Le rôle de l’apprentissage automatique dans la prévention de la fraude financière

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Le champ d’application de l’intelligence artificielle est presque illimité. Cependant, il existe au moins un domaine où le rôle de l’IA peut difficilement être surestimé. Ce domaine est la sécurité, ou, pour être plus exact, la sécurité financière des utilisateurs de services Internet. Si votre application ne peut pas garantir le plus haut niveau de sécurité à ses utilisateurs, tout le monde cessera de l’utiliser. Comment pouvons-nous utiliser pour la détection des fraudes l’apprentissage automatique, qui fait partie intégrante de l’IA ? Essayons de comprendre.

 

Types de fraude financière

Bien, qu’est-ce qu’une fraude financière ? C’est une escroquerie ou une tromperie dans le but de s’approprier l’argent d’autrui. Les types les plus populaires de fraude financière associés à l’utilisation de services en ligne sont les suivants :

L’écrémage de cartes ou carding. Les escrocs fixent des dispositifs de lecture sur les distributeurs automatiques de billets afin d’obtenir les données des cartes.Virus. Des logiciels malveillants spéciaux peuvent causer des dommages importants aux utilisateurs et voler leurs informations personnelles et financières.

Phishing. En termes simples, il s’agit de créer une réplique d’un site web de confiance afin de tromper les gens et de voler les données confidentielles qu’ils saisissent en visitant le site.

Virus mobiles. Comme les logiciels malveillants pour PC, des virus  » mobiles  » spéciaux aident les escrocs à accéder aux données confidentielles stockées sur les appareils mobiles.

Comme vous le voyez, personne n’est protégé à 100 % contre une fraude. Cependant, les logiciels de détection des fraudes peuvent aider à réduire considérablement les risques.

 

Les systèmes anti-fraude et leur mécanisme de fonctionnement

Un système anti-fraude est un système qui aide à détecter et à arrêter automatiquement une fraude potentielle. Ces systèmes sont généralement utilisés dans les sphères sensibles à la fraude financière – tous les types de systèmes de paiement, les banques, les services de télécommunication et ainsi de suite.

Les systèmes de détection de fraude sont diversifiés ; ils sont généralement développés par un ordre d’entreprises particulières, leurs algorithmes peuvent donc varier. Cependant, les grands principes d’action sont similaires. La principale tâche exécutée par un tel système est la détection précoce de toute déviation ou anomalie dans le comportement de l’utilisateur ou dans les processus de travail en cours. C’est pourquoi, pour développer un système personnalisé pour la protection de votre entreprise, vous devez effectuer les étapes préparatoires suivantes :

étudier et analyser les actions typiques des utilisateurs ;

décider quels modèles de comportement doivent être considérés comme non typiques ou anormaux ;

déterminer les situations dans lesquelles des notifications doivent être formées

L’algorithme particulier et le volume de données analysées peuvent varier en fonction du type de votre entreprise et des tâches exécutées.

 

L’apprentissage automatique dans la détection d’une fraude potentielle

La caractéristique distinctive de l’intelligence artificielle est une capacité d’auto-apprentissage. Au fur et à mesure que les données sont accumulées, le système devient de plus en plus intelligent, ce qui augmente son efficacité globale. En particulier, avec le temps, le nombre de fraudes faussement positives et négatives diminue.

Les fraudes faussement positives sont des situations où les actions d’utilisateurs réels sont traitées comme des tentatives de fraudes, les transactions sont refusées et les comptes sont gelés en attendant une enquête. D’un côté, les conséquences sont moins dramatiques que lorsqu’une menace réelle est manquée, mais cela peut tout de même apporter des moments très désagréables à l’utilisateur et n’élève pas sa loyauté envers l’entreprise.Les fausses fraudes négatives sont des situations où des menaces réelles ont été manquées ou ignorées, ce qui a entraîné une fraude et une perte d’argent par l’entreprise ou/et par un utilisateur. Après l’analyse de milliers, voire de millions de situations, le niveau d' »intelligence » du système augmente et ces fausses fraudes se produisent beaucoup plus rarement.

Comme vous le voyez, l’apprentissage automatique et la détection des fraudes sont étroitement associés. Les pirates développent constamment de nouveaux moyens d’accéder aux données personnelles et financières des utilisateurs, et la capacité des systèmes d’IA à s’auto-éduquer est une caractéristique très prometteuse à cet égard.

 

Comment la fraude est-elle prévenue ?

Créer un système anti-fraude, vous devez comprendre qu’il existe différentes méthodes pour prévenir les fraudes dans la sphère financière avec l’aide de l’apprentissage automatique :

Analyse du comportement des utilisateurs et détermination du comportement considéré comme « normal » et « anormal ». 

L’enquête sur les données agrégées est une méthode plus précise car les tableaux de données volumineux sont analysés.

L’analyse des graphes sociaux signifie que les comptes des utilisateurs sont traités comme un réseau social, et les transactions – comme des messages. Elle permet de repérer les transactions suspectes.

Automatisation de certains processus. Les systèmes d’IA permettent non seulement de prévenir les fraudes, mais aussi d’augmenter l’efficacité globale du travail grâce à l’automatisation des tâches de routine.

Meilleure identification des utilisateurs. Les systèmes modernes d’apprentissage automatique peuvent analyser les photos des utilisateurs et « se souvenir » du réseau de veines dans leurs yeux. Si l’identification par photo est utilisée, les escrocs ne pourront pas accéder aux comptes des utilisateurs, car le système ne les reconnaîtra pas.

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