Explorez les solutions de pointe de détection de la fraude disponibles pour le secteur bancaire
Découvrez comment ComplyAdvantage aide les banques à prévenir la fraude.
Demandez une présentationAujourd’hui, la détection et la prévention des fraudes sont deux des compétences les plus importantes pour le secteur bancaire, avec des banques qui doivent gérer des milliers de tentatives de fraude chaque mois. Et si un criminel parvient à ses fins, l’établissement bancaire paie le prix fort en termes d’atteinte à sa réputation et de sanctions infligées par les autorités réglementaires.
À bien des égards, la détection et la prévention de la fraude sont donc tout aussi essentielles à la santé à long terme d’une banque que l’acquisition et la fidélisation des clients.
Cet article traite les points suivants :
Dans le monde de la banque, la détection des fraudes fait référence aux moyens déployés pour surveiller l’ensemble des transactions et paiements. Ce qui permet aux établissements de détecter de manière rapide et précise toute activité suspecte devant être signalée.
La capacité d’une banque à s’exécuter dans ce domaine repose sur l’association des facteurs suivants :
Ces ressources sont cruciales pour soutenir les efforts plus larges d’une banque en matière de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT).
Si la détection et la prévention de la fraude représentent un tel défi pour le secteur bancaire, c’est en grande partie en raison de l’ampleur des activités criminelles possibles. En effet, la fraude peut donc prendre de nombreuses formes et notamment :
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Au-delà de ces méthodes de fraude classiques, le système financier moderne continuera de connaître de nouvelles formes ingénieuses d’escroquerie et de criminalité.
La fraude et les tentatives d’activités criminelles représentent un risque colossal et multidimensionnel pour le secteur bancaire. Les trois défis majeurs au cœur de ce risque sont :
Dans le secteur bancaire, la détection et la prévention de la fraude reposent sur un savant mélange de techniques et de technologies analytiques.
1. Technologie analytique
Les techniques analytiques couramment utilisées sont notamment des méthodes d’analyse statistique des données telles que le calcul des paramètres, la distribution et la modélisation des probabilités, l’analyse de régression et la comparaison des données. Mais les banques font de plus en plus appel à l’intelligence artificielle via l’exploration de données (data mining), les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique (supervisé et non supervisé) et la reconnaissance de formes.
2. Technologie d’identification
Sur le plan technologique, les banques utilisent des méthodes de pointe pour authentifier, vérifier et identifier les équipements et les clients. Il s’agit notamment de fonctionnalités plus récentes telles que la biométrie comportementale et l’empreinte digitale des appareils, mais aussi de méthodes testées et éprouvées comme l’authentification bifactorielle et le chiffrement.
3. Technologie fondée sur les flux de travail
Il faut également se pencher sur l’infrastructure et les logiciels requis pour capturer les signaux générés par toutes ces technologies prometteuses et les transformer en un flux précis d’alertes utiles destinées aux responsables de la conformité et aux analystes.
Le personnel joue toujours un rôle clé dans la capacité d’une banque à détecter et à prévenir la fraude. Par conséquent, il est essentiel qu’ils travaillent avec des outils et des technologies leur permettant de hiérarchiser et de remédier aux innombrables cas de fraude potentiels affectant leur établissement, le tout d’une manière facile à expliquer aux auditeurs.
L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique jouent désormais un rôle central pour aider les établissements bancaires à lutter contre la menace que représentent les activités frauduleuses. Toutefois, il est important de souligner que ces technologies accompagnent les banques de différentes manières.
Tout d’abord, les techniques avancées de détection des anomalies, de regroupement d’identités et d’analyse via un réseau de neurones graphique permettent aux banques d’identifier des caractéristiques cachées au sein de l’énorme volume de données qu’elles ingèrent. Ce type de technologie est essentiel à cette activité car il n’est pas possible d’analyser un tel volume manuellement.
Ensuite, en recourant à l’automatisation, les établissements bancaires peuvent redimensionner leur capacité afin d’accélérer leurs opérations. En automatisant la création d’alertes et de rapports d’activité suspecte (SAR) à partir d’une approche fondée sur les risques spécifiques à chaque établissement, les banques peuvent désormais couvrir plus de surface. L’équipe Conformité peut traiter plus de dossiers plus rapidement, le tout en traitant moins de faux positifs chronophages.
Enfin, avec l’IA et l’apprentissage automatique, les banques sont capables de s’attaquer à la fraude avec une plus grande souplesse. En effet, en donnant à l’équipe Conformité les moyens d’intégrer plus de sources de données et de créer leurs propres règles de détection des caractéristiques, l’IA permet aux établissements bancaires d’évoluer et de s’améliorer au même rythme que les criminels.
Pour gérer le volume, la variété et la férocité des tentatives de fraude auxquelles elles sont soumises quotidiennement, les banques ont besoin d’une IA puissante et de logiciels intelligents. Lors de l’évaluation de fournisseurs de solutions de détection de la fraude, les établissements bancaires devraient préférer les solutions offrant les fonctionnalités suivantes :
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Demandez une présentationPublié initialement 17 mai 2024, mis à jour 06 août 2024
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