L’IA au service de la lutte contre la fraude
Le développement rapide des algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) associés à la panoplie d’outils à disposition des institutions et organismes financiers (monitoring des flux, analyse comportementale, scoring temps réel, big data…) laisse entrevoir de belles perspectives en matière de lutte contre la fraude.
Dans tous les domaines où le croisement d’une masse colossale d’informations – en temps réel et au-delà des frontières géographiques – constitue un enjeu très fort, l’IA devient une aide précieuse. Les paiements, et a fortiori les paiements en temps réel, à l’instar de l’Instant Payment appelé à enrichir prochainement l’offre des banques françaises, constituent un terrain de choix pour son essor et les innovations technologiques en matière de sécurité financière.
Si les programmes déployés par les banques pour lutter contre la fraude tels que 3D Secure sont généralement bien acceptés aujourd’hui par les internautes, il reste toujours agaçant de se voir refuser un paiement en ligne pour une raison de sécurité. L’IA permet d’ajouter de l’intelligence dans le processus de validation des opérations, afin de parvenir au meilleur compromis possible entre sécurité et satisfaction client. La sécurité ne doit pas se faire au détriment de la rapidité et de la fluidité des échanges ! Les technologies cognitives actuelles le permettent…
À titre d’exemple, dans le domaine de la monétique, le lancement fin 2016 par Mastercard de sa plateforme « Decision Intelligence » s’inscrit dans cette dynamique, à l’échelle mondiale, d’un croisement plus intelligent des masses d’informations disponibles pour sécuriser et fiabiliser les paiements par carte. « Decision Intelligence » est basée sur les technologies de « machine learning » pour augmenter le taux d’aboutissement des transactions non frauduleuses et donc optimiser le parcours client.
L’un des apports essentiels de l’IA réside dans la capacité des réseaux de neurones artificiels à s’auto-améliorer dans le cadre d’un processus d’apprentissage continu. Nous percevons bien le potentiel extraordinaire de ces algorithmes, associés à une infrastructure de type big data, pour s’adapter avec finesse à chaque contexte et répondre aux exigences de la cybersécurité, tout en restant conformes aux lois européennes, toujours plus contraignantes, sur la confidentialité et la protection des données !
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