Comprendre l'évolution du paysage de la fraude
Au cours des dernières années, nous avons constaté une énorme augmentation de la fraude de première partie en raison de la hausse des coûts de la vie, comme le carburant, les services publics et le logement. Mais maintenant, avec les taux d'intérêt commençant à baisser et les personnes s'adaptant aux frais de vie plus élevés, la fraude de première partie commence enfin à diminuer et à revenir à des niveaux pré-cupides.
D'un autre côté, la fraude tierce est toujours en augmentation et reste un grand défi pour tout le monde. Avec des informations personnelles des violations de données facilement disponibles sur le Dark Web et l'IA, ce qui facilite la création de faux documents et identités, la fraude tierce est devenue plus répandue. Au lieu de cibler des individus spécifiques, les fraudeurs utilisent désormais une approche de dispersion, atteignant autant de cibles que possible.
L'impact des changements réglementaires
Les modifications récentes du régulateur des systèmes de paiement (PSR) signifient que l'expéditeur et le récepteur sont désormais également responsables de Rembourser la fraude autorisée de paiement de la poussée (application). Ce changement, ainsi que les exigences décrites dans Gpg45souligne la nécessité de forts systèmes de détection de fraude.
La biométrie comportementale et l'intelligence des dispositifs vont au-delà des méthodes traditionnelles de détection de fraude. Ces technologies aident à repérer la fraude et à protéger les bons clients à chaque interaction en ligne.
Que sont la biométrie comportementale et l'intelligence des appareils?
De l'ouverture du compte et de la connexion aux achats et à la gestion des comptes, l'intelligence de l'appareil peut reconnaître de véritables clients de retour tout en bloquant les appareils à haut risque et inconnus. Par exemple, il peut détecter l'utilisation de VPN ou de proxies, que les fraudeurs utilisent souvent pour masquer leur emplacement.
Biométrie comportementaled'un autre côté, regardez des modèles tels que les mouvements de la souris, la vitesse de typage et les actions de coche copier. Ces modèles peuvent révéler des activités suspectes, telles que l'utilisation d'identités volées ou de robots automatisées et aident à identifier lorsqu'un véritable client est manipulé par un fraudeur. La combinaison de ces informations donne une vue complète des interactions utilisateur, améliorant la détection de la fraude.
S'attaquer à de nouvelles menaces avec des technologies avancées
La montée en puissance de l'IA générative (Genai) a apporté de nouveaux défis dans la prévention de la fraude. Les fraudeurs utilisent des outils d'IA pour créer des fesses profondes et d'autres escroqueries sophistiquées. Par exemple, DeepFake Technology peut contourner les vérifications de la vivification des selfiers, posant des risques importants pour les processus de vérification de l'identité. La biométrie comportementale et l'intelligence des appareils peuvent aider à détecter ces menaces en repérant les incohérences dans l'utilisation des appareils et le comportement des utilisateurs.
Biométrie comportementale et cas d'utilisation de l'intelligence des appareils
Il existe plusieurs études de cas montrant à quel point la biométrie comportementale et l'intelligence des appareils peuvent être efficaces. Un exemple est un anneau de fraude utilisant des VPN et des émulateurs d'appareils pour demander un crédit auprès des prêteurs britanniques en utilisant des identités volées. En analysant des attributs tels que les fuseaux horaires de l'appareil, les données réseau et les packs de langue, ainsi que les signaux comportementaux, la fraude peut être détectée et arrêtée.
Un autre exemple est la violence promotionnelle dans l'industrie du jeu, où les fraudeurs créent plusieurs comptes pour exploiter les bonus d'inscription. L'intelligence des appareils aide à identifier et bloquer ces activités frauduleuses en détectant les appareils courants utilisés dans le processus d'inscription, même lorsque les fraudeurs tentent de manipuler les données de leur appareil.
Étapes pratiques pour mettre en œuvre ces technologies
La mise en œuvre de la biométrie comportementale et de l'intelligence des appareils implique plusieurs étapes:
- Intégration des SDK: Déploiement des kits de développement de logiciels (SDK) sur les pages Web et les applications mobiles pour capturer les données et les données comportementales.
- Analyse des données: Utiliser des analyses avancées pour interpréter les données capturées et identifier les modèles suspects.
- Stratégies de risque personnalisables: Configuration des stratégies de risque basées sur des besoins commerciaux spécifiques et des modèles de fraude.
- Surveillance continue: Mettre à jour et affiner régulièrement les mécanismes de détection de fraude pour garder une longueur d'avance sur les menaces émergentes.
L'avenir de la prévention de la fraude
Alors que les fraudeurs continuent d'évoluer leurs tactiques, l'intégration de la biométrie comportementale et de l'intelligence des appareils dans les stratégies de fraude et de LMA devient de plus en plus importante. Ces technologies fournissent des informations plus approfondies sur les interactions des utilisateurs, aidant les entreprises à se protéger elles-mêmes et leurs clients contre les menaces émergentes. En tirant parti de l'analyse avancée et des efforts de collaboration, les organisations peuvent rester en avance sur les fraudeurs tout en garantissant une expérience client sécurisée et transparente.
L'intégration de la biométrie comportementale et de l'intelligence des appareils représente une progression importante dans la lutte contre la fraude. Alors que les entreprises continuent de naviguer dans les complexités du paysage numérique, ces technologies joueront un rôle crucial dans la sauvegarde des transactions financières et le maintien de la confiance dans le système financier.
