Dans un monde numérisé, les banques et les prestataires de services informatiques sont constamment confrontés à une menace croissante de tentatives de fraude. Atruvia mise sur l’Intelligence Artificielle pour identifier, vérifier et bloquer automatiquement les mouvements de compte suspects.

Les criminels trouvent sans cesse le moyen d’accéder à des données confidentielles. Par conséquent, les banques doivent agir de manière proactive pour protéger leurs infrastructures informatiques. La plus grande vulnérabilité pour les tentatives de fraude est néanmoins l’être humain lui-même. Les clients des banques communiquent souvent leurs informations de compte confidentielles et deviennent ainsi les victimes de « l’ingénierie sociale ». À cet effet, les criminels utilisent également maintenant l’Intelligence Artificielle (IA) pour gagner la confiance des clients de la banque.

La cybercriminalité ne dort jamais

La manière dont les cybercriminels s’approchent des systèmes sensibles évolue continuellement. L’année dernière, plus de 117 millions de nouveaux types de logiciels malveillants ont été enregistrés. Des rapports récents indiquent que les cybercriminels, aidés par les technologies de l’IA, trouvent de nouvelles façons d’optimiser leurs attaques – avec de graves conséquences. Par exemple, en 2021, un clone de la voix du CEO d’une entreprise japonaise a été créé grâce à l’IA Deep Fake et a ainsi autorisé par téléphone un transfert de 35 millions de dollars pour l’achat d’une entreprise présumée.

Outre de tels moyens plutôt élaborés, les cybercriminels utilisent également des outils plus simples. Par exemple, ils se servent du logiciel basé sur l’IA ChatGPT pour rédiger des e-mails dans le style d’une entreprise spécifique ou pour obtenir des conseils sur la manière d’augmenter le taux de clics sur des liens infectés par des malwares.

Les entreprises et les autorités du secteur financier constituent une cible particulièrement attrayante pour les tentatives de fraude. Les criminels espèrent obtenir un grand nombre d’informations sensibles et de données clients à partir de bots malveillants ou de pages de phishing spécialement conçues. Ils déclenchent ainsi des transactions avec les données d’accès des clients de la banque qui ont été prélevées et trompent ces derniers, parfois pour des montants importants.

Détection de fraudes efficaces avec l’IA : Surveillance des transactions et détection des fraudes par l’IA

Dans cet environnement dynamique, l’évolution constante des mesures de détection de fraudes est essentielle pour être prêt à affronter les nouvelles menaces. En d’autres termes, les systèmes de détection et de prévention des fraudes doivent être conçus de manière à pouvoir s’adapter continuellement à l’évolution de la situation en matière de menaces.

Atruvia, le partenaire de digitalisation du groupe financier coopératif, utilise déjà l’IA pour détecter les transactions frauduleuses depuis six ans. Il suit une stratégie de cybersécurité basée sur le principe Prevent-Detect-React. Toutes les mesures visent à prévenir (Prevent), détecter rapidement (Detect) et réagir rapidement (React) en cas d’effective attaque.

Algorithme d’apprentissage automatique basé sur l’IA pour la détection des fraudes

Atruvia utilise avec succès un système de détection de fraudes basé sur des algorithmes d’apprentissage automatique générés par l’IA, qui est capable de détecter des transactions suspectes et filtrer les réservations inhabituelles. Le système vérifie si la transaction correspond au schéma habituel du client, allant ainsi au-delà des simples méthodes de correspondance. Les critères pour cela incluent par exemple le canal de transfert préféré ou la procédure TAN utilisée. Le modèle d’évaluation s’adapte automatiquement aux évolutions actuelles en matière de cyberfraude.

Les informations disponibles sont utilisées comme données d’entrée pour une évaluation des transactions basée sur l’IA qui est spécifique au comportement de paiement du client. Le système analyse si une transaction correspond ou non au comportement typique du client.

Avantages pour toutes les banques VR

Un grand avantage du système de détection de fraudes est que toutes les banques VR connectées bénéficient également des ensembles de données et de l’expérience de autres institutions coopératives.

Mais d’où proviennent les informations concernant l’historique d’utilisation spécifique au client ? D’un système d’extraction de données avec lequel le partenaire de digitalisation coopératif surveille en permanence l’ensemble des transactions financières, tout en respectant strictement tous les règles de protection des données. Toutes les données collectées sont utilisées exclusivement pour la prévention des fraudes conformément au RGPD et ne servent à aucune autre fin.

Détection automatisée des fraudes avec un taux de réussite élevé

La détection automatisée des fraudes est l’un des premiers domaines d’application dans lesquels Atruvia a réussi à utiliser des méthodes d’IA innovantes dans le domaine de la cybersécurité. L’expérience montre que le système de détection de fraudes identifie et bloque correctement les transactions criminelles dans quatre cas sur cinq. Les transactions bloquées à tort peuvent être débloquées à tout moment après vérification manuelle par la banque.

Ces retours sont un élément essentiel de l’optimisation du modèle. Les modèles d’IA sont formés avec ces ensembles de données vérifiés et intégreront en plus les indices sur de nouveaux modes opératoires. Le rôle principal des data scientistes ici est de surveiller et de contrôler en permanence les modèles de détection, afin d’éviter un « surapprentissage » ou un apprentissage trompeur. Pour cela, les nouveaux modèles formés sont continuellement testés sur de nouveaux ensembles de données qui n’ont pas été utilisés lors de la formation.

Continuel développement et critères pour l’avenir

Même s’il n’y a pas de tentatives de phishing spécifiques, le calme est trompeur. C’est pourquoi Atruvia continue de développer ses systèmes de détection d’auto-apprentissage. Les vérifications manuelles des transactions dans les banques sur place sont essentielles : elles améliorent l’algorithme de détection du système central de détection de fraudes et fournissent des informations importantes. Basé sur ces informations de vérification, la solution d’IA continue d’apprendre et ajuste ses paramètres et seuils.

Atruvia travaille également sur d’autres aspects du développement des systèmes de détection de fraudes, afin d’augmenter la précision de détection des transactions frauduleuses dans l’algorithme de détection. À l’avenir, les arbres de décision de l’IA seront étendus sur le modèle des réseaux neuronaux. Actuellement, des technologies avancées tels que les autoencoders sont mises en œuvre. Ces derniers peuvent analyser précisément le comportement humain typique et signaler d’éventuelles déviations au personnel de la banque. Un autoencodeur est un réseau neuronal artificiel utilisé pour apprendre des codages efficaces.

Pionnier de la détection de fraudes

Grâce à l’utilisation de l’IA dans la détection de fraudes depuis de nombreuses années, Atruvia s’est établi comme un pionnier dans la détection et la gestion des fraudes. Les clients bénéficient de l’expérience d’une gestion globale des fraudes et de stratégies de défense continuellement développées.

Car ce n’est qu’en combinant des innovations technologiques, une surveillance des transactions basée sur l’IA et une forte sensibilité aux tentatives de phishing de la part des banques et de leurs clients que les tentatives de fraude peuvent être combattues efficacement aujourd’hui et à l’avenir.

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