Lutte contre la fraude
Qu’est-ce que c’est et pourquoi c’est important ?
Les technologies de détection de fraude ont fait d'importants progrès grâce aux avancées en matière de vitesse de calcul (analyse à haute performance), de machine learning et d'autres formes d'intelligence artificielle (IA). La fraude impacte tous les domaines de la vie quotidienne ; elle augmente le prix que nous payons pour les biens et les services, se nourrit de nos impôts, monopolise des ressources au détriment de l'innovation et va même jusqu'à coûter des vies humaines.
Historique
La fraude regroupe le gaspillage et les abus, les paiements indus, le blanchiment d'argent, le financement du terrorisme, la sécurité publique et la cybersécurité. Dans le passé, les organisations devaient adopter une approche fragmentée de la lutte contre la fraude, en utilisant des règles métier et des analyses rudimentaires pour rechercher des anomalies et créer des alertes à partir d'ensembles de données distincts.
Les données ne pouvaient pas être recoupées grâce à l'automatisation, et les enquêteurs n'étaient pas en mesure de contrôler manuellement les transactions et les délits en temps réel ; ils devaient le faire après coup. Dans le secteur de la santé, la lutte contre la fraude s'apparentait davantage à la poursuite du fraudeur une fois les indemnités perçues plutôt qu'à de la prévention, car celui-ci était déjà loin lorsque la fraude était détectée.
Pour lutter contre la fraude, de nouvelles technologies ont été mises au point pour prédire les tactiques conventionnelles, démasquer de nouveaux stratagèmes et déchiffrer des réseaux de fraude organisée de plus en plus sophistiqués. Il ne s'agit pas seulement d'analytique standard, mais aussi de techniques d'analytique prédictive et adaptative – y compris une forme d'intelligence artificielle connue sous le nom de "machine learning" (apprentissage automatique). En combinant les sources de big data avec la surveillance en temps réel et l'analyse du profil de risque pour évaluer le risque de fraude, la lutte contre la fraude a évolué et commence à inverser la tendance des pertes.
Lutter contre l'usurpation d'identité grâce à l'analytique
L'usurpation d'identité est un problème croissant qui touche à la fois les entreprises et les clients. Les fraudeurs ont accès à toujours plus d'outils et de données, c'est pourquoi l'usurpation d'identité a atteint un niveau record. Ce graphique compare les pertes liées à la prise de contrôle de comptes, à l'absence de documents d'identification et à d'autres formes d'usurpation d'identité, ainsi que leur croissance, qui est continue.
La lutte contre la fraude dans le monde d'aujourd'hui
Les complexités croissantes du terrorisme sponsorisé par des Etats, des criminels professionnels et des malfaiteurs de base sont de plus en plus difficiles à comprendre, à suivre, à exposer et à prévenir. Lutter contre la fraude dans le monde d'aujourd'hui implique une approche globale pour faire correspondre les points de données avec les activités afin de détecter ce qui est anormal. Les fraudeurs ont mis au point des tactiques sophistiquées. Il est donc essentiel de rester à l'affût de ces approches changeantes qui consistent à jouer avec le système.
Souvent, les brèches de cybersécurité permettent des activités frauduleuses. Prenons l'exemple du commerce de détail ou des services financiers. Autrefois un luxe, la surveillance des transactions en temps réel est désormais une exigence standard, non seulement pour les transactions financières, mais aussi pour les données d'événements numériques concernant l'authentification, la session, l'emplacement et l'appareil.
Pour identifier précisément et stopper rapidement les différents types d'attaques frauduleuses et de crimes financiers – tout en améliorant l'expérience des clients et des citoyens – les organisations doivent suivre quatre étapes essentielles :
- Capturer et unifier tous les types de données disponibles dans les différents services ou canaux et les intégrer dans le processus analytique.
- Surveiller en permanence les transactions, les réseaux sociaux, les anomalies à haut risque, etc., et appliquer l'analytique comportementale pour permettre une prise de décision en temps réel.
- Instaurer une culture analytique à l'échelle de l'entreprise grâce à la visualisation des données à tous les niveaux, y compris l'optimisation du workflow d'investigation.
- Utiliser des techniques de sécurité à plusieurs niveaux.
La technologie de détection et de lutte contre la fraude que vous choisissez doit être capable d'apprendre à partir de modèles de données complexes. Elle doit utiliser des modèles de décision sophistiqués pour mieux gérer les faux positifs et détecter les relations entre les réseaux afin d'obtenir une vision holistique de l'activité des fraudeurs et des criminels. La combinaison de méthodes de machine learning – telles que les réseaux neuronaux de deep learning, le gradient boosting extrême et les machines vectorielles – ainsi que de méthodes éprouvées telles que la régression logistique, les cartes de Kohonen, les forêts aléatoires et les ensembles – s'est avérée beaucoup plus précise et efficace que les approches basées sur des règles.
Lutter contre la fraude
Tout comme les techniques utilisées par les fraudeurs, les approches de lutte contre la fraude doivent constamment évoluer. Découvrez comment vous pouvez utiliser les big data et les techniques analytiques avancées pour lutter contre la fraude.
L'anti-blanchiment de nouvelle génération
La robotique, l'analyse sémantique et l'intelligence artificielle peuvent aider les institutions financières à automatiser et à améliorer l'efficacité des processus de lutte contre le blanchiment d'argent. Comment s'y prendre ? Découvrez les 10 clés de succès pour lutter contre le blanchiment d'argent grâce au machine learning.
Utiliser l'analytique pour lutter contre la fraude digitale
La digitalisation crée à la fois des opportunités et des menaces. Découvrez les scénarios de risque et de fraude que les institutions financières devraient éviter, comment le big data et l'analytique aident à réduire la fraude digitale et comment les organisations innovantes luttent contre la fraude aujourd'hui.
Empêcher la fraude à la souscription d'assurance
Les jeux d'agents et de clients sont des problèmes croissants pour les assureurs. Alors que les fraudeurs deviennent de plus en plus sophistiqués dans leurs ruses digitales, découvrez comment les assureurs tiennent le rythme et les battent à leur propre jeu grâce à l'analytique et à l'IA.
Servir les clients tout en les protégeant contre la fraude
À la Deutsche Kreditbank AG (DKB), deuxième banque d'Allemagne, les clients souhaitent un service en temps réel et une sécurité maximale pour leurs opérations bancaires en ligne. Mais les fraudeurs s'adaptent constamment et deviennent plus rapides. Consciente de la nécessité de détecter rapidement les fraudes et de protéger ses clients, la DKB s'est tournée vers les solutions SAS de lutte contre la fraude et le blanchiment d'argent. Aujourd'hui, la banque ne se contente pas de sécuriser l'argent de ses clients – elle pérennise également leur confiance.
Qui lutte contre la fraude ?
Les entreprises et les gouvernements ont adopté des technologies telles que la visualisation des données et l'intelligence artificielle pour réduire considérablement et anticiper les répercussions de la fraude sur l'économie et la réputation. Les analystes et les enquêteurs travaillent ensemble pour briser les silos, noter et hiérarchiser les alertes en fonction de leur gravité, puis acheminer les alertes à priorité élevée pour une analyse plus approfondie.
Banque
La fraude est souvent perpétrée par le biais d'identités synthétiques, de prises de contrôle de comptes clients, d'applications malveillantes, de paiements et d'authentifications digitaux, d'achats et d'autres crimes financiers. Les institutions financières détectent les transactions frauduleuses en temps réel avec moins de faux positifs et repèrent le blanchiment d'argent ou le financement du terrorisme grâce à des algorithmes complexes tenant compte d'une multitude de facteurs.
Assurance
Les fraudes à l'assurance sont monnaie courante et les fraudes au crédit sont en augmentation. Au lieu courir après l'argent – après qu'il a été dépensé – les analystes de données préviennent la fraude en appliquant des algorithmes pour détecter les anomalies et les tendances. En analysant de multiples facteurs pour déterminer comment la fraude aux sinistres est perpétrée, non seulement la fraude peut être détectée lorsqu'elle se produit, mais plus important encore, elle peut être évitée avant qu'il ne soit trop tard.
Secteur public
Les gouvernements combinent désormais des données cloisonnées pour détecter les fraudes fiscales, prévoir les intrusions, identifier les comportements anormaux et mettre fin aux menaces immédiates et futures. Tout ce travail permet de renforcer la sécurité des frontières, de recueillir des renseignements pour les forces de l'ordre, de surveiller l'abus d'opioïdes et d'assurer la sécurité des enfants.
Santé
La fraude en matière de santé coûte des millions, voire des milliards, dans le monde entier. Grâce à l'analytique avancée, les organismes de santé parviennent à prévenir la fraude en adoptant une approche d'entreprise sur l'intégrité des paiements et la maîtrise des coûts des soins de santé.
En savoir plus sur d'autres secteurs d'activité
- Banque
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- Secteur public
- Retail & Biens de consommation
- Petites et Moyennes entreprises
- Analytique dans le sport
- Télécommunications, médias & Technologie
- Voyage & Transport
- Transport & Énergie
Comment fonctionne la lutte contre la fraude ?
La détection et la prévention de la fraude ne sont pas des processus statiques. Il n'y a pas de point de départ et d'arrivée. Il s'agit plutôt d'un cycle continu impliquant le contrôle, la détection, les décisions, la gestion des cas et l'apprentissage pour réinjecter dans le système les améliorations apportées. Les organisations doivent s'efforcer de tirer continuellement des enseignements des incidents de fraude et d'intégrer les résultats dans les processus de surveillance et de détection. Pour ce faire, elles doivent adopter une approche du cycle de vie analytique à l'échelle de l'entreprise.
Vos objectifs peuvent concerner la lutte contre la fraude, la conformité ou la sécurité. Alors que les technologies telles que l'intelligence artificielle et le machine learning sont de plus en plus répandues, la dernière génération de technologies automatise les processus manuels associés à la combinaison de vastes ensembles de données et à l'utilisation de l'analyse comportementale.
Apprentissage supervisé
Les algorithmes de machine learning supervisé apprennent à partir de données historiques, en identifiant des modèles d'intérêt qu'un enquêteur pourrait vouloir signaler.
Apprentissage non supervisé
Le machine learning non supervisé évalue et examine les données qui ne contiennent pas de fraude identifiée. Il est utilisé pour découvrir de nouvelles anomalies et de nouvelles tendances.
Analyse
de réseau
L'analyse des réseaux permet d'identifier les chemins, les connexions et les nœuds qui révèlent des modèles et des réseaux sociaux d'intérêt, qui sont essentiels à la boîte à outils d'un enquêteur.
Analyse
textuelle
L'analyse textuelle permet d'identifier avec précision les expressions de noms, d'heures, d'entreprises, de valeurs monétaires, etc. grâce à la recherche, à la catégorisation du contenu et à l'extraction d'entités.
L'essor de l'économie numérique s'est accompagné d'une propagation rapide des risques de fraude et de cybersécurité. Nous voulons accompagner les clients à chaque étape de leur parcours analytique, en particulier lorsqu'ils adoptent des technologies telles que l'IA, l'IoT et le cloud. Avec l'aide de SAS, ils seront mieux équipés pour briser les silos de données, s'adapter à l'évolution des réglementations et se prémunir contre les risques présents et futurs. Stu Bradley Vice President, Fraud and Security Intelligence Practice SAS
Étapes suivantes
Découvrez les solutions SAS de lutte contre la fraude, le blanchiment d'argent et pour le renseignement.
Une protection fiable contre la fraude
Alors que les fraudeurs d'aujourd'hui travaillent plus intelligemment et plus rapidement, vous avez besoin d'un partenaire de confiance pour protéger votre entreprise. En tant que leader du secteur de l'analytique avancée, SAS offre une protection proactive contre la fraude grâce à l'intelligence artificielle et au machine learning.
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LA solution pour lutter contre la fraude
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator est une solution de détection des fraudes, d'investigation et de gestion des incidents qui combine des sources de données importantes, disparates, structurées et non structurées. Grâce à une interface utilisateur visuelle, les enquêteurs peuvent définir, créer, trier et gérer des alertes et mener des investigations détaillées pour découvrir des comportements et des activités cachés.
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