Les dernières technologies permettant aux banques de détecter et de prévenir la fraude par carte de crédit
La pandémie de COVID-19 a accéléré le passage aux paiements électroniques, qui ne devrait pas s’inverser de si tôt, voire jamais. Les cartes de crédit étaient le moyen de paiement le plus vulnérable aux escroqueries en ligne en 2022, avec des ventes de commerce électronique estimées à 1 034 milliards de dollars.
Cependant, la fraude est devenue plus courante que jamais, avec 127 millions d’Américains victimes de fraude par carte de crédit en 2021.
Approches pour la détection et la prévention des fraudes
Les banques, les néobanques et d’autres institutions financières peuvent tirer parti des technologies émergentes telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour détecter et prévenir la fraude.
Grâce à ces technologies, il est devenu possible d’alerter les titulaires de cartes pour qu’ils agissent avant que les fraudeurs ne retirent une somme d’argent importante de leurs cartes de crédit ou de débit.
Approches pour la détection et la prévention des fraudes
La fraude par carte de crédit est l’utilisation criminelle des informations d’identification ou de la solvabilité d’une autre personne, et elle se divise en deux catégories : la fraude avec carte présente et la fraude sans carte.
Comment les institutions financières détectent la fraude
Les banques, les émetteurs de cartes et d’autres institutions financières utilisent différentes politiques, outils, méthodologies et pratiques pour lutter contre la fraude d’identité et arrêter les transactions frauduleuses.
Ces institutions utilisent une variété de technologies, y compris l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, qui utilisent de grandes quantités de données pour apprendre les modèles d’utilisateurs, signaler les transactions problématiques et réagir à temps.
Comment les institutions financières préviennent la fraude
La prévention de la fraude par carte de crédit est un objectif important pour les institutions financières.
La tokenisation est un processus de remplacement des numéros de carte de crédit par des numéros générés aléatoirement impossibles à retracer. Cette méthode garantit que les transactions de paiement ne contiennent aucune information originale, ce qui réduit le risque de fraude. De plus, les institutions financières utilisent des règles pour aider à trouver des modèles d’activités frauduleuses et alerter le titulaire de la carte.
La confirmation des transactions bancaires est un autre moyen de prévenir la fraude. Les banques envoient une demande de confirmation au téléphone du titulaire de la carte, qui doit être vérifiée avant que la transaction ne soit approuvée. Cela garantit que le titulaire de la carte a autorisé la transaction, empêchant toute activité frauduleuse.
Les institutions et réseaux financiers ont classé les comportements frauduleux en 4 types :
Outils de prévention et de détection des fraudes
Les technologies et les stratégies de lutte contre la fraude sont conçues pour lutter contre les quatre types de fraude mentionnés. Toutes les grandes banques et sociétés de cartes de crédit travaillent à renforcer les mesures de sécurité et à améliorer leurs processus internes de détection des fraudes.
Étant donné que les banques et les sociétés de cartes de crédit doivent assumer une grande partie de la responsabilité financière de la fraude par carte de crédit, elles sont fortement investies dans la prévention de la fraude par tous les moyens. Voici quelques-unes des approches les plus courantes pour lutter contre la fraude par carte de crédit.
Alertes de transaction des consommateurs
Chaque alerte est une indication qu’une transaction a été initiée.
Alertes SMS
Les alertes SMS aident non seulement à identifier les tentatives de fraude au fur et à mesure qu’elles se produisent, mais donnent également aux clients de détail un plus grand sentiment de contrôle et de confiance.
Authentification multifacteur basée sur le centre d’appels
En plus d’offrir une authentification à 2 facteurs sur le Web, il existe désormais une technologie d’authentification à plusieurs facteurs pour les centres d’appels, y compris les installations à service complet et à distance.
Les agents émettent un jeton sur l’appareil mobile enregistré pour un compte et demandent à l’appelant d’authentifier la transaction en temps réel. L’authentification est actuellement invoquée pour certaines transactions et événements sensibles à la fraude et peut être étendue si nécessaire à l’avenir.
Mots de passe dynamiques
Cela garantit un haut niveau de sécurité car il authentifie un titulaire de carte conformément aux exigences réglementaires de la directive DSP2.
Outils d’enrichissement des données en temps réel
Les données en temps réel sont utiles pour améliorer les données KYC avec des données supplémentaires agrégées obtenues à partir de diverses sources telles que des bases de données open source, des services numériques et des réseaux sociaux. Cet outil est utile dans la détection des fraudes car il fournit des informations supplémentaires sur chaque titulaire de carte.
Apprentissage automatique (ML)
L’apprentissage automatique est devenu l’une des pierres angulaires de la détection des fraudes. C’est un système qui permet de recueillir et d’interpréter autant de données que possible sur les titulaires de carte et de les utiliser pour établir des habitudes d’achat.
Lorsque les fraudeurs utilisent les informations de la carte dans un nouvel emplacement, des alertes, des informations sur la vitesse de frappe et une nouvelle reconnaissance de téléphone. De plus, si la transaction a été effectuée dans un délai étrange, le système peut signaler ces transactions et s’assurer que le titulaire de la carte sait ce qui se passe.
Le système de prévention de la fraude de la boîte noire est un modèle d’apprentissage automatique qui aide à prévenir la fraude par carte. Ces systèmes deviennent de plus en plus populaires car ils donnent rapidement un score de risque de carte de crédit identifiant les facteurs susceptibles de conduire à des transactions risquées.
Il existe deux types d’apprentissage automatique, la boîte noire et la boîte blanche. Après 2021, la plupart des systèmes utilisés sont des boîtes noires, car ce type de ML utilise de nouvelles technologies telles que le big data, les similitudes de chaînes, l’apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.
Connaissez votre client (KYC)
KYC est une approche importante pour lutter contre la fraude financière. Il est conçu pour effectuer une vérification d’identité à différents niveaux (comme la vérification d’identité), permettant ainsi aux institutions financières de répondre aux exigences de conformité et de prévenir la fraude pour leurs clients.
Le processus KYC comprend la vérification de l’identité, du visage, des documents et de la biométrie. Par exemple, en Inde, les banques peuvent utiliser e-KYC qui leur permet de vérifier l’identité des personnes via une application distincte vérifiée par le gouvernement.
Biométrie vocale
La biométrie vocale est une nouvelle technologie utilisée par les institutions financières et les banques pour authentifier passivement les appelants en fonction de leur empreinte vocale. En comparant les caractéristiques vocales d’un appelant à un échantillon vocal vérifié et préalablement enregistré, cette technologie peut aider à identifier les fraudeurs et à signaler les appels passés sous la contrainte. Il automatise également le processus d’authentification des actionnaires, leur permettant d’accéder plus rapidement à leurs comptes.
Authentification basée sur les connaissances (KBA) améliorée
L’authentification améliorée basée sur les connaissances (KBA) est une autre technologie utilisée pour prévenir la fraude par carte de crédit. KBA valide les identités des titulaires de carte par rapport à des sources extérieures, telles que le numéro de sécurité sociale, la date de naissance, le numéro de téléphone et l’adresse d’une personne. En vérifiant si les informations personnelles fournies par un appelant apparaissent en association avec la même personne dans d’autres enregistrements, KBA peut créer des questions difficiles à deviner.
Authentification adaptative
L’authentification adaptative est une capacité de notation des risques de fraude par IA qui rassemblera les analyses de plusieurs canaux pour fournir des conseils clairs aux agents lors d’un appel. En combinant des anomalies telles que des attributs d’appareil inhabituels, un nombre excessif de transactions ou des empreintes vocales échouées dans un seul score de risque, les agents peuvent prendre les mesures appropriées pour prévenir la fraude avant qu’elle ne se produise.
Service de vérification d’adresse ou AVS
Le service de vérification d’adresse (AVS) est l’un des outils de prévention de la fraude les plus largement utilisés dans les transactions sans carte (CNP). AVS compare l’adresse de facturation utilisée dans la transaction avec les informations d’adresse de la banque émettrice pour le titulaire de la carte afin de s’assurer que l’achat se fait à l’adresse du client.
Géolocalisation
La géolocalisation fait correspondre l’emplacement du téléphone mobile d’un titulaire de carte avec l’emplacement d’une transaction, offrant un point de données supplémentaire lors de l’acceptation ou du refus d’une transaction. Il peut fonctionner en conjonction avec d’autres outils, tels que l’envoi au consommateur d’un code d’accès unique sur son mobile pour confirmer qu’il initie la transaction.
Outils de reprise de compte
Les outils de prise de contrôle de compte détectent les tentatives de prise de contrôle de compte grâce à l’authentification biométrique, à l’analyse d’activité qui compare le comportement en ligne actuel aux modèles établis par le passé et à la vérification générale des cartes. Les méthodes de vérification de carte, telles que la valeur de vérification de carte (CVV) ou le code de vérification de carte (CVC), sont requises dans les transactions CNP lorsqu’un code PIN ne peut pas être utilisé.
Dernier mot
En numérisant les capacités de prévention de la fraude à l’aide de l’IA et d’autres technologies avancées, les banques et les institutions financières peuvent accélérer leur réponse à la fraude et aider les titulaires de carte à se sentir plus à l’aise pour passer aux paiements numériques.
Comme la fraude au paiement continue d’être un problème sérieux, il est essentiel de prendre des mesures pour protéger les utilisateurs et leurs comptes. L’utilisation d’outils anti-fraude, leur amélioration continue et la découverte de nouvelles techniques et technologies année après année sont essentielles pour lutter contre la fraude aux paiements.
Ne laissez pas la fraude au paiement entraver la croissance de votre entreprise ! Tirez parti d’un partenaire logiciel qui comprend profondément l’industrie des paiements et peut aider les entreprises qui proposent des cartes prépayées ou de crédit avec les solutions anti-fraude que leurs titulaires de carte apprécieront.
