Le rôle de l'IA dans la détection de la fraude en FinTech

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L’intelligence artificielle (IA) s’avère être une ressource tout aussi précieuse pour détecter la fraude que les humains. Les technologies financières, également appelées fintech, sont des ressources vulnérables et lucratives pour des criminels de tous types, y compris des pirates informatiques. L’IA pourrait être la méthode permettant d’arrêter une part importante des attaques et des violations dangereuses, ce qui est essentiel pour que la fintech progresse. Comment peut-elle détecter les activités suspectes et permettre à la fintech de continuer à se développer ?

Les moyens par lesquels l’IA contribue à la détection de la fraude

Voici les exemples les plus marquants de l’IA en train de faire évoluer l’identification et la remédiation des menaces.

1. Biométrie comportementale et analyse des frappes au clavier

L’apprentissage automatique (ML) avec l’IA peut observer les comportements des utilisateurs, comme des tentatives de connexion via la reconnaissance faciale et le scan d’empreintes. L’IA peut aussi apprendre les habitudes de frappe typiques des utilisateurs. Elle découvre quels mouvements, gestes de balayage et timing sont habituels pour la personne avant qu’elle n’accède à la fintech. Bien que les criminels puissent voler des identifiants ou même imiter la reconnaissance faciale, imiter les frappes au clavier est bien plus difficile.

Lorsqu’on ouvre une application bancaire, elle commence à observer la frappe de la personne. Si une métrique comme la vitesse de frappe est anormale, elle peut refuser la tentative de connexion. Une IA peut également détecter une activité suspecte si le véritable utilisateur tape le mot de passe correctement dès la première tentative — elle peut envoyer des alertes si le pirate essaie à plusieurs reprises. Il s’agit d’une technique de surveillance souvent silencieuse qui réduit la régularité des faux positifs et surprend de nombreux pirates.

2. Analyse de graphes

La fintech comporte de nombreux éléments mobiles, notamment les utilisateurs, les appareils, les entreprises de traitement des transactions et les entreprises. Cartographier les relations entre ces entités est difficile, mais une IA peut automatiser le processus afin d’identifier la source des tentatives de fraude.

Certains variantes d’attaque sont davantage coordonnées et entrent dans les systèmes de fintech par plusieurs angles. L’analyse de graphes visualise des menaces plus complexes, comme une brèche qui démarre à partir d’un lien dans un e-mail et qui est liée à une adresse IP ou à une boutique afin de voler les informations de carte des personnes. Une IA pourrait dévoiler des mouvements plus furtifs de ce type pour stopper certains des plans de fraude les plus destructeurs.

3. Détection de schémas géospatiaux

Les relevés transactionnels racontent une histoire qu’une IA peut exploiter. La reconnaissance de schémas géospatiaux peut déterminer les lieux les plus courants où une personne fait ses achats et dans quelles villes. Elle le considère en parallèle avec les montants d’achat typiques pour arrêter des activités comme le blanchiment d’argent.

Par conséquent, si un criminel utilise PayPal pour une transaction dans une boutique conforme à ce qui est attendu, mais avec un coût très supérieur à la dépense habituelle, une IA peut le signaler. En outre, une IA peut geler les cartes ou stopper les transactions avec une fintech s’il existe une activité abondante dans des lieux différents. Même si cela peut survenir avec une utilisation authentique, comme pendant des vacances, cela peut déclencher des mesures d’authentification supplémentaires afin de permettre l’échange.

4. Détection d’anomalies

Analyser la quantité de données dans la fintech demanderait d’innombrables heures de travail manuel. Une IA pourrait le faire en quelques secondes. L’IA peut repérer toute activité qui s’écarte de la norme. Des études montrent que 72 % des dirigeants s’inquiètent de la confidentialité et de la sécurité concernant les ressources d’IA, y compris des variantes comme l’agentic AI. Cependant, davantage de préoccupations pourraient émerger si la fintech reste sans détection d’anomalies alimentée par l’IA.

Par exemple, une société de cartes de crédit pourrait utiliser une IA pour observer toutes les transactions. Elle pourrait identifier les risques de fraude et refuser le traitement avant que des crimes répétés ne surviennent. Elle repère l’anomalie et envoie des notifications aux parties concernées pour un examen immédiat et pour avertir les clients. Cette pratique améliore la transparence, et les clients se sentent protégés.

5. Rapports transparents

Les ressources de détection de fraude basées sur l’IA utilisent une IA explicable (XAI) pour rendre les rapports transactionnels clairs pour les évaluateurs. Cela aide les entreprises de fintech à rester conformes, car elles disposent d’enregistrements cohérents et détaillés de chaque risque et de la stratégie utilisée pour s’en défendre. À l’avenir, cela pourrait aider des millions d’Américains à avoir une meilleure chance d’accéder à une ligne de crédit, en les épargnant des traces dommageables.

La XAI citera les menaces les plus marquantes, aidant les analystes dans leur parcours pour renforcer les défenses pour l’avenir. Chaque décision devient guidée par les données, et les entreprises fintech peuvent communiquer avec les clients leurs constats et ce qu’elles feront au cours du trimestre à venir afin de mieux protéger leurs actifs.

Comment l’IA renforce la confiance dans la FinTech

Déployer l’IA dans la fintech aide le secteur pour diverses raisons, mais la plus importante est de savoir à quel point elle augmente la confiance auprès des clients et des consommateurs. Les citoyens et les parties prenantes n’adopteront la fintech dans leur vie quotidienne et leurs opérations que s’ils peuvent lui faire confiance pour des aspects essentiels de leur vie et de leurs entreprises. L’IA renforce la confiance en fournissant :

*   **Support constant** : Avec des chatbots et d’autres outils, le service client est disponible avec une IA à toute heure du jour.
*   **Authentification automatisée** : Les ressources d’IA peuvent vérifier les identités et les transactions sans intervention manuelle, en notifiant immédiatement les utilisateurs en cas d’activité suspecte.
*   **Transparence renforcée** : Les journaux de données donnent aux analystes un enregistrement concret des transactions, des changements d’identifiants et des alertes de sécurité.
*   **Moins d’erreurs humaines** : Il existe davantage de contrôles et d’équilibres avec l’IA, car elle peut détecter plus d’alertes à partir de données historiques.

Il restera aussi un élément de supervision humaine, et ces travailleurs s’adapteront mieux à l’environnement rapide de la sécurité de la fintech grâce à l’automatisation et à l’IA.

Atténuer les inquiétudes financières avec l’IA

Les investisseurs fintech, les parties prenantes et les inventeurs doivent consacrer leurs ressources à une cybersécurité accrue, et l’IA pourrait faire partie d’une solution complète. Elle complète les efforts des entreprises technologiques et financières qui recherchent une meilleure protection des actifs internes et des actifs des clients. Les parties prenantes doivent investir du temps et des ressources dans la mise en œuvre afin de consolider l’adoption de solutions fintech avancées pour l’avenir.