Comment l’IA détecte la fraude en ligne : méthodes et efficacité

Virtuellement toutes les industries de l’environnement commercial investissent dans ou envisagent d’investir dans l’intelligence artificielle (IA), y compris l’apprentissage automatique (ML), l’un des sous-ensembles les plus connus de l’IA. Les solutions avancées d’IA et de ML ont et continueront de transformer des secteurs tels que la fabrication, les produits électroniques grand public, le marketing et les soins de santé, entre autres.

Alors que le monde devient de plus en plus numérique, les solutions d’IA et de ML peuvent apporter une aide précieuse à divers types de sociétés, d’agences gouvernementales et d’individus. Considérez comment les cas de vol d’identité et d’autres formes de fraude en ligne augmentent, laissant les entreprises aux prises avec les conséquences négatives.

La fraude en ligne n’est pas nouvelle. Cependant, l’IA joue un rôle majeur dans l’aide aux organisations pour détecter et réagir à la fraude. Ci-dessous, découvrez comment l’IA est bénéfique pour la détection de la fraude en ligne, certaines des méthodes que les entreprises emploient pour la détection de la fraude basée sur l’IA et à quel point ces méthodes peuvent être efficaces pour arrêter les cas de fraude en leur sein.

Présentation de la fraude en ligne

La détection de la fraude remplit une fonction essentielle dans le monde des affaires moderne. Des marques de commerce électronique aux institutions financières et à tout ce qui se trouve entre les deux, divers types de fraude en ligne, également appelés fraude sur Internet, peuvent avoir un impact sur une large gamme d’organisations publiques et privées.

Le Bureau de l’informatique de la Caroline du Nord définit la fraude en ligne comme toute arnaque qui utilise Internet pour publier des sollicitations frauduleuses, transmettre de l’argent gagné par des activités frauduleuses ou effectuer des transactions frauduleuses. Certains types populaires de fraude sur Internet incluent, mais ne sont pas limités à :

• Frais à l’avance (arnaques par lettre nigériane)
• Chèques contrefaits
• Fraude par carte de crédit ou de débit
• Systèmes de pyramide
• Arnaques commerciales ou d’emploi
• Systèmes d’investissement
• Non-livraison de biens ou de services

Le vol d’identité et les attaques de phishing sont également des exemples courants de fraude sur Internet. Les deux crimes sont des menaces pour quiconque utilise Internet, en particulier les utilisateurs qui stockent des données sensibles, comme des numéros de sécurité sociale (SSN) ou des numéros de carte de crédit.

Avantages de la détection de la fraude basée sur l’IA

Les solutions de détection de la fraude basées sur l’IA sont indispensables pour l’organisation moderne. Ces systèmes utilisent le pouvoir de l’IA pour apprendre la fraude, détecter les cas de fraude et maintenir une entreprise en fonctionnement sans heurt. Voici les principaux avantages offerts par les solutions de détection de la fraude basées sur l’IA :

• Une forme rapide et efficace de détection de la fraude qui fonctionne 24 heures sur 24, 7 jours sur 7
• Réduction de la main-d’œuvre humaine et des erreurs
• Meilleures prédictions basées sur la capacité à examiner de grands ensembles de données
• Identification de caractéristiques de fraude uniques et sophistiquées que les humains pourraient ne pas identifier
• Un bilan réussi, en particulier dans la détection de la fraude bancaire et d’assurance
• Rentable
• Évolutif

Ces avantages font des systèmes de détection de la fraude basés sur l’IA des investissements valables pour la plupart des entreprises. Cependant, il est généralement admis que les outils d’IA et de ML fonctionnent mieux aux côtés d’employés humains qualifiés.

Alors que les modèles d’IA et de ML nécessitent généralement moins de surveillance humaine par rapport aux technologies commerciales traditionnelles, les entreprises devraient toujours envisager de conserver des employés pour soutenir les initiatives de détection de la fraude.

3 méthodes : Utilisation de l’IA pour la détection de la fraude

Voici trois méthodes d’utilisation de l’IA pour détecter les cas de fraude en ligne que certaines entreprises emploient pour améliorer leurs stratégies de détection de la fraude.

1. Institutions financières, assurance et conformité

Les sociétés de fintech, les banques et les prestataires d’assurance travaillent avec des données client sensibles et doivent remplir diverses exigences de conformité pour fonctionner avec succès. Par conséquent, le rôle de l’établissement de bonnes pratiques de détection de la fraude est encore plus important dans ces industries.

Par exemple, la Bank of America (BAC ) utilise l’IA pour diverses fins, y compris la détection de la fraude. L’organisation utilise l’IA pour analyser les données concernant les transactions frauduleuses passées. L’IA développe une compréhension de ce qui rend une transaction suspecte et est formé pour signaler toute fraude potentielle à l’avenir.

2. Commerce électronique et fraude transactionnelle

Les entreprises de commerce électronique doivent effectuer des milliers de transactions par jour, ce qui peut être un défi même pour les gestionnaires de fraude les plus expérimentés.

Avec un système de détection de la fraude basé sur l’IA, les gestionnaires peuvent saisir des données historiques pour comprendre pourquoi les cas de transactions frauduleuses passées n’ont pas été signalés. À partir de là, les entreprises peuvent acquérir des connaissances précieuses sur leurs stratégies actuelles de détection de la fraude et apporter des ajustements pour détecter la fraude de manière plus efficace.

3. Jeu en ligne et comportement de compte suspect

Les sociétés de jeu en ligne, comme les applications de casino et les plateformes de pari, gagnent en popularité auprès des consommateurs. Cependant, ils augmentent également le risque de fraude. Experian suggère que plus de personnes ont passé du temps à la maison pendant la pandémie, les cas de fraude de jeu en ligne ont augmenté.

En conséquence, les sociétés de jeu en ligne et d’autres entités dans les industries du jeu utilisent la détection de la fraude basée sur l’IA pour signaler les comptes suspects. Certaines solutions nécessitent aux utilisateurs de passer par un processus de vérification d’identité, aidant ainsi à réduire les chances de fraude. De plus, ces sociétés peuvent remplir les exigences de conformité en vérifiant l’âge des utilisateurs pour s’assurer qu’ils jouent légalement.

Les méthodes de détection de la fraude basées sur l’IA sont-elles efficaces ?

En fin de compte, les entreprises doivent avoir des protocoles de détection de la fraude solides en place lorsqu’elles mènent des enquêtes, que ce soit à l’interne ou à l’externe. Les trois méthodes décrites ci-dessus suggèrent que les systèmes de détection de la fraude basés sur l’IA sont efficaces. Cependant, les entreprises doivent comprendre qu’il n’y a pas de technologie ou de solution logicielle parfaite qui peut détecter chaque cas de fraude.

Malheureusement, les cas de fraude sont courants et aucune entreprise n’est complètement à l’abri de la fraude. Les organisations du monde entier perdent des milliards de dollars chaque année en raison de la fraude, et les consommateurs ont perdu environ 5,8 milliards de dollars en raison de la fraude en 2021, 70 % de plus qu’en 2020. Ce chiffre pourrait être encore plus élevé si les cas non signalés étaient comptabilisés.

Le futur de l’IA pour la détection de la fraude

La fraude est un problème grave auquel de nombreuses industries sont confrontées, en particulier pendant la pandémie mondiale. Cependant, l’utilisation de la technologie avancée la plus récente, telle que l’IA et le ML, pour la détection de la fraude peut s’avérer efficace pour les organisations.

Les coûts initiaux de ces solutions peuvent être élevés, mais les entreprises qui sont sérieuses pour défendre leurs clients et leurs actifs devraient envisager de faire ces investissements valables.