Par Mastercard Identity | 8 mai 2024
La prochaine génération de cyberfraude sera définie par l'IA. Les fraudeurs utilisent déjà la technologie deepfake pour manipuler les employés afin qu'ils effectuent des transactions lucratives et créent desidentités fictives et synthétiques qu'ils peuvent utiliser pour échapper à la détection. Et des tactiques de fraude plus créatives, basées sur l'IA, sont probablement à venir.
En réponse, de nombreux experts en opérations de fraude cherchent à combattre le feu par le feu en adoptant des solutions de détection de la fraude basées sur l'IA. Ces solutions peuvent automatiquement signaler les activités suspectes, qu'il s'agisse de transactions de cartes de crédit douteuses ou de nouveaux comptes présentant des signes d'utilisation d'identités synthétiques.
Toutefois, l'adoption de ces outils avancés ne rend pas obsolète l'examen manuel des fraudes. En fin de compte, les logiciels automatisés de lutte contre la fraude devraient faciliter le travail des contrôleurs humains, en leur permettant de vérifier les identités avec une rapidité et une précision accrues.
En adoptant les deux côtés de l'équation antifraude - les outils automatisés et la touche humaine - votre organisation peut créer un processus de détection des fraudes plus efficace, plus évolutif et plus précis.
Les flux de travail manuels d'examen des fraudes constituent une cible idéale pour le type d'automatisation qui rationalise et simplifie le travail des experts humains. De nombreuses équipes de prévention de la fraude manquent de personnel et de ressources. En outre, l'examen manuel des fraudes requiert des compétences techniques hautement spécialisées, ce qui signifie qu'il peut être difficile de pourvoir le poste en cas de renouvellement, en particulier avec un budget limité.
Avec des centaines de transactions à examiner chaque jour et une pénurie de personnel pour le faire, la file d'attente peut rapidement atteindre des niveaux ingérables. C'est particulièrement vrai lorsque les examinateurs ne disposent pas des informations nécessaires pour porter un jugement rapide et prendre des mesures en cas de transactions suspectes. Ils peuvent disposer de données sur leurs utilisateurs, mais sans la bonne solution automatisée pour les organiser, les données peuvent ne pas être pertinentes ou présentées dans un format facilement assimilable.
L'inefficacité des contrôles manuels de la fraude n'est pas seulement un problème pour vos équipes internes. Ils érodent également la confiance des clients. Si une transaction légitime passe des jours dans les limbes, le client bancaire se sentira probablement frustré et pourrait même aller voir ailleurs. Un investissement dans des flux de travail automatisés d'examen des fraudes est un investissement dans l'amélioration des relations avec les clients ainsi que dans l'efficacité interne.
Afin d'éviter l'embouteillage des examens manuels, votre organisation doit trouver des moyens d'éliminer les inefficacités du processus d'examen manuel. Il s'agit d'utiliser l'automatisation pour améliorer le processus manuel habituel d'examen des fraudes.
Par exemple, un moteur d'examen automatisé peut analyser les signaux de réseau, les emplacements IP et d'autres attributs d'identité afin de signaler les transactions à risque à un examinateur humain. L'examinateur a alors accès à une interface facilement compréhensible qui lui fournit tout le contexte dont il a besoin pour prendre une décision. Les examinateurs n'ont plus à perdre un temps précieux à examiner minutieusement des informations limitées sur un utilisateur et peuvent avancer beaucoup plus rapidement dans la file d'attente. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité, mais aussi de faire évoluer votre entreprise, car vous ne serez pas bloqué par des délais d'examen trop longs.
Le problème, c'est qu'il est important de choisir l'outil automatisé qui convient à votre entreprise. La solution adéquate dépendra de votre secteur d'activité, de l'endroit où vous rencontrez des problèmes dans le parcours du client, de la composition de votre équipe de révision manuelle actuelle et d'autres facteurs. Vous devez également tenir compte des pratiques et des solutions anti-fraude que vous avez déjà mises en place et vérifier si les nouveaux logiciels s'y intègrent ou non.
Heureusement, vous n'avez pas à peser ces facteurs tout seul. Le calculateur de retour sur investissement en cas de fraude de Mastercard peut compiler chacun de ces facteurs et offrir une vision claire de ce que vous pouvez espérer économiser grâce aux solutions Mastercard. Comprendre le retour sur investissement des solutions anti-fraude vous donne une base plus solide pour prendre des décisions - et vous aide à convaincre les dirigeants de l'importance de l'adoption de ces solutions.
Mais quelle que soit la solution choisie, veillez à l'intégrer de manière réfléchie. Examinez l'incidence de ces solutions sur le processus auquel vos réviseurs humains se fient, offrez-leur une formation complète et restez réceptifs à leurs commentaires. Après tout, l'objectif est de faciliter leur travail et non d'accroître la confusion.
La menace des attaques frauduleuses pilotées par l'IA continuera de peser sur les experts en opérations frauduleuses dans un avenir prévisible. Bien que nous soyons tous à la recherche de réponses, une chose est sûre : Le contact humain n'est pas près de disparaître.
C'est là votre avantage - la capacité à associer des experts humains expérimentés à des solutions d'identité qui facilitent leur travail. C'est une stratégie qui permet d'accroître l'évolutivité et l'efficacité. Les examinateurs peuvent ainsi agir de manière plus décisive lorsqu'un utilisateur suspect ouvre un nouveau compte ou effectue une transaction. En bref, vos réviseurs disposeront des outils nécessaires pour lutter rapidement et efficacement contre la fraude.