il s'agissait d'une transaction frauduleuse. Etsy a ensuite contacté Amy pour vérifier la transaction. Si le niveau de suspicion est élevé, Etsy peut choisir de bloquer automatiquement la transaction avant de contacter Amy.

 

La manière dont les entreprises de commerce électronique traitent les fraudes potentielles dépend entièrement de leurs propres processus. Certaines utiliseront un logiciel de gestion à distance pour générer des alertes à l'intention des équipes de personnel autorisées, ce qui leur permettra d'agir rapidement. 

 

Quels sont les avantages de la détection de la fraude par l'IA ? 

 

L'IA associe la puissance de la technologie à des approches humaines, ce qui la rend utile pour détecter les cas de fraude. Les humains commettent des erreurs, en particulier lorsqu'ils analysent de grands volumes de données. En comparaison, l'IA peut identifier avec précision les activités frauduleuses presque instantanément et avertir les équipes de détection des fraudes concernées. 

 

En outre, l'IA peut aider à créer du matériel de formation, recommander des ressources et effectuer des évaluations pour soutenir les efforts de formation et d'éducation continus au sein de ces équipes. L'IA peut également améliorer vos webinaires automatisés en fournissant une interaction en temps réel par le biais de chatbots, et en offrant des expériences d'apprentissage adaptatives aux participants,

 

Voici les principaux avantages de l'utilisation de l'IA à des fins de détection de la fraude. 

Précision 

Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands volumes de données avec une grande précision, en réduisant (sans toutefois les éliminer complètement) les faux positifs et négatifs, qui sont fréquents avec les systèmes traditionnels basés sur des règles.

Détection en temps réel

L'IA permet de surveiller et de détecter les activités frauduleuses en temps réel, ce qui permet d'intervenir rapidement et de prévenir les fraudes en cours. Avec le système téléphonique VoIP en nuage de système téléphonique VoIP en nuage de Vonageles algorithmes d'IA peuvent identifier des schémas d'appels inhabituels afin de bloquer ou de surveiller les numéros frauduleux.

Reconnaissance des formes 

L'IA excelle dans la reconnaissance de modèles complexes et d'anomalies qui pourraient être difficiles à détecter pour les humains ou les systèmes traditionnels.

Évolutivité 

L'IA peut traiter de grands ensembles de données et un volume élevé de transactions, ce qui la rend bien adaptée aux organisations qui traitent un nombre croissant de transactions.

Détection rapide

L'IA peut identifier les fraudes potentielles à un stade précoce, ce qui permet d'éviter des pertes plus importantes et de minimiser l'impact sur l'entreprise ou l'organisation financière. 

Formation continue

Les logiciels de détection de la fraude par l'IA peuvent aider à informer les équipes chargées de la fraude pour analyser et trouver des cas de fraude. Cependant, il est essentiel de fournir une formation à tous les membres de l'équipe qui travaillent activement avec un outil de détection de la fraude par l'IA. En tant qu'entreprise, vous pouvez envisager de créer votre propre contenu informatif sur la prévention et les stratégies de fraude à l'IA - non seulement au profit de vos employés, mais aussi dans le cadre d'une stratégie de marketing.

Transformez vos capacités de détection des fraudes grâce à une puissante technologie d'IA

 

L'IA a révolutionné la détection des fraudes grâce à ses capacités d'analyse précise et quasi instantanée de grandes quantités de données. Plutôt que de permettre aux humains d'examiner manuellement des milliers de transactions pour trouver des schémas de fraude, l'IA automatise le processus de signalement des fraudes aux parties concernées. 

 

La majorité des grandes entreprises de commerce électronique et des institutions financières adoptent déjà l'IA pour repérer les cas de fraude dans les transactions financières afin de protéger les clients de la perte de leur argent durement gagné. Rejoignez le mouvement et tirez parti de la technologie de l'IA dans le cadre de vos stratégies de détection des fraudes. 

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Quel est le rôle de l'intelligence artificielle dans la détection des fraudes ?
Description
L'IA est sur le point de révolutionner la manière dont les équipes de détection trouvent et classent les fraudes. Lisez la suite pour découvrir comment l'IA modifie déjà la détection des fraudes.
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TuxCare
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