Fraude : l'analyse de la data à la rescousse !

Prestations sociales, fiscalité, banque, … les victimes de la fraude sont légion depuis la révolution numérique ! Chaque année, les entreprises et les administrations perdent des milliards d'euros en raison des fraudeurs qui utilisent des process de plus en plus perfectionnés.

Pour lutter contre la fraude, un des moyens les plus efficaces est l'utilisation optimale des données transactionnelles. Cette approche n'est pas seulement fiable à ce stade, elle offre également des avantages en termes d'efficacité. Fraudeurs, gare à vous désormais ! 

Renforcer les moyens humains par des solutions améliorant le score de risque

Vous voulez des chiffres ? En 2018, on estime que près de 500 millions d'euros de fraude ont été détectés, à cela s’ajoutent 1,182 milliard d'euros de fraude aux transactions scripturales en 2019. 

Sans compter, la fraude fiscale que l'Etat et la Cour des comptes ne sont pas en mesure de chiffrer ou encore la fraude sociale d'une fourchette comprise entre 14 et 45 milliards d'euros. La data est peut-être une solution pour la convergence des luttes. 

L’importance de l’humain

Certes, malgré les avancées technologiques, le rôle indispensable de l’humain pour les sujets sensibles tels que le terrorisme ou la lutte anti-blanchiment se doit d’être renforcé. 

Ainsi, un double degré de vérification – détection par la machine puis confirmation par l'humain – s'avère plus que nécessaire.

Vers la réduction des faux positifs

Le Machine Learning et le Big Data sont utilisés dans le but de détecter des comportements anormaux et de donner un score en termes de risque. 

Cependant, il peut arriver que l'IA identifie des comportements suspects qui en réalité ne sont pas frauduleux, ce que l'on appelle les faux positifs qui nécessitent une vérification supplémentaire de l’humain. 

Comment les éviter ? 

Pour éviter ou éradiquer les faux positifs, il faut comprendre le contexte temporel des comportements atypiques. 

La machine devrait être apte à détecter s'il s'agit d'une fraude ou d'une fausse alerte. Cependant, dans le cas des comportements peu fréquents et non récurrents, les programmes seront incapables de détecter correctement la fraude à cause d'un manque de profondeur de données. Pour résoudre ce problème, la solution adéquate est de développer une analyse plus précise des données et d'accroître la puissance de calcul disponible.

L’enrichissement de données, facteur de fiabilité

Pour améliorer la détection de la fraude dans le futur, il est important de travailler sur le volume et la variété des données analysées, ainsi que sur le calcul effectué sur celles-ci. 

En croisant un plus grand nombre de données issues de différentes sources, on aura un meilleur score de risque et une détection plus appropriée. Et ça tombe bien, le gouvernement vient de faire preuve de sa volonté de mettre en œuvre une politique « open data ».  

Les apports de l’IA et de la biométrie

Le Machine Learning (ML) est la technologie principale utilisée pour détecter les fraudes. Sa puissance nous donnerait la possibilité d'effectuer des analyses encore plus pointues et les faux positifs seraient ainsi réduits, tout comme les corrélations que nous pourrions effectuer. 

💡Bon à savoir

De plus, l'IA pourrait enrichir les référentiels existants et nous permettrait de repérer de nouveaux types de fraude. Toutefois, il ne faut pas oublier que l'utilisation des technologies ne remplace pas les algorithmes pertinents, une profondeur des données suffisante et l'expérience des professionnels chargés d'identifier les fraudes.

La biométrie est déjà utilisée par l'État et le secteur privé et pourrait être un moyen très efficace pour lutter contre la fraude. La possibilité d'utiliser des informations d'identification uniques, comme l'empreinte digitale ou un système de reconnaissance faciale combiné à un ou plusieurs mots de passe peut significativement réduire le nombre d'irrégularités dans tous les secteurs. 

Un exemple de cette technologie sont les signatures biométriques appliquées aux contrats bancaires ou assurance, ou sujet à une plus grande portion des services de sécurité sociale. Cependant, la mise en place de cette technologie nécessite des moyens considérables pour le stockage des informations ultra-personnelles.

Liens utiles 

Stop Fraudsters From Cashing In With Big Data And Advanced Analytics
AI Empowers Microfinance: Revolutionizing Fraud Detection

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