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Face à l'augmentation constante de la fraude, l'IA et l'apprentissage automatique apparaissent comme des solutions puissantes pour protéger les entreprises. En automatisant la détection des fraudes et en identifiant des schémas complexes, ces technologies permettent de répondre rapidement et efficacement aux menaces frauduleuses.
Les entreprises sont confrontées à un climat économique difficile, marqué par la hausse du coût de la vie, l'augmentation des taux d'inflation et un environnement macroéconomique fragile. Pour traverser cette période difficile, les responsables d'entreprises doivent se concentrer sur l'amélioration des marges bénéficiaires, la génération de nouveaux revenus et l'amélioration des performances financières. La prévention de la fraude est l'un des domaines susceptibles de prévenir la perte de revenus et d'améliorer l'expérience client.
En France, les commerçants ont signalé une augmentation importante des incidents de fraude. Selon une étude d'Allianz Trade, 91 % des grandes entreprises ont subi au moins une tentative de fraude en 2022, et 57 % des entreprises déclarent avoir été victimes d'une fraude avérée durant la même période (France). En 2022, les pertes financières liées à la fraude ont atteint des sommets, avec 14,6 milliards d'euros d'impôts éludés détectés par les autorités fiscales françaises.
Le caractère de plus en plus sophistiqué et évolutif de la fraude ne fait qu'aggraver le problème. Les nouvelles technologies facilitent de plus en plus la tâche des fraudeurs, 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.
Le saviez-vous ? Selon un rapport de Verizon, 94 % des logiciels malveillants sont délivrés par e-mail, le phishing restant l'une des méthodes préférées des cybercriminels.
La fraude à l'identité synthétique est l'une des formes de criminalité financière qui se développent le plus rapidement. Contrairement à l'usurpation d'identité traditionnelle, qui consiste à s'approprier l'identité financière d'une victime pour vider les comptes existants ou en ouvrir de nouveaux, les identités synthétiques sont créées en combinant des informations réelles et falsifiées.
L’ingénierie sociale (Social engineering) est une autre menace à laquelle de nombreuses entreprises ont déjà été confrontées. Grâce aux progrès technologiques, il est désormais très facile pour les criminels de mener des attaques complexes avec peu de ressources ou d’expertise.
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 à l'heure actuelle. Elles touchent tous les secteurs d'activité, et donc aussi les transferts d'argent et les opérations bancaires.
*Dans le domaine de la fiscalité, les fausses boucles fermées permettent de créer l'illusion d'une activité économique légitime entre plusieurs entités. Une entreprise peut, par exemple, vendre des biens ou des services à une autre, puis les racheter, créant ainsi des cycles de transactions apparemment légitimes.
Pour faire face à ces nouvelles menaces, les entreprises ne peuvent plus se contenter d'une approche conventionnelle en matière de prévention des fraudes. Pour identifier et stopper la fraude, elles devront utiliser les toutes dernières technologies, tout comme celles utilisées par les fraudeurs.
Les entreprises les plus exigeantes se concentrent en permanence sur leurs stratégies de prévention de la fraude. Au cœur de leur stratégie se trouve l'analyse massive de données. Cette approche leur permet de suivre en temps réel le comportement des clients, de l'historique de leurs achats à leurs habitudes de navigation, afin de détecter à temps les transactions suspectes.
Les entreprises modernes adoptent de plus en plus des solutions utilisant les dernières technologies d'IA et de machine learning (apprentissage automatique). Cela leur permet de collecter des données et d'élaborer des stratégies efficaces de prévention de la fraude, atténuant ainsi le risque autant que possible, car la plupart des institutions aiment travailler dans un environnement financier prévisible.
Ces solutions offrent des capacités avancées et une grande flexibilité, permettant aux entreprises d'identifier les nouvelles menaces et d'adapter rapidement leurs stratégies :
Checkout est un bon exemple de plateforme qui utilise l'IA pour lutter contre la fraude. Grâce à des technologies avancées d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive, Checkout permet aux entreprises de détecter et de prévenir la fraude avec plus de précision et d'efficacité.
En intégrant des algorithmes d'IA, nous pouvons analyser des milliers de transactions en temps réel, identifier des schémas suspects et déclencher des alertes instantanées, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement et de minimiser leurs pertes.
Checkout utilise par ailleurs des modèles d'apprentissage automatique pour réduire les faux positifs, améliorant ainsi l'expérience du client en minimisant les interruptions dues à des contrôles de sécurité inutiles. Les analyses fournies par l'IA de Checkout aident aussi les entreprises qui collaborent avec nous à améliorer leurs stratégies de prévention de la fraude, en identifiant les vulnérabilités et en mettant en œuvre des mesures proactives pour y remédier.
L'intégration de l'intelligence artificielle dans la prévention de la fraude permet donc aux entreprises de protéger leurs revenus, d'améliorer l'expérience client et de renforcer leur position dans un environnement économique de plus en plus complexe.
