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 personnes. Les technologies financières, aussi appelées fintech, constituent des ressources vulnérables et lucratives pour des criminels de tous types, y compris les pirates. L’IA pourrait être la méthode permettant d’enrayer une part significative des attaques et des failles dangereuses, ce qui est essentiel pour que la fintech progresse. Comment peut-elle détecter des activités suspectes et permettre à la fintech de continuer à se développer ?

Les façons dont l’IA aide à détecter la fraude

Voici les exemples les plus marquants de l’IA qui transforme l’identification des menaces et leur traitement.

1. Biométrie comportementale et analyse des frappes au clavier

L’apprentissage automatique (ML) avec l’IA peut observer les comportements des utilisateurs, comme les tentatives de connexion via la reconnaissance faciale et la numérisation d’empreintes digitales. L’IA peut aussi apprendre les habitudes typiques de frappe des utilisateurs. Elle découvre quels mouvements, gestes de balayage et délais sont habituels pour la personne avant qu’elle n’accède à la fintech. Même si des criminels peuvent voler des identifiants, voire 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 mesure comme la vitesse de frappe est anormale, elle peut refuser la tentative de connexion. Une IA peut aussi détecter une activité suspecte si le véritable utilisateur tape généralement correctement le mot de passe dès la première tentative — elle peut envoyer des alertes si le pirate s’y prend plusieurs fois. C’est une technique souvent silencieuse de surveillance qui réduit la fréquence des faux positifs et surprend de nombreux pirates.

2. Analyse de graphes

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

Certaines variantes d’attaque sont plus coordonnées et pénètrent dans les systèmes de fintech par plusieurs angles. L’analyse de graphes visualise des menaces plus complexes, comme une brèche qui démarre via un lien d’e-mail lié à une adresse IP ou à une boutique physique destinée à voler les informations de carte des personnes. Une IA pourrait mettre au jour des mouvements plus furtifs de ce type pour stopper certains des plans de fraude les plus destructeurs.

3. Détection de modèles géospatiaux

Les relevés transactionnels racontent une histoire qu’une IA peut exploiter. La reconnaissance de modèles géospatiaux peut déterminer les lieux les plus fréquents où une personne fait ses achats et dans quelles villes. Elle le fait en tenant compte, en parallèle, des montants d’achat typiques afin d’arrêter des activités comme le blanchiment d’argent.

Ainsi, si un criminel utilise PayPal pour une transaction dans une boutique prévue, mais que le montant est bien supérieur au coût habituel, une IA peut le signaler. De plus, une IA peut geler les cartes ou arrêter des transactions avec la fintech s’il existe une activité abondante dans différents lieux. Bien que cela puisse se produire lors d’une utilisation légitime, 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 remarquer toute activité qui s’écarte de la norme. Des études prouvent 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, de nouvelles inquiétudes pourraient émerger si la fintech se retrouvait sans détection d’anomalies basée sur l’IA.

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

5. Reporting transparent

Les ressources de détection de fraude basées sur l’IA utilisent l’IA explicable (XAI) pour rendre le reporting transactionnel clair pour les analystes. 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 marques préjudiciables.

La XAI citera les menaces les plus importantes, aidant les analystes dans leur parcours pour renforcer les défenses de l’avenir. Chaque décision devient guidée par les données, et les entreprises de fintech peuvent communiquer avec les clients leurs constats et ce qu’elles feront au cours du prochain trimestre pour 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 le fait que cela augmente considérablement la confiance des clients. 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 cruciaux de leur vie et de leurs entreprises. L’IA renforce la confiance en apportant :

*   **Support constant** : Avec des chatbots et d’autres outils, le service client est disponible avec l’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 d’une activité suspecte.
*   **Transparence renforcée** : Les journaux de données donnent aux analystes un relevé concret des transactions, des changements d’identifiants et des alertes de sécurité.
*   **Moins d’erreur humaine** : Il y a davantage de contrôles et d’équilibres avec l’IA, car elle peut détecter plus d’alertes à partir de données historiques.

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

Atténuer les craintes financières grâce à 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 de tech et de finance qui cherchent une meilleure protection pour les actifs internes et ceux 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.