« L'événement de communication sectorielle et la conférence académique sur l'autonomisation par la technologie IA pour les petites et moyennes banques contre la fraude électronique ont eu lieu à la Financial Street »

Transféré de : Xinhua Finance

Le 31 mars, organisé par l’Institut de recherche en monnaie internationale de l’Université populaire de Chine, en partenariat avec le Forum des 50 experts en fintech, avec le soutien de l’Institut de recherche Tencent et de Tencent Cloud, l’événement d’échange sectoriel « L’apport de la technologie AI à la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques » s’est tenu dans le salon i de la rue financière. En tant que résultat académique important, le rapport « L’AI au service de la gouvernance sectorielle — Pratiques et explorations dans la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques » a été présenté pour la première fois lors de cette occasion.

Cette réunion, centrée sur le thème « L’apport de la technologie AI à la lutte contre la fraude dans les petites et moyennes banques », s’est concentrée sur l’orientation politique nationale pour une gouvernance précise des télécoms et des réseaux, en mettant l’accent sur les points sensibles et difficiles du travail anti-fraude des petites et moyennes banques. La lutte contre la fraude n’est pas seulement un vecteur important pour que ces banques appliquent leur mission politique et populaire, mais aussi une mesure concrète pour mettre en œuvre des stratégies nationales telles que la revitalisation rurale, la finance inclusive, et la protection des droits des consommateurs financiers. Elle constitue également un levier central et une pierre de touche pour la transformation numérique de ces banques, en favorisant la montée en puissance de leurs capacités anti-fraude, ce qui entraîne une amélioration globale de leur niveau numérique, devenant ainsi une composante essentielle de leur stratégie de développement.

Yang Tao, vice-directeur du Laboratoire national de finance et de développement, et Luo Yu, professeur à l’Institut de finance et de fiscalité de l’Université populaire de Chine, secrétaire du comité du parti et chercheur à l’Institut de recherche en monnaie internationale, ont respectivement prononcé des discours en tant que représentants de l’organisateur. Qu Qiang, assistant du directeur de l’Institut de recherche en monnaie internationale de l’Université populaire de Chine et chercheur, a animé la séance.

Qu Qiang, Assistant du directeur de l’Institut de recherche en monnaie internationale, Université populaire de Chine

Yang Tao, Vice-directeur du Laboratoire national de finance et de développement

Yang Tao, vice-directeur du Laboratoire national de finance et de développement, estime que pour que les petites et moyennes banques améliorent leur capacité anti-fraude grâce aux nouvelles technologies, il faut se concentrer sur quatre enjeux clés.

Premier, clarifier responsabilités et contexte. La lutte contre la fraude télécom est un défi mondial de sécurité financière. Dans notre pays, la responsabilité des banques est encore plus marquée, car leurs clientèles principales — retail, micro-entreprises — sont plus vulnérables à la fraude. La responsabilité et la pression sont donc particulièrement fortes.

Deuxième, identifier les nouvelles caractéristiques de la fraude. Actuellement, les activités de fraude télécom présentent une tendance nouvelle vers « industrialisation, intelligence, dissimulation et internationalisation ». Cela inclut la formation de chaînes industrielles transnationales, l’émergence de risques liés à l’agent de paiement intelligent, la nécessité d’établir des règles KYA, la dissimulation dans le monde cryptographique Web3, et les défis transjuridiques liés à l’internationalisation.

Troisième, définir une voie de construction écologique commune. La capacité des petites et moyennes banques à se renforcer ne peut se limiter à une simple mise à niveau technologique d’un seul organisme, mais doit s’appuyer sur un écosystème collaboratif. Aucune banque seule ne peut faire face à des réseaux de fraude industrialisés et transnationaux ; il faut promouvoir une coopération gagnant-gagnant entre institutions financières, entreprises technologiques et régulateurs.

Quatrième, surmonter les obstacles à la coordination institutionnelle. De nombreux obstacles pratiques proviennent de barrières réglementaires et de données entre départements. À l’avenir, il faut établir des mécanismes d’incitation et de coordination, en réunissant le gouvernement, la supervision, les entreprises et le monde académique pour explorer des voies efficaces adaptées à la réalité chinoise, afin de revenir à l’objectif fondamental de la sécurité financière au service de l’économie réelle.

Luo Yu, professeur à l’Institut de finance et de fiscalité de l’Université populaire de Chine, secrétaire du comité du parti et chercheur à l’Institut de recherche en monnaie internationale

Luo Yu, professeur à l’Institut de finance et de fiscalité de l’Université populaire de Chine, estime que l’apport de la technologie AI à la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques est un enjeu crucial pour le développement actuel du secteur, la fraude télécom étant devenue un problème nécessitant une réponse systémique. Premièrement, il faut clarifier l’impact de la fraude télécom sur le risque bancaire. Avec la transformation numérique, les dangers de la fraude se sont étendus de la simple atteinte à la sécurité patrimoniale des particuliers à une menace pour la sécurité même du développement des banques, constituant un risque technologique affectant les deux parties, qu’il faut gérer de manière systémique. Deuxièmement, reconnaître les défis spécifiques auxquels font face les petites et moyennes banques. Comparées aux grandes banques, qui disposent de meilleures technologies anti-fraude et capacités d’identification client, ces dernières sont limitées par leurs ressources et leur technologie, et rencontrent des difficultés accrues dans la lutte contre la fraude. Il est urgent d’utiliser la technologie pour combler ces lacunes. Troisièmement, définir la voie centrale de l’apport de l’AI à la lutte contre la fraude. La nouvelle génération de technologies représentée par l’AI permet d’identifier les transactions anormales, de réaliser des profils comportementaux, d’émettre des alertes en temps réel, et de faire passer la lutte de « la défense humaine » à « la défense technologique », en étendant la détection à l’interception en cours de transaction et à la prévention avant l’incident, redéfinissant ainsi les limites des capacités anti-fraude des banques. Quatrièmement, promouvoir la montée en puissance des capacités anti-fraude dans les petites et moyennes banques pour stimuler leur transformation numérique. Utiliser l’AI comme levier pour améliorer la précision et la couverture de la lutte contre la fraude est une étape cruciale pour réduire l’écart technologique avec les grandes banques et renforcer leur capacité de transformation numérique globale. Il faut rassembler la supervision, le monde académique, les banques et les entreprises technologiques pour élaborer des stratégies communes.

Lors de la session de discours thématiques, le chef du groupe de recherche, ancien directeur de l’information de la China Banking Association, Gao Feng, le directeur du Centre de recherche sur la lutte contre le blanchiment d’argent et la sécurité financière de la Conférence judiciaire de Shanghai, professeur à l’Université de Shanghai, Wang Lei, et d’autres experts ont partagé leurs expériences en profondeur, abordant la pratique sectorielle, l’application technologique et la protection judiciaire.

Gao Feng, chef du groupe de recherche, ancien directeur de l’information de la China Banking Association

Gao Feng, chef du groupe de recherche, ancien directeur de l’information de la China Banking Association, considère que la situation actuelle de l’intelligence financière repose sur une montée continue de la puissance de calcul, des volumes de données et des capacités de modélisation, mais que l’IA ne « comprend » toujours pas le métier. Beaucoup de projets d’intelligence restent en surface, se limitant à des statistiques ou à des règles, sans pénétrer l’essence métier ni faire face à la complexité des risques. Résoudre les illusions et le manque de précision des grands modèles demeure une tâche prioritaire.

Concernant la fraude télécom, les institutions financières font face à une triple épreuve : forte pression réglementaire, sécurité des fonds et confiance des clients. Les méthodes criminelles évoluent rapidement : deepfakes, applications frauduleuses, escroqueries en groupe, blanchiment transfrontalier, etc. Les techniques traditionnelles de lutte montrent leurs limites, et leur précision insuffisante peut aussi causer des désagréments aux clients.

L’ontologie, en tant que système de modélisation sémantique standardisée des activités, est la clé pour résoudre ces problèmes. En utilisant le cadre central « objet-lien-action », elle rend explicites, structurées et standardisées les connaissances métier implicites, les relations complexes et la logique sous-jacente, permettant à l’IA de comprendre véritablement la sémantique métier plutôt que de simplement ajuster des données. La lutte anti-fraude, avec ses besoins pressants, ses frontières claires, ses relations étroites et ses données abondantes, constitue le scénario idéal pour une application légère de l’ontologie dans le secteur financier, facilitant une adaptation à moindre coût pour les petites et moyennes institutions, et permettant une croissance rapide par l’intelligence.

Wang Lei, directeur du Centre de recherche sur la lutte contre le blanchiment d’argent et la sécurité financière de la Conférence judiciaire de Shanghai, professeur à l’Université de Shanghai

Wang Lei, directeur du Centre de recherche sur la lutte contre le blanchiment d’argent et la sécurité financière de la Conférence judiciaire de Shanghai, professeur à l’Université de Shanghai, partage ses perspectives en combinant la criminologie, la psychologie comportementale et la data science, notamment sur l’application de l’AI et de la gouvernance des données dans la lutte anti-fraude.

Premièrement, une base légale solide. La « Loi sur la lutte contre la fraude télécom » et ses réglementations administratives, interprétations judiciaires et directives offrent un socle juridique solide pour la répression de la fraude.

Deuxièmement, la criminologie. La fraude télécom a évolué d’un comportement isolé à une criminalité de groupe, industrialisée. Les comptes, en tant que nœuds clés, recèlent des preuves variées comme la reconnaissance faciale, l’audio et la vidéo. La généralisation des ouvertures de comptes en ligne a affaibli la capacité de collecte de preuves, nécessitant une réévaluation de leur valeur dans l’enquête. La circulation des fonds frauduleux a aussi évolué, avec une concentration accrue sur les comptes d’entreprises dans les banques moyennes et petites. Il faut renforcer l’utilisation des outils intelligents pour combler les lacunes, en ciblant précisément les comportements criminels et l’écosystème des gangs.

Troisièmement, la stratégie de confrontation. Il faut mobiliser plusieurs acteurs : exploiter la capacité de récupération de texte, de reconnaissance vocale et d’analyse des données sociales des entreprises privées, en les fusionnant avec les données publiques pour renforcer la lutte. La standardisation des composants facilite leur circulation et la protection de la vie privée, ce qui est essentiel pour une capacité d’exportation efficace.

Quatrièmement, la priorité à la normalisation. Construire un système de normes à trois niveaux — entreprises, secteur et national —, en se connectant aux standards internationaux d’échange d’informations financières, et intégrer les résultats de la recherche anti-fraude dans l’enseignement et la pratique de la sécurité nationale.

Une image illustre la cérémonie de lancement du rapport

Lors de la cérémonie, Gao Feng, ancien directeur de l’information de la China Banking Association, Yang Tao, vice-directeur du Laboratoire national de finance et de développement, Wang Qian, vice-président de Tencent Cloud, et Du Xiaoyu, vice-président de Tencent Research Institute, ont conjointement dévoilé le rapport « L’apport de l’AI à la gouvernance sectorielle — Pratiques et explorations dans la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques ». Ce rapport, initié par China Financial Media, Tencent Research Institute et Tencent Cloud, avec le soutien académique de la Forum des 50 experts en fintech et de l’Institut de recherche en monnaie internationale de l’Université populaire de Chine.

Du Xiaoyu, Vice-président de Tencent Research Institute

Du Xiaoyu, représentant le groupe de recherche, a présenté le rapport en partageant des cas exemplaires d’application de la technologie AI dans la lutte contre la fraude dans les banques. Il a expliqué que la solution anti-fraude de Tencent Tianyu, utilisant de grands modèles AI, construit un système dual « Chasse aux criminels + Protection des innocents » pour la protection du cycle de vie des comptes financiers.

Il souligne qu’avec la Loi sur la lutte contre la fraude télécom, la lutte anti-fraude est passée d’un « déversement massif » à une « irrigation précise », visant à augmenter le taux d’interception tout en réduisant les erreurs d’accident. Cela représente un défi pour les petites banques, qui ont des ressources limitées, notamment en compétences, fonds et données, et dont la mise à jour des modèles est souvent en retard par rapport à l’évolution technologique. La difficulté réside aussi dans le compromis entre conformité et expérience client.

Basé sur une étude de 32 petites et moyennes banques, le rapport propose que l’AI soit une stratégie clé pour une gestion précise des risques. La solution repose sur la collaboration entre grands et petits modèles, et la fusion de données internes et externes : le grand modèle sert de « tour d’observation » pour une compréhension sémantique profonde et une fusion multimodale, tandis que le petit modèle, comme « lest », assure la stabilité décisionnelle et une réponse en millisecondes. La mise en œuvre via des modes comme MaaS permet aux banques de s’intégrer rapidement à des capacités AI externes, pour une montée en puissance efficace et à faible coût.

En pratique, Tencent Cloud Tianyu, en un an, a collaboré avec plus de 60 institutions financières, émettant plus de 6,2 millions d’alertes, limitant les pertes à plus de 1 milliard de yuans, avec une réduction de 90 % des erreurs d’accident. À l’avenir, la lutte anti-fraude doit évoluer d’un contrôle intensif vers une gestion fine, en renforçant la coopération entre institutions financières, entreprises technologiques et organismes sectoriels.

Du Xiaoyu indique que l’AI a augmenté la capacité maximale, mais que l’efficacité dépendra toujours de la gouvernance collective. Il espère que ce rapport sera un nouveau point de départ pour la lutte anti-fraude dans les petites et moyennes banques.

Ensuite, Wang Gengwu, responsable du projet anti-fraude chez Beiyin Jinke, Chen Huaxing, directeur régional de Tencent Cloud pour la finance, et Huang Yixu, professeur associé à l’Université populaire de Chine, ont partagé leurs expériences et perspectives, abordant les défis et solutions technologiques dans le domaine.

Wang Gengwu, responsable du projet anti-fraude chez Beiyin Jinke

Wang Gengwu, responsable du projet anti-fraude chez Beiyin Jinke, a présenté sa compréhension de la construction des capacités anti-fraude dans les petites banques et la gouvernance sectorielle, en partageant notamment l’expérience de la Banque de Pékin.

Il souligne que le rapport a innové dans la gouvernance en proposant une approche systémique, combinant fusion de données, modèles et gouvernance collaborative, adaptée aux ressources limitées des petites banques.

Il insiste aussi sur le modèle « anti-fraude + anti-blanchiment » intégré, qui relie comptes, transactions et flux financiers, pour une stratégie cohérente et un processus en boucle fermée. En tant que nœud clé dans la circulation des fonds, ces banques doivent renforcer la « prévention des risques et le service » pour constituer la dernière ligne de défense.

Il note que la fraude télécom évolue vers une industrialisation et une intelligence accrues, avec des scénarios variés, une opération organisée et une transformation des modes de contrôle. La technologie AI rend ces méthodes plus dissimulées et efficaces, et la lutte doit passer d’une simple interception à une gestion écosystémique et systémique.

Dans la pratique, la Banque de Pékin a construit un système anti-fraude d’entreprise, amélioré ses mécanismes de contrôle, et mis en place un « centre double » pour l’intégration des opérations anti-fraude et anti-blanchiment, améliorant la détection et la gestion des risques. Il appelle aussi à innover dans la politique et les mécanismes pour renforcer le partage de données et la prévision conjointe entre institutions.

Chen Huaxing, directeur régional de Tencent Cloud pour la finance

Chen Huaxing, directeur régional de Tencent Cloud pour la finance, a analysé de façon systématique la situation, les défis et la technologie dans la lutte anti-fraude.

Il indique que la fraude télécom devient très dissimulée et intelligente, avec des techniques comme le deepfake, la synthèse vocale et les discours automatisés, rendant la fraude plus ciblée et efficace. La complexité des chaînes de fraude, l’augmentation des interactions en ligne, et la difficulté à obtenir une vision complète des transactions compliquent la tâche des banques.

Les défis principaux sont : 1) la faiblesse de la conscience de prévention chez les clients ; 2) le décalage technologique ; 3) la limitation des ressources matérielles et de calcul ; 4) l’impact du contrôle excessif sur l’expérience client. La solution proposée est une gouvernance « ajout de l’intelligence, complétion des données, renforcement des capacités, collaboration et partage » : utiliser des outils AI avancés, intégrer des données diverses, construire un système complet en amont, en cours et en aval, renforcer la coopération sectorielle, et partager les expériences. En s’appuyant sur l’expérience de Tencent Cloud, il montre qu’avec des données massives et l’AI, il est possible d’identifier les risques avant ouverture de compte, de détecter en temps réel lors des transactions, et d’optimiser la gestion après coup pour équilibrer sécurité et expérience client.

Huang Yixu, professeur associé à l’Université populaire de Chine

Huang Yixu, professeur associé à l’Université populaire de Chine, a salué le rapport, soulignant qu’il aborde un enjeu majeur mêlant responsabilité nationale, sociale et légale. Il voit dans l’AI un levier pour des solutions à faible coût et haute efficacité, notamment dans le domaine des paiements, et recommande une intégration plus poussée entre la législation, la conformité et la technologie. Il insiste aussi sur l’importance de l’éducation à la cybersécurité et à la justice numérique, pour renforcer la ligne de défense sociale et éducative. Enfin, il appelle à construire un écosystème collaboratif entre industrie, académie, recherche et éducation, pour faire avancer la « technologie pour le bien » et réduire la charge des enseignants en prévention dans les universités, tout en approfondissant la fusion entre finance, technologie et droit pour mieux servir le développement économique de la Chine.

La tenue de cette conférence et la publication du rapport ont permis de renforcer la communication entre politiques, académie, industrie et institutions financières, favorisant l’intégration profonde de la technologie AI dans la travail anti-fraude des petites et moyennes banques, en synthétisant et diffusant des bonnes pratiques, et en soutenant leur transformation numérique. Cela revêt une importance stratégique pour renforcer la défense contre la fraude, protéger les droits légitimes des consommateurs financiers et maintenir la stabilité financière.

Publication du rapport « L’AI au service de la gouvernance sectorielle — Pratiques et explorations dans la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques » : Utiliser l’intelligence artificielle pour une gouvernance précise, renforcer la lutte contre la fraude et sécuriser les petites et moyennes banques

Face à la persistance des fraudes télécom et à l’accélération des techniques criminelles, comment renforcer la prévention des risques tout en améliorant l’expérience client et en maintenant la commodité des services ? Telle est la question centrale que pose le rapport « L’AI au service de la gouvernance sectorielle — Pratiques et explorations dans la lutte contre la fraude électronique dans les petites et moyennes banques » (ci-après « le rapport »), lancé récemment par China Financial Media, Tencent Research Institute et Tencent Cloud. Ce rapport se concentre sur la problématique urgente de la lutte anti-fraude dans les petites et moyennes banques, en analysant les tendances actuelles, les pressions spécifiques, ainsi que les voies technologiques et pratiques d’intégration de l’AI pour une gestion précise.

Alors que la gouvernance anti-fraude entre dans une phase critique, ces banques font face à des défis spécifiques. La fraude télécom a évolué d’un simple acte isolé à une criminalité organisée, industrialisée, combinant IA, deepfake, applications frauduleuses, sites de phishing, chaînes transfrontalières et collaboration avec la criminalité organisée. Les scénarios de fraude deviennent plus intelligents, organisés et industriels, avec des événements, des politiques et des technologies innovantes qui créent de nouveaux scénarios de fraude, augmentant la difficulté de détection et de prévention.

Dans ce contexte, le rôle des petites banques devient crucial. En tant que acteurs locaux, au service des clients ruraux, des PME et de l’économie inclusive, elles sont des nœuds clés dans la gestion des flux financiers. Cependant, face à leurs ressources limitées, leur personnel insuffisant, leur capacité de modélisation faible, et la difficulté de coopération inter-organisation, elles rencontrent des obstacles importants. La nécessité d’un « gouvernance précise » exige de renforcer leur capacité de détection et d’interception, tout en minimisant les erreurs d’alerte pour les clients légitimes.

L’intelligence artificielle apparaît comme une solution stratégique. Elle permet d’analyser de vastes données hétérogènes, d’identifier des relations complexes, et d’anticiper les comportements suspects, en faisant évoluer la lutte anti-fraude vers une approche proactive, de prévention, d’interception en temps réel et de traçabilité. La stratégie recommandée est celle du « grand modèle + petit modèle », combinant la compréhension sémantique profonde, la fusion multimodale, et la rapidité décisionnelle. La mise en œuvre via des modes légers comme MaaS ou l’intégration de données en flux constitue une voie efficace pour les banques de petite taille.

Le rapport insiste aussi sur le fait que la technologie ne doit pas rester au stade du modèle, mais doit s’intégrer dans chaque étape du processus métier : ouverture de compte, surveillance en cours de transaction, gestion des incidents, et traçabilité des fonds. La protection des droits des clients, la réduction des erreurs d’interception, et la transparence des processus doivent être prioritaires. La lutte anti-fraude doit aussi s’appuyer sur une coopération sectorielle renforcée, avec partage de données, mécanismes de prévision conjointe, et standardisation pour une efficacité accrue.

Les cas pratiques issus d’entreprises fintech, de grandes banques, de banques de petite taille, de fédérations régionales et de plateformes sectorielles illustrent que l’AI n’est pas réservée aux grands acteurs : avec une stratégie adaptée, les petites banques peuvent aussi renforcer leur capacité de gestion des risques.

Le rapport souligne que la lutte anti-fraude n’est pas une défense isolée, mais un système intégré nécessitant une collaboration inter-organisations, avec un partage accru des données, une coordination fluide, et une plateforme sectorielle mature. La construction d’un écosystème de gouvernance partagé, où banques, entreprises technologiques et organismes sectoriels coopèrent étroitement, est essentielle pour faire face à la complexité croissante des fraudes transfrontalières et transsectorielles.

Sur le plan stratégique, le rapport propose une vision de « gouvernance sectorielle collective » : les banques deviendront des acteurs de la sécurité, les entreprises technologiques fourniront des capacités clés, et les organismes sectoriels joueront un rôle de coordination. La nouvelle architecture de la gestion anti-fraude sera plus intégrée, plus intelligente, et plus centrée sur le client, avec une gestion dynamique des risques et une amélioration continue des capacités.

À plus long terme, le rapport voit dans la capacité anti-fraude un levier pour la transformation numérique des banques, en améliorant la gouvernance des données, la gestion des processus et l’efficacité opérationnelle. La lutte anti-fraude deviendra une activité permanente, hautement compétitive, et essentielle pour la stabilité financière. La capacité à équilibrer la sécurité et l’expérience client sera la clé du succès.

La publication du rapport « L’AI au service de la gouvernance sectorielle » répond à un défi concret du secteur, en proposant un cadre systématique pour la gestion précise, intelligente et collaborative de la lutte contre la fraude. Avec le développement continu de l’AI dans la finance, cette lutte passera d’une réponse passive à une détection proactive, d’une défense isolée à une gouvernance écosystémique. La collaboration renforcée entre banques, entreprises technologiques et institutions sectorielles permettra aux petites et moyennes banques de jouer un rôle plus important dans la protection des citoyens, le développement régional et la stabilité financière.

En cette année de lancement du « Quinzième Plan », qui vise à renforcer la régulation financière, à construire un système de prévention des risques, et à assurer la stabilité financière, la lutte anti-fraude constitue un point d’application concret pour la mise en œuvre de ces orientations. Pour les petites et moyennes banques, en particulier, l’utilisation de l’AI pour améliorer la précision et la couverture de la prévention est une étape essentielle pour réaliser leur transformation numérique et soutenir la stratégie nationale. Ce rapport, guidé par des experts tels que Gao Feng, ancien directeur de l’information de la China Banking Association, et Yang Tao, vice-directeur du Laboratoire national de finance et de développement, ainsi que par le soutien académique de l’Forum des 50 experts en fintech et de l’Institut de recherche en monnaie internationale de l’Université populaire de Chine, constitue une référence précieuse pour l’avenir.

Rédigé par : Wang Chunxia

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