De nombreuses organisations disposent d’une équipe dédiée à la prévention de la fraude. Avant d’implanter un système de détection des fraudes, cette équipe procède généralement à une évaluation de la gestion des risques. Cette évaluation permet de déterminer quels domaines fonctionnels de l’entreprise peuvent être la cible de différents types de fraude.
L’équipe de prévention de la fraude attribue un score à chaque risque de fraude afin de déterminer ceux qui représentent les plus grandes menaces et qui doivent être traités en priorité. Les scores de risque mesurent généralement la probabilité qu’une menace devienne réalité et l’ampleur des dégâts qu’elle pourrait causer.
L’équipe évalue ensuite les mesures de prévention de la fraude et les solutions de détection qu’elle peut utiliser pour faire face aux menaces en fonction de leur type et de leur gravité. Les techniques de détection de la fraude les plus courantes comprennent la surveillance des transactions, l’analyse des données statistiques et l’intelligence artificielle.
Contrôle des transactions
Pour de nombreuses entreprises, le domaine le plus évident pour rechercher une fraude potentielle est celui des transactions financières. Les outils de surveillance des transactions automatisent le processus de détection des fraudes en surveillant et en analysant les workflows de données de transaction en temps réel. Ces outils peuvent utiliser la vérification d’identité et l’authentification de compte pour interrompre les transactions frauduleuses au moment où elles se produisent.
Les outils de surveillance des transactions peuvent également utiliser la détection des anomalies pour découvrir des modèles ou des comportements inhabituels qui nécessitent un examen plus approfondi. Des variables telles que la fréquence des achats, le nombre de transactions, la localisation géographique des utilisateurs et la valeur monétaire des transactions permettent de distinguer une activité normale d’un comportement potentiellement frauduleux.
Analyse statistique des données
La détection des fraudes ne s’effectue pas toujours en temps réel. L’analyse des données statistiques permet de détecter les fraudes après qu’elles ont eu lieu grâce à l’audit des données historiques.
Les enquêteurs utilisent des techniques telles que l’exploration de données, l’analyse de regression et l’analyse de données pour identifier et isoler les schémas de fraude dans de grands jeux de données. Les distributions de probabilité et la mise en correspondance des données peuvent aider les enquêteurs à déterminer où et quand la fraude s’est produite ou est susceptible de se produire à l’avenir.
En ajoutant des indicateurs de fraude et des points de données aux diagrammes, aux graphiques et à d’autres visualisations, les enquêteurs peuvent aider les utilisateurs – y compris ceux qui n’ont aucune expertise technique– à comprendre les menaces de fraude au sein de leur organisation.
Intelligence artificielle
De nombreuses organisations utilisent désormais l’intelligence artificielle et le machine learning pour accélérer et améliorer leurs capacités de détection des fraudes.
Un réseau neuronal, qui est un type de modèle de machine learning, peut surveiller les transactions, analyser les données et détecter ou même prédire les comportements frauduleux plus rapidement et plus efficacement que les techniques traditionnelles de détection des fraudes.
En outre, les algorithmes de machine learning peuvent suivre l’évolution des tendances de la fraude en s’appuyant sur des données renouvelées en continu. Une étude estime que le nombre d’organisations qui utilisent ces technologies pour lutter contre la fraude devrait presque tripler d’ici 2026.4