Actus AssurTech / InsurTech
La lutte mondiale contre la criminalité financière continue d'opposer les fraudeurs aux institutions financières dans un jeu du chat et de la souris aux enjeux considérables. Opérant au sein de réseaux criminels sophistiqués et organisés, les fraudeurs recherchent sans relâche les faiblesses des systèmes, affinent leurs stratégies et partagent ouvertement leurs connaissances et leurs tactiques. Garder une longueur d'avance sur ces menaces est un défi permanent pour les institutions financières, mais l'émergence récente de réseaux collaboratifs de renseignement sur la fraude pourrait changer la donne et faire pencher la balance en faveur des banques.
L'importance du partage des informations sur la fraude
Le succès des fraudeurs peut être attribué, au moins en partie, à leur volonté d'opérer en tant que collectif ; le partage des stratégies leur permet de coordonner les attaques, ce qui maximise leur efficacité globale. Les institutions financières, en revanche, ont toujours travaillé en vase clos, poussées par des contraintes opérationnelles, la concurrence et des préoccupations de conformité. Toutefois, cette situation est en train de changer.
Les banques et les prestataires de services de paiement reconnaissent de plus en plus que le partage des informations sur les risques peut transformer la manière dont la fraude est détectée et atténuée. Grâce à des technologies telles que l’analyse comportementale gestuelle, les organisations peuvent échanger des informations anonymes sur des comportements suspects, tels que des adresses emails, des appareils ou des transactions signalés, sans compromettre les données personnelles. Pour être clair, il ne s'agit pas d'une vision du futur. Huit des dix premières banques britanniques le font déjà, tout comme des centaines d'autres institutions financières dans le monde.
Le résultat est un réseau évolutif et dynamique de renseignements partagés qui a déjà dépassé les 100 milliards de transactions annuelles, ce qui en fait un outil redoutable dans l'arsenal de lutte contre la fraude de toute organisation.
En tirant parti de la connaissance collective de ses éléments constitutifs, le réseau permet aux organisations membres d'avoir une vision parfaite de la fraude en temps réel, ce qui permet d'en atténuer instantanément les effets. En outre, il contribue à réduire les faux positifs, à accélérer l'authentification et à améliorer l'expérience des clients fidèles.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Les réseaux de collaboration élargissent considérablement le champ d'application de l'évaluation des risques. Une banque opérant de manière isolée ne peut évaluer que les risques perçus au sein de sa propre clientèle. En rejoignant un réseau mondial de renseignement, cette même banque a accès aux expériences partagées de nombreuses autres organisations. L'avantage pratique est que lorsqu'une banque détecte une activité suspecte, par exemple un échange de cartes SIM sur l'appareil d'un client de confiance, cette information peut être utilisée par les autres membres du réseau pour identifier immédiatement les interactions potentielles à haut risque au sein de leur environnement transactionnel.
L'analyse de LexisNexis® Risk Solutions illustre la valeur remarquable de cette perspective plus large. Si un seul appareil lié à une transaction présente un comportement suspect, la probabilité de fraude est multipliée par cinq par rapport à la même transaction sans risque associé. Si l'on ajoute d'autres comportements suspects, comme une adresse email signalée, le risque est multiplié par huit. Ces informations permettent aux banques de construire et d'agir sur la base d'évaluations des risques beaucoup plus riches en temps réel et d'agir de manière préventive pour arrêter la fraude avant qu'elle ne se produise.
Dans la pratique, cela peut donner des résultats mesurables. En 2024, une grande banque américaine a constaté une augmentation considérable de 1 700 % dans la détection des fraudes à haut risque grâce à l'utilisation de données collaboratives. De même, un leader américain parmi les émetteurs de cartes de crédit a amélioré la détection des transactions à haut risque par un facteur de 23 en utilisant des signaux de risque plus larges. Au Royaume-Uni, la Metro Bank a utilisé des données collaboratives sur les risques pour identifier plus de 2,5 millions de livres sterling de transactions frauduleuses en six mois, soit une amélioration de 105 % par rapport aux efforts précédents. Au-delà de la détection des fraudes, ces efforts profitent invariablement aux consommateurs, en leur offrant des interactions numériques rationalisées et sécurisées.
Obstacles à l'adoption
Malgré ses avantages, de nombreuses institutions financières n'utilisent pas encore pleinement les réseaux de collaboration. Un rapport récent a révélé que seulement 27 % des prestataires de services financiers et des détaillants en ligne de la région EMEA s'engagent dans le partage de renseignements sur les risques dans le cadre de leurs stratégies de prévention de la fraude. Au niveau mondial, l'adoption varie encore davantage. Cela s'explique en partie par les défis opérationnels, notamment les craintes liées à la concurrence, à l'évolutivité et à la latence du système. Les technologies avancées telles que l'apprentissage fédéré piloté par l'IA peuvent répondre à ces préoccupations en analysant les données directement sur les appareils des utilisateurs, plutôt que de manière centralisée, en préservant les performances du système et en permettant aux propriétaires de conserver la maîtrise de leurs données.
Les fraudeurs opèrent comme des groupes interconnectés, partageant leurs ressources et leurs connaissances pour échapper à la détection. Pour contrer efficacement leurs efforts, les institutions financières doivent adopter un état d'esprit collaboratif similaire. La mise en commun des données, de la technologie et de l'expertise renforce la défense collective et crée un réseau mondial solide qui atténue les risques de fraude.
Grâce à des technologies avancées de machine learning et d'IA garantissant un partage éthique et conforme des données, la détection des fraudes peut passer d'un mode réactif à un mode proactif. En participant à ces réseaux, les organisations bénéficient d'une visibilité à 360 degrés des risques et de la confiance dans l'écosystème numérique, ce qui profite en fin de compte à des milliards de consommateurs légitimes dans le monde entier.
Le partage des renseignements n'est plus facultatif, il est essentiel pour garder une longueur d'avance dans la lutte contre la fraude.
L'importance du partage des informations sur la fraude
Le succès des fraudeurs peut être attribué, au moins en partie, à leur volonté d'opérer en tant que collectif ; le partage des stratégies leur permet de coordonner les attaques, ce qui maximise leur efficacité globale. Les institutions financières, en revanche, ont toujours travaillé en vase clos, poussées par des contraintes opérationnelles, la concurrence et des préoccupations de conformité. Toutefois, cette situation est en train de changer.
Les banques et les prestataires de services de paiement reconnaissent de plus en plus que le partage des informations sur les risques peut transformer la manière dont la fraude est détectée et atténuée. Grâce à des technologies telles que l’analyse comportementale gestuelle, les organisations peuvent échanger des informations anonymes sur des comportements suspects, tels que des adresses emails, des appareils ou des transactions signalés, sans compromettre les données personnelles. Pour être clair, il ne s'agit pas d'une vision du futur. Huit des dix premières banques britanniques le font déjà, tout comme des centaines d'autres institutions financières dans le monde.
Le résultat est un réseau évolutif et dynamique de renseignements partagés qui a déjà dépassé les 100 milliards de transactions annuelles, ce qui en fait un outil redoutable dans l'arsenal de lutte contre la fraude de toute organisation.
En tirant parti de la connaissance collective de ses éléments constitutifs, le réseau permet aux organisations membres d'avoir une vision parfaite de la fraude en temps réel, ce qui permet d'en atténuer instantanément les effets. En outre, il contribue à réduire les faux positifs, à accélérer l'authentification et à améliorer l'expérience des clients fidèles.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Les réseaux de collaboration élargissent considérablement le champ d'application de l'évaluation des risques. Une banque opérant de manière isolée ne peut évaluer que les risques perçus au sein de sa propre clientèle. En rejoignant un réseau mondial de renseignement, cette même banque a accès aux expériences partagées de nombreuses autres organisations. L'avantage pratique est que lorsqu'une banque détecte une activité suspecte, par exemple un échange de cartes SIM sur l'appareil d'un client de confiance, cette information peut être utilisée par les autres membres du réseau pour identifier immédiatement les interactions potentielles à haut risque au sein de leur environnement transactionnel.
L'analyse de LexisNexis® Risk Solutions illustre la valeur remarquable de cette perspective plus large. Si un seul appareil lié à une transaction présente un comportement suspect, la probabilité de fraude est multipliée par cinq par rapport à la même transaction sans risque associé. Si l'on ajoute d'autres comportements suspects, comme une adresse email signalée, le risque est multiplié par huit. Ces informations permettent aux banques de construire et d'agir sur la base d'évaluations des risques beaucoup plus riches en temps réel et d'agir de manière préventive pour arrêter la fraude avant qu'elle ne se produise.
Dans la pratique, cela peut donner des résultats mesurables. En 2024, une grande banque américaine a constaté une augmentation considérable de 1 700 % dans la détection des fraudes à haut risque grâce à l'utilisation de données collaboratives. De même, un leader américain parmi les émetteurs de cartes de crédit a amélioré la détection des transactions à haut risque par un facteur de 23 en utilisant des signaux de risque plus larges. Au Royaume-Uni, la Metro Bank a utilisé des données collaboratives sur les risques pour identifier plus de 2,5 millions de livres sterling de transactions frauduleuses en six mois, soit une amélioration de 105 % par rapport aux efforts précédents. Au-delà de la détection des fraudes, ces efforts profitent invariablement aux consommateurs, en leur offrant des interactions numériques rationalisées et sécurisées.
Obstacles à l'adoption
Malgré ses avantages, de nombreuses institutions financières n'utilisent pas encore pleinement les réseaux de collaboration. Un rapport récent a révélé que seulement 27 % des prestataires de services financiers et des détaillants en ligne de la région EMEA s'engagent dans le partage de renseignements sur les risques dans le cadre de leurs stratégies de prévention de la fraude. Au niveau mondial, l'adoption varie encore davantage. Cela s'explique en partie par les défis opérationnels, notamment les craintes liées à la concurrence, à l'évolutivité et à la latence du système. Les technologies avancées telles que l'apprentissage fédéré piloté par l'IA peuvent répondre à ces préoccupations en analysant les données directement sur les appareils des utilisateurs, plutôt que de manière centralisée, en préservant les performances du système et en permettant aux propriétaires de conserver la maîtrise de leurs données.
Les fraudeurs opèrent comme des groupes interconnectés, partageant leurs ressources et leurs connaissances pour échapper à la détection. Pour contrer efficacement leurs efforts, les institutions financières doivent adopter un état d'esprit collaboratif similaire. La mise en commun des données, de la technologie et de l'expertise renforce la défense collective et crée un réseau mondial solide qui atténue les risques de fraude.
Grâce à des technologies avancées de machine learning et d'IA garantissant un partage éthique et conforme des données, la détection des fraudes peut passer d'un mode réactif à un mode proactif. En participant à ces réseaux, les organisations bénéficient d'une visibilité à 360 degrés des risques et de la confiance dans l'écosystème numérique, ce qui profite en fin de compte à des milliards de consommateurs légitimes dans le monde entier.
Le partage des renseignements n'est plus facultatif, il est essentiel pour garder une longueur d'avance dans la lutte contre la fraude.
À propos de LexisNexis Risk Solutions
LexisNexis® Risk Solutions exploite la puissance des données, des plates-formes d'analyse sophistiquées et des solutions technologiques pour fournir des informations qui aident les entreprises de divers secteurs et les entités gouvernementales à réduire les risques et à améliorer les décisions au profit des personnes dans le monde entier. Basés dans la région métropolitaine d'Atlanta, en Géorgie, nous avons des bureaux dans le monde entier et faisons partie de RELX (LSE : REL/NYSE : RELX), un fournisseur mondial d'outils d'analyse et de décision basés sur l'information pour les professionnels et les entreprises. Pour plus d'informations, veuillez consulter LexisNexis Risk Solutions et RELX.
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