Le rôle de l'IA dans la détection de la fraude en FinTech

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L’intelligence artificielle (IA) s’avère tout aussi précieuse que l’humain pour détecter la fraude. Les technologies financières, aussi appelées fintech, sont des ressources vulnérables et lucratives pour les criminels de tous types, y compris les hackers. L’IA pourrait être la méthode pour arrêter une part importante des attaques et violations dangereuses, ce qui est crucial pour faire progresser la fintech. Comment peut-elle détecter une activité suspecte et permettre à la fintech de continuer à se développer ?

Les façons dont l’IA aide à la détection de la fraude

Voici les exemples les plus marquants de la façon dont l’IA modifie l’identification et la remédiation des menaces.

1. Biométrie comportementale et analyse des frappes

L’apprentissage automatique (ML) avec l’IA peut observer les comportements des utilisateurs comme les tentatives de connexion via reconnaissance faciale et empreintes digitales. L’IA peut aussi apprendre les habitudes de frappe typiques des utilisateurs. Elle découvre quels mouvements, gestes de balayage et timings sont habituels pour la personne avant qu’elle n’accède à la fintech. Bien que les criminels puissent voler des identifiants ou même imiter la reconnaissance faciale, imiter les frappes est bien plus difficile.

Lorsqu’une personne ouvre une application bancaire, l’IA commence à observer sa frappe. Si une métrique comme la vitesse de frappe est anormale, elle peut refuser la tentative de connexion. L’IA peut aussi détecter une activité suspecte si l’utilisateur réel tape généralement le mot de passe correctement du premier coup — elle peut envoyer des alertes si un hacker essaie plusieurs fois. C’est une technique de surveillance souvent silencieuse qui réduit la fréquence des faux positifs et surprend de nombreux hackers.

2. Analyse graphique

La fintech comporte de nombreux éléments en mouvement, notamment les utilisateurs, les appareils, les sociétés de traitement des transactions et les entreprises. Cartographier ces relations est complexe, mais une IA peut automatiser le processus pour repérer la source des tentatives de fraude.

Certaines variantes d’attaque sont plus coordonnées et entrent dans les systèmes fintech sous plusieurs angles. L’analyse graphique visualise des menaces plus complexes, comme une intrusion débutant via un lien email associé à une adresse IP ou une vitrine pour voler les informations de carte. Une IA pourrait découvrir des mouvements plus furtifs comme ceux-ci pour arrêter certains des plans de fraude les plus destructeurs.

3. Détection de motifs géospatiaux

Les enregistrements transactionnels racontent une histoire que l’IA peut exploiter. La reconnaissance de motifs géospatiaux peut déterminer les lieux où une personne fait habituellement ses achats et dans quelles villes. Elle considère cela avec les montants d’achat typiques pour arrêter des activités comme le blanchiment d’argent.

Ainsi, si un criminel utilise PayPal pour une transaction dans une vitrine attendue, mais que le montant dépasse largement le coût habituel, une IA peut le signaler. De plus, une IA peut geler des cartes ou arrêter des transactions avec la fintech si une activité importante est détectée dans différents endroits. Bien que cela puisse arriver lors d’une utilisation légitime, comme pendant des vacances, cela peut déclencher des mesures d’authentification supplémentaires pour autoriser l’échange.

4. Détection d’anomalies

Analyser la quantité de données dans la fintech nécessiterait d’innombrables heures de travail manuel. Une IA peut le faire en quelques secondes. Elle peut repérer toute activité déviant de la norme. Des études montrent que 72 % des dirigeants sont préoccupés par la confidentialité et la sécurité concernant les ressources IA, y compris les variantes comme l’IA agentique. Cependant, d’autres inquiétudes pourraient surgir si la fintech reste sans détection d’anomalies alimentée par l’IA.

Par exemple, une société de cartes de crédit pourrait utiliser l’IA pour surveiller toutes les transactions. Elle pourrait identifier des risques de fraude et refuser le traitement avant que des crimes répétés ne se produisent. Elle détecte l’anomalie et envoie des notifications aux parties concernées pour une révision immédiate et une information du 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 les rapports transactionnels clairs pour les examinateurs. Cela aide les entreprises fintech à rester conformes car elles disposent de dossiers détaillés et cohérents de chaque risque et de la stratégie utilisée pour le contrer. Cela pourrait aider des millions d’Américains à l’avenir à accéder plus facilement à une ligne de crédit en les protégeant contre des marques nuisibles.

XAI citera les menaces les plus importantes, aidant les analystes dans leur démarche pour renforcer les défenses futures. Chaque décision devient basée sur les données, et les entreprises fintech peuvent communiquer à leurs clients leurs constatations et leurs plans pour le prochain trimestre afin de mieux protéger leurs actifs.

Comment l’IA renforce la confiance dans la FinTech

Le déploiement de l’IA dans la fintech aide le secteur pour plusieurs raisons, mais la plus importante est la façon dont elle augmente la confiance des clients et des utilisateurs. Citoyens et 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 affaires. L’IA renforce cette confiance en offrant :

*   **Support constant** : avec des chatbots et autres outils, le service client est disponible 24h/24 avec l’IA.
*   **Authentification automatisée** : les ressources IA peuvent vérifier identités et transactions sans intervention humaine, en alertant immédiatement les utilisateurs en cas d’activité suspecte.
*   **Transparence accrue** : les journaux de données offrent aux analystes un enregistrement tangible des transactions, modifications de crédentiels et alertes de sécurité.
*   **Réduction des erreurs humaines** : il y a plus de contrôles et de vérifications avec l’IA car elle peut détecter davantage d’alertes basées sur les données historiques.

Il restera également un élément de supervision humaine, et ces travailleurs s’adapteront mieux à l’environnement dynamique de la sécurité fintech grâce à l’automatisation et à l’IA.

Atténuer les craintes financières avec l’IA

Les investisseurs, parties prenantes et inventeurs de la fintech doivent consacrer leurs ressources à une cybersécurité renforcée, et l’IA pourrait faire partie d’une solution globale. Elle complète les efforts des entreprises technologiques et financières cherchant 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 pour assurer l’adoption de solutions fintech avancées pour l’avenir.