Sopra Banking Software's externally written reports with analyst firms
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IDC #EUR148054821 Page | 4 Hausse des fraudes aux paiements : l'ère des technologies de pointe Cela implique un recours plus systématique aux nouvelles générations d'outils tels que le Machine Learning et l'intelligence artificielle. La détection des fraudes issue du Machine Learning s'appuie sur la capacité des algorithmes de Machine Learning à apprendre des schémas passés de fraudes pour les reconnaitre dans les transactions futures. Les systèmes traditionnels de préventions des fraudes reposant sur des règles écrites demandent de « dire » à l'algorithme quelles opérations semblent normales et peuvent être validées, et lesquelles semblent suspectes. Ces écritures de règles prennent énormément de temps, du temps dont nous ne disposons plus dans un monde digitalisé. Les paiements numériques sont devenus si dynamiques que les choses peuvent évoluer chaque jour, voire chaque heure. Les méthodes de détection des fraudes basées sur du Machine Learning vont permettre, facilement, d'apprendre de nouveaux modèles et de déployer des contre-mesures immédiatement. Cela implique des investissements considérables au sein du secteur bancaire, surtout avec la montée en puissance des paiements en temps réel. IDC prévoit que d'ici 2023, 60% des banques à l'échelle mondiale auront des solutions de screening AML et de détection en temps réels des fraudes, pour les paiements instantanés en peer-to-peer et en person-to-business. Les paiements en temps réel induisent de nouveaux défis concernant les fraudes, avec en premier lieu l'impératif de vitesse. Les applications de détection des fraudes issues de l'historique informatique, le legacy, qui fonctionnaient sur un modèle d'analyse par batch ou groupes de données ne conviennent pas à cet impératif de rapidité. Les paiements en temps réels augmentent la capacité des fraudeurs organisés à déplacer les fonds rapidement entre plusieurs comptes et mules financières. La vitesse à laquelle ces transactions ont lieu intensifie la pression sur les systèmes de détection de fraudes issus du legacy.