Détection de fraudes

L’IA utilise des algorithmes avancés et des techniques d’apprentissage automatique pour analyser des volumes massifs de données transactionnelles en temps réel. Ces technologies permettent d’identifier des schémas anormaux et des comportements suspects qui pourraient passer inaperçus avec des méthodes traditionnelles. Pour détecter les fraudes, plusieurs technologies clés sont employées :

Apprentissage Supervisé et Non Supervisé

• • Apprentissage Supervisé : Cette technique consiste à entraîner des modèles sur des données étiquetées pour identifier des transactions frauduleuses. Par exemple, l’algorithme Random Forest peut classifier les transactions comme légitimes ou frauduleuses en se basant sur des caractéristiques prédéfinies.
  • Apprentissage Non Supervisé : Cette méthode utilise des techniques comme le clustering pour détecter des anomalies dans les données sans étiquettes préexistantes. Par exemple, les algorithmes de clustering tels que K-means et DBSCAN peuvent identifier des regroupements inhabituels de transactions.

Réseaux de Neurones Profonds (Deep Learning)

Les réseaux neuronaux profonds, comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN), sont utilisés pour analyser des séquences de transactions et détecter des fraudes complexes. Ils sont particulièrement efficaces pour identifier des schémas de fraudes évolutifs.

Analyse des Graphes

L’analyse des graphes permet de modéliser les relations entre différentes entités (comptes bancaires, transactions, IP) et de détecter des réseaux de fraude. Les algorithmes comme PageRank et les réseaux de propagation peuvent identifier les connexions suspectes entre les comptes.

Pour marquer des transactions comme frauduleuses, un processus en plusieurs étapes est mis en place :

1. 1. Collecte de Données : La première étape consiste à rassembler des données provenant de diverses sources, telles que les transactions financières, les historiques de fraude, les données de navigation, les informations sur les appareils et les comportements des utilisateurs. Une fois collectées, ces données sont nettoyées et normalisées pour éliminer les erreurs et assurer la cohérence.
      

      Source de Données	Caractéristiques
      Transactions Financières	Montant, fréquence, géolocalisation, type de transaction
      Historiques de Fraude	Types de fraude, caractéristiques des transactions frauduleuses
      Données de Navigation	Adresse IP, géolocalisation, comportement de navigation
      Informations sur les Appareils	Type d’appareil, système d’exploitation, navigateur
      Comportements des Utilisateurs	Modèle de dépenses, horaires de transactions, localisation habituelle

   2. Analyse en Temps Réel : Les transactions sont analysées en temps réel à l’aide d’algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé. Les modèles d’apprentissage supervisé, comme le Random Forest, sont utilisés pour classifier les transactions en temps réel, tandis que les techniques de clustering détectent les anomalies sans étiquettes préexistantes.
   3. Caractéristiques Analytiques (Features) Utilisées : Plusieurs caractéristiques sont prises en compte pour analyser les transactions, notamment le montant de la transaction, la localisation géographique, la fréquence des transactions, l’heure et le jour de la transaction, ainsi que les données de l’appareil utilisé.
   4. Règles Métier et Seuils : Des règles prédéfinies de sécurité et des seuils de risque sont implémentés. Les transactions au-dessus d’un certain seuil sont marquées comme suspectes, et des scores de fraude sont calculés en fonction de plusieurs facteurs.
   5. Machine Learning et Intelligence Artificielle : Des modèles prédictifs sont utilisés pour attribuer un score de risque à chaque transaction. L’analyse des graphes modélise les relations entre les comptes et transactions pour identifier des réseaux de fraude.
   6. Systèmes de Surveillance : La surveillance continue des transactions permet de détecter les comportements anormaux en temps réel, et des alertes automatiques sont générées pour les transactions dépassant les seuils de risque.
   7. Vérification Manuelle : Une équipe dédiée d’analystes de fraude examine les transactions suspectes signalées par les systèmes automatiques, et des vérifications manuelles supplémentaires sont effectuées en contactant les clients.
   8. Feedback et Amélioration Continue : Un système de feedback est mis en place où les transactions marquées comme frauduleuses sont réévaluées manuellement, et les résultats sont utilisés pour améliorer continuellement les modèles de détection.

Contexte

Mastercard, une société de services de paiement mondial, rencontrait des fraudes sur les transactions par carte. La compagnie cherchait à réduire ces fraudes pour minimiser les pertes financières et améliorer l’expérience client.

Solution

Mastercard a mis en œuvre une solution d’IA utilisant des réseaux de neurones profonds et l’analyse comportementale. Les étapes techniques incluent :

• • Collecte de Données : Intégration de données de transactions en temps réel, y compris les détails des transactions, les profils des utilisateurs, et les comportements d’achat.
  • Prétraitement des Données : Nettoyage et transformation des données pour créer des profils d’utilisateurs et détecter les anomalies.
  • Développement de Modèles : Utilisation de réseaux de neurones récurrents (RNN) pour analyser les séquences de transactions et identifier les comportements suspects. Les modèles sont entraînés sur des millions de transactions pour apprendre les schémas normaux et anormaux.
  • Analyse en Temps Réel : Les transactions sont évaluées en temps réel et comparées aux profils d’utilisateurs pour détecter les anomalies. Les transactions sont notées en fonction de leur risque de fraude et sont soit approuvées, soit signalées pour une vérification ultérieure.

Dans un monde où les transactions numériques sont en constante augmentation, la sécurité financière est devenue une préoccupation majeure pour les institutions bancaires et les compagnies d’assurance. L’Intelligence Artificielle (IA) s’impose comme une solution révolutionnaire pour détecter et prévenir les fraudes de manière efficace. Cet article explore comment l’IA transforme la détection des fraudes dans les secteurs bancaire et de l’assurance, en mettant en lumière des cas pratiques détaillés et les technologies clés impliquées.

1. Efficacité Accrue : L’IA permet de traiter et d’analyser des millions de transactions en temps réel, offrant une détection rapide et précise des fraudes.
2. Réduction des Faux Positifs : Les algorithmes avancés réduisent le nombre de fausses alertes, permettant aux équipes de se concentrer sur les cas réellement suspects.
3. Adaptabilité : Les modèles d’IA peuvent évoluer et s’adapter aux nouvelles tactiques de fraude, offrant une protection continue et améliorée.
4. Optimisation des Ressources : En automatisant la détection des fraudes, les institutions financières peuvent optimiser leurs ressources humaines et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.