Protéger les paiements contre les prises de contrôle de comptes par l'IA

Par Daniel Stanbridge, Directeur des Risques et de la Conformité chez Kurv.

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L’intelligence artificielle transforme les paiements, rendant l’intégration plus rapide, la détection de la fraude plus intelligente et l’expérience client plus fluide. Mais il y a un autre aspect à cette histoire : les fraudeurs utilisent les mêmes outils.

Pour les petites et moyennes entreprises, ce changement est énorme. Les outils d’IA deviennent plus accessibles et moins coûteux, ce qui réduit les barrières à la fraude. Ces attaques nécessitaient auparavant du temps et des compétences, mais peuvent maintenant être réalisées en quelques minutes. Les grandes entreprises peuvent absorber l’impact, mais les petits commerçants opèrent avec des marges faibles, donc même quelques transactions frauduleuses peuvent créer une pression importante.

Il y a deux domaines en particulier où ce changement frappe durement : les prises de contrôle de comptes via la fraude à l’identité synthétique et la soi-disant « fraude amicale ».

L’essor de la fraude à l’identité synthétique

Dans une nouvelle évolution, les fraudeurs peuvent désormais extraire des informations publiques sur des entreprises légitimes, comme le nom, l’adresse et les détails du propriétaire, et utiliser des outils d’IA pour créer des personas falsifiés convaincants. En générant des documents d’identification falsifiés correspondant à des données volées, ils peuvent ouvrir des comptes, effectuer des transactions et disparaître.

Ce dommage revient au propriétaire légitime de l’entreprise. Leur identité a été usurpée, leur profil de crédit peut être affecté, et dans certains cas, ils peuvent être poursuivis pour des pertes qu’ils n’ont pas réellement causées.

Cette fraude affecte de manière disproportionnée les petites entreprises, comme les épiceries ou les ateliers de réparation automobile. Cela est particulièrement vrai dans les industries à faible risque, car elles disposent le plus souvent d’informations publiques facilement accessibles. Contrairement à une entreprise mondiale, un petit commerçant local est beaucoup plus facile à imiter et plus difficile à vérifier en un seul coup d’œil.

La vérification d’identité doit aller au-delà d’un seul contrôle. L’IA peut fabriquer un point de donnée de manière convaincante, mais elle a du mal face à plusieurs contrôles en couches.

La fraude amicale prend de l’ampleur en raison de la pression économique

En même temps, la « fraude amicale » devient plus courante. Il s’agit d’un client légitime qui affirme faussement ne jamais avoir reçu de marchandises ou n’avoir pas autorisé une transaction, même s’il l’a fait. En pratique, cela se traduit généralement par une rétrofacturation, où le client conteste le paiement auprès de sa banque, et les fonds sont retirés du commerçant pendant l’enquête.

La pression économique joue un rôle. Lorsque les consommateurs ressentent une tension financière, les litiges pour fraude amicale ont tendance à augmenter. Et une fois qu’une personne obtient avec succès un remboursement pour une réclamation de non-livraison, la barrière à répéter ce comportement diminue.

Pour une grande marketplace en ligne, la fraude amicale peut être un coût acceptable pour faire des affaires. Pour une petite entreprise de commerce électronique, expédier un nombre limité de commandes de grande valeur chaque semaine, quelques rétrofacturations peuvent faire la différence entre profit et perte pour le mois.

Les commerçants se sentent souvent impuissants ici. Ils ne peuvent pas toujours prévoir qui déposera une contestation. Mais ils peuvent contrôler leur préparation à y répondre.

Pourquoi les contrôles en couches sont plus importants que jamais

Il n’existe pas de solution miracle en matière de prévention de la fraude. La défense la plus efficace est en couches.

Les contrôles en couches combinent plusieurs techniques de vérification et de surveillance afin qu’aucune défaillance unique ne conduise à une perte. Ces contrôles multilayers peuvent inclure des vérifications d’identité qui valident les pièces d’identité gouvernementales et les associent à une photo, ainsi que des analyses de sites web qui signalent des incohérences entre l’historique de trading et l’âge du domaine. Ils peuvent également impliquer la vérification de comptes bancaires, l’analyse comportementale et biométrique, et la surveillance des transactions pour identifier des schémas qui ne correspondent pas au comportement typique. Un exemple est lorsqu’une commande de grande valeur est passée avec une adresse de facturation dans un pays et une adresse de livraison dans un autre, sans lien préalable avec le client.

Chacun de ces éléments, pris individuellement, peut ne soulever qu’un petit drapeau rouge, mais ensemble, ils racontent une histoire. Lorsqu’un multiple d’anomalies apparaît simultanément, la probabilité de fraude augmente considérablement.

Les contrôles en couches doivent également être dynamiques. Les outils alimentés par l’IA peuvent aider à identifier les transactions susceptibles de conduire à des rétrofacturations avant l’expédition des marchandises, donnant aux commerçants l’opportunité de faire une pause et de réévaluer. Utilisée correctement, l’IA devient un atout défensif.

N’oubliez pas la « vieille école » de la fraude

Les escroqueries pilotées par l’IA peuvent être la nouvelle menace brillante dans les paiements, mais les commerçants focalisés uniquement sur ces risques peuvent négliger les tactiques de fraude traditionnelles. Lorsque les défenses évoluent, les fraudeurs pivotent aussi.

L’ingénierie sociale par téléphone, la collusion frauduleuse et le vol d’identité de base existent toujours. Dans certains cas, ces méthodes « old school » réussissent parce que l’attention a été déplacée ailleurs.

Une prévention solide de la fraude équilibre innovation et expérience. Les contrôles historiques qui ont fonctionné pendant des années ne doivent pas être abandonnés au profit de nouveaux outils. Ils doivent être renforcés et améliorés.

Trouver le bon seuil de fraude

En termes simples, la fraude est inévitable, et les commerçants ne devraient pas se demander si elle se produira ou non. Ils devraient plutôt se demander quelle est la tolérance acceptable pour leur entreprise.

Chaque commerçant a une appétence au risque différente. Renforcer les contrôles, comme « connaître votre client » et les limites de vitesse, réduit la fraude mais peut poser des problèmes, en éloignant les clients légitimes. Les assouplir augmente la conversion, mais augmente l’exposition à la fraude.

La réponse réside dans la proportionnalité. Une marketplace mondiale peut accepter un niveau absolu plus élevé de fraude en raison de l’échelle et de l’investissement technologique. Une petite entreprise indépendante peut opter pour des politiques plus strictes car une perte a un impact plus important.

Zéro fraude à tout prix n’est pas une devise ou un objectif durable. Les petites entreprises doivent se concentrer sur la protection de leurs revenus sans compromettre l’expérience client.

La collaboration est essentielle

Heureusement, la fraude n’est pas une question de concurrence, car les fournisseurs de paiement partagent souvent des données via des forums industriels et des systèmes de surveillance pour aider à identifier plus rapidement les mauvais acteurs et les réseaux de fraude. Cette collaboration renforce l’ensemble de l’industrie.

Pour les commerçants, travailler en étroite collaboration avec les partenaires de paiement est clé. Partagez les données rapidement, demandez des conseils, et appuyez-vous sur les processus de soutien aux contestations. Il est plus facile de prévenir les pertes lorsque la fraude potentielle est identifiée.

Alors que l’IA change le paysage de la fraude, ce n’est pas une question à sens unique, car la même technologie aide à doter les entreprises de meilleurs outils de décision.

Le chemin à suivre est pragmatique. Investissez dans des contrôles de vérification en couches, conservez des preuves pour les contestations, équilibrez prévention de la fraude et excellente expérience client, restez vigilant face aux menaces émergentes et traditionnelles, et collaborez activement. S’associer avec un partenaire de paiement moderne est crucial pour les entreprises, car les fournisseurs de paiement peuvent offrir des outils pilotés par l’IA pour aider à atténuer la fraude et gérer les rétrofacturations.