Un guide complet sur l’analyse de la fraude

À mesure que les tactiques frauduleuses deviennent plus avancées, les méthodes permettant de détecter et de prévenir la fraude doivent également évoluer. L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et la surveillance en temps réel sont des outils clés pour garder une longueur d’avance sur les criminels et ceux qui tentent de déjouer le système. Il ne s’agit pas seulement de suivre le rythme ; il s’agit d’avoir une longueur d’avance.

Que vous soyez une entreprise, une banque ou un prêteur, vos clients attendent un service de premier ordre et les dernières technologies pour assurer leur sécurité. Et l’analyse de la fraude est la meilleure façon de le faire. En utilisant l’analyse des données de détection de fraude, vous acquérez une compréhension plus approfondie des techniques de fraude, découvrez des informations cachées et prenez des décisions plus intelligentes qui protègent efficacement vos clients.

Qu’est-ce que l’analyse de la fraude ?

L’analyse de la fraude combine stratégies, analyse de données et apprentissage automatique pour calculer la probabilité globale de fraude. Il s’agit d’un niveau supplémentaire par rapport à la prévention classique de la fraude, combinant différents facteurs pour améliorer la façon dont nous détectons et prévenons la fraude et la criminalité financière. Par exemple, vous pouvez effectuer des vérifications distinctes sur les e-mails, le téléphone et des outils tels que Chasseur qui présentent chacun un risque faible à moyen. Cependant, ensemble, ils deviennent plus suspects et méritent une enquête – c’est ainsi que l’analyse de la fraude assure la sécurité de vos clients.

En utilisant l’analyse des données, la modélisation statistique et l’apprentissage automatique, l’analyse de la fraude peut détecter en temps réel les modèles suspects et les comportements anormaux parmi les types de données. Cela aide les organisations à reconnaître et à traiter rapidement les fraudes potentielles afin de prévenir les pertes financières et de protéger leur réputation.

Pourquoi l’analyse de la fraude est-elle importante ?

L’analyse de la fraude permet aux entreprises de rester au courant du paysage de la fraude en constante évolution. Auparavant, dans la détection de la fraude, les points de données étaient cloisonnés, ce qui rendait difficile de dresser un tableau complet du potentiel de fraude d’un individu. Cependant, en regroupant tous ces ensembles de données, l’analyse de la fraude peut donner un score de probabilité de fraude plus précis et plus efficace. Les systèmes humains traditionnels, comme un responsable de la fraude qui décide ce qui est risqué, s’avèrent insuffisants face à l’évolution des tactiques de fraude.

Dans le paysage numérique actuel où, selon UK Finance, seulement 14 %^[1] En 2022, si toutes les transactions ont été effectuées en espèces, la pertinence des contrôles traditionnels contre la fraude est remise en question : presque toutes les personnes impliquées dans la fraude laissent désormais une trace numérique. Qui plus est, les fraudeurs sont de plus en plus sophistiqués. Il est plus important que jamais d’exploiter les dernières technologies pour détecter la fraude avant qu’elle ne se produise.

L’analyse des données sur la fraude est désormais un outil indispensable dans la lutte continue contre la fraude financière^[2]. Les graves répercussions financières, réputationnelles et juridiques de la fraude soulignent la nécessité pour les entreprises de se protéger et de protéger leurs clients de manière proactive.

Les avantages de l’analyse de la fraude

L’adoption de l’analyse des données sur la fraude offre une multitude d’avantages. Par exemple, cela peut aider :

• Détectez la fraude plus rapidement et plus efficacement
• Prioriser les applications à risque
• Offrez aux bons clients un voyage plus heureux et plus fluide
• Assurez-vous que les enquêteurs ne travaillent que sur les cas frauduleux, ce qui permet de gagner du temps

Il aide les organisations à réduire leurs pertes financières en identifiant et en atténuant les activités frauduleuses en temps réel. Cela améliore également l’expérience client en empêchant la fraude sans provoquer de perturbations inutiles. Cela favorise à son tour la confiance et la fidélité des clients.

En utilisant l’analyse des données sur la fraude, les organisations peuvent rationaliser leurs opérations, optimiser l’allocation des ressources et se conformer plus efficacement aux exigences réglementaires. Un examen plus approfondi de certains des avantages comprend :

	Détection de fraude Big Data : L’intégration du Big Data dans l’analyse de la fraude change la donne. Il analyse des ensembles de données vastes et diversifiés en temps réel, ce qui facilite plus que jamais la détection de modèles et de tendances subtiles pouvant indiquer un comportement frauduleux. Cela est vital à l’ère numérique d’aujourd’hui, où de grandes quantités de données sont générées et traitées quotidiennement.
	Prise de décision améliorée : En analysant les données combinées d’un individu, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées concernant la probabilité de fraude. Ces données éclairent une approche plus ciblée et efficace de la prévention de la fraude.
	Prise de décision holistique avec ML : Au lieu de s’appuyer sur des résultats distincts provenant de différents produits ou indicateurs (tels que les e-mails, les numéros de mobile, les contrôles d’identité ou les adresses IP), l’apprentissage automatique peut synthétiser les informations provenant de toutes ces sources et bien plus encore, fournissant une évaluation plus approfondie et plus précise de la probabilité de fraude.
	Prédictions améliorées : L’analyse de la fraude permet de meilleures prévisions des risques de fraude. L’utilisation d’algorithmes avancés permet de détecter des modèles et des anomalies récurrents que les humains peuvent manquer, permettant ainsi de prendre des mesures proactives.
	Moins de renvois de candidatures : Étant donné que l’analyse de la fraude combine plusieurs sources d’identification, elle fournit aux candidats un score de probabilité de fraude plus précis. Cela réduit le nombre de saisines de candidatures, et donc de contrôles manuels que vos équipes doivent effectuer, rationalisant ainsi les opérations et gagnant du temps.

En bref, l’analyse de la fraude, en particulier lorsqu’elle intègre le Big Data et l’apprentissage automatique, permet aux organisations de garder une longueur d’avance sur l’évolution des tactiques de fraude, de minimiser les faux positifs et de prendre des décisions plus fiables dans la lutte contre les activités frauduleuses.

À qui s’adresse l’analyse de la fraude ?

L’analyse des données sur la fraude est pertinente pour un large éventail de secteurs, notamment (mais sans s’y limiter) la banque, le commerce électronique, la santé et l’assurance. Il est particulièrement utile pour les organisations qui traitent des données clients et des transactions financières sensibles. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment il est utilisé par les institutions financières et le secteur bancaire.

Utiliser l’analyse de la fraude dans le secteur bancaire

L’analyse des données sur la fraude est devenue essentielle pour protéger les institutions financières, en exploitant l’IA, le ML et l’analyse des données pour détecter et prévenir les activités frauduleuses en temps réel. Les banques peuvent identifier de manière proactive les schémas suspects, les transactions particulières et les failles de sécurité potentielles, protégeant ainsi leurs actifs, leur réputation et leurs clients.

L’analyse de la fraude rassemble et analyse des données telles que les données de transaction, les données client, les données biométriques et les données provenant de sources externes, pour mieux comprendre le comportement typique de chaque consommateur. Cela permet aux banques de signaler et d’enquêter rapidement et facilement sur les comportements suspects, évitant ainsi les pertes qu’une activité frauduleuse pourrait coûter à un client comme à la banque. Ceci est accompli de plusieurs manières :

• Prévision: Entre l’analyse prédictive et les outils d’IA, l’analyse avancée peut aider les banques à prédire les possibilités de fraude. Cela aide les banques à aider leurs clients à identifier les signes de fraude et à renforcer la sécurité de leur compte.
• Apprentissage automatique : Les algorithmes de ML peuvent analyser les données de transaction pour identifier les modèles d’activité anormaux et utiliser la biométrie, notamment les empreintes digitales, la reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale, pour détecter les activités suspectes. Elle peut également tirer les leçons des cas de fraude passés et s’adapter aux nouveaux schémas de fraude afin que les banques puissent rapidement signaler les transactions suspectes. La prévention de la fraude basée sur l’apprentissage automatique est désormais accessible à un large éventail d’organisations grâce à l’apprentissage automatique prêt à l’emploi. score de probabilité la modélisation.
• Surveillance en temps réel: De la même manière qu’une caméra de sécurité intelligente peut alerter les autorités en cas de vol dès qu’il se produit, l’analyse en temps réel des analyses avancées peut aider les banques à réagir dès qu’une tentative de fraude est commise. Cela permet aux banques d’être proactives et de mettre fin au crime.

Cas d’utilisation de l’analyse de la fraude dans le secteur bancaire

Ces tactiques d’analyse de la fraude sont utilisées dans divers aspects des opérations bancaires, tels que :

• Protection du compte : Les outils d’analyse des données frauduleuses identifient les tentatives d’accès non autorisées aux comptes, aidant ainsi les clients à éviter des pertes financières importantes.
• Intégration des clients : Les banques utilisent l’analyse des données frauduleuses pour vérifier rapidement l’identité des nouveaux clients et s’assurer qu’ils ne se font pas passer pour quelqu’un d’autre.
• Prédictions des risques de fraude : En utilisant l’analyse prédictive, les institutions financières peuvent évaluer et classer de manière proactive les transactions en fonction de leur probabilité d’être frauduleuses, permettant ainsi une intervention et une prévention rapides. Les adhésions à des consortiums, comme celles proposées aux clients Experian, constituent également un aspect important de l’analyse des fraudes, car vous pouvez accéder aux données des banques les plus populaires du Royaume-Uni pour une visibilité totale sur les fraudes.
• Surveillance des transactions : La surveillance en temps réel des transactions permet aux banques de détecter des tendances inhabituelles et d’intervenir lorsqu’une transaction frauduleuse est suspectée.

En surveillant et en analysant en permanence de grandes quantités de données, l’analyse de la fraude améliore les mesures de sécurité d’une banque, minimise les pertes financières et les applications frauduleuses et maintient la confiance de sa clientèle dans un paysage financier dynamique en constante évolution.

Comment fonctionne l’analyse de la fraude ?

Outil puissant dans le paysage en constante évolution de la cybersécurité et de l’intégrité financière, l’analyse de la fraude combine la science des données, les statistiques et l’apprentissage automatique pour détecter et prévenir les activités frauduleuses. En examinant de grandes quantités de données, l’analyse de la fraude identifie des modèles et des irrégularités pouvant indiquer un comportement frauduleux potentiel.

Les techniques d’analyse de la fraude sont diverses et dynamiques, allant des systèmes basés sur des règles aux algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique. À la base, l’analyse des données joue un rôle central dans la prévention de la fraude en passant au crible des ensembles de données colossaux pour découvrir des modèles cachés. Les méthodes traditionnelles consistent à établir des règles et des seuils pour signaler les transactions suspectes (des lignes directrices prédéfinies de comportement normal, dans lesquelles tout ce qui se situe en dehors de ces lignes directrices pourrait être considéré comme suspect). Mais à mesure que les fraudeurs deviennent plus sophistiqués, les techniques d’analyse évoluent également. C’est là qu’intervient l’apprentissage automatique.

Techniques d’analyse de la fraude

Comment l’apprentissage automatique rend possible l’analyse de la fraude

L’apprentissage automatique est un changeur de jeu dans l’analyse de la fraude. Contrairement aux systèmes basés sur des règles, les modèles d’apprentissage automatique apprennent à partir de nouvelles données, ce qui les rend très efficaces pour identifier les modèles de fraude.

Ces modèles examinent les données passées pour comprendre le comportement normal, puis identifient tout écart pouvant indiquer une fraude. De la détection des anomalies à la modélisation prédictive (voir les définitions des deux ci-dessous), les algorithmes d’apprentissage automatique élèvent l’analyse de la fraude vers de nouveaux sommets.

Les étapes de l’analyse de la fraude

L’analyse de la fraude utilise un processus étape par étape pour fournir une protection complète contre la fraude.

	Collecte de données: Premièrement, de vastes ensembles de données sont rassemblés à partir de diverses sources. Cela peut inclure des journaux de transactions, des données sur le comportement des utilisateurs et des bases de données externes.
	Prétraitement des données : Une fois collectées, les données subissent un prétraitement pour les nettoyer et les transformer dans un format utilisable. Cela garantit l’exactitude et la fiabilité des analyses ultérieures.
	La reconnaissance de formes: Des techniques d’analyse, y compris des algorithmes ML, sont appliquées pour reconnaître des modèles dans les données. Cela implique d’identifier les comportements normaux ainsi que les signaux d’alarme potentiels pouvant indiquer une activité frauduleuse.
	Modélisation prédictive : Tout comme la reconnaissance de formes, les algorithmes statistiques et les modèles mathématiques analysent les données historiques pour prédire les résultats futurs potentiels. Cela permet de prendre des décisions plus éclairées concernant le risque de fraude.
	Détection d’une anomalie: Les anomalies – les écarts par rapport aux modèles attendus – sont des indicateurs clés de fraude. Les analyses avancées, comme les modèles ML, excellent dans la découverte de ces anomalies, même dans une sphère numérique en constante évolution.
	Génération d’alertes : Lorsqu’une fraude potentielle est détectée, une alerte est générée pour une enquête plus approfondie. Munis des informations qui ont déclenché l’alerte, les analystes humains peuvent mieux évaluer les menaces potentielles de fraude.
	Réponse et adaptation : La dernière étape est celle où les mesures sont prises. L’action dépendra de ce qui a été trouvé dans l’analyse. Cela peut inclure le blocage des transactions suspectes, le renforcement des mesures de sécurité ou la mise à jour des modèles d’analyse afin qu’ils puissent suivre les nouvelles tactiques de fraude.