Utilisation du potentiel de la science des données et de l'apprentissage automatique pour la détection des fraudes

Les entreprises du monde entier perdent jusqu'à 10 % de leur chiffre d'affaires annuel ou 3,7 billions de dollars en moyenne à cause de la fraude. D'autre part, les fraudes sont difficiles à détecter et les organisations n'ont réussi à découvrir qui a commis la fraude que dans 17 % des audits financiers. Dans la plupart des cas, les fraudes sont commises par des employés, des gestionnaires et des clients, mais il existe également des cas où celui qui commet une fraude est un propriétaire d'entreprise.

C'est pourquoi les entreprises ont commencé à explorer de nouvelles façons de protéger leurs actifs et se sont tournées vers la science des données et l'apprentissage automatique comme les armes technologiques les plus puissantes de notre époque. Aujourd'hui, nous parlons de la façon dont ces technologies aident à détecter la fraude, des avantages de l'apprentissage automatique et de la manière de l'utiliser pour prévenir la fraude.

Comment l'apprentissage automatique aide-t-il à détecter les fraudes ?

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Afin de détecter la fraude, vous devez d'abord entraîner le moteur d'apprentissage automatique. Cela inclut l'utilisation de données historiques et la création de règles que l'intelligence artificielle utilisera pour détecter les signaux potentiels. Par exemple, vous pouvez l'entraîner à détecter et à bloquer les transactions frauduleuses ou les connexions suspectes. Cependant, vous devez également créer des règles de non-fraude pour garantir une plus grande précision et exactitude.

Notez qu'il existe une différence entre l'apprentissage automatique et l'IA. L'IA est un concept plus large tandis que l'apprentissage automatique est sa sous-catégorie et l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique, comme son nom l'indique, permet aux machines d'apprendre à partir des données.

3 avantages de l'apprentissage automatique pour la détection des fraudes

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Détection rapide

Contrairement aux humains, les machines peuvent traiter de grands ensembles de données et identifier des comportements et des modèles inhabituels en quelques millisecondes. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent vraiment accélérer n'importe quel processus et aider à accélérer les découvertes profondes .

Moins de travail manuel et moins de coûts

Pour les raisons susmentionnées, il n'est plus nécessaire que les agents humains examinent les données manuellement. Les machines feront tout le travail acharné, en plus, elles peuvent fonctionner 24h/24 et 7j/7 sans avoir besoin de faire une pause.

Les entreprises n'ont plus à augmenter les coûts de gestion des risques lors de la mise à l'échelle, car les systèmes d'apprentissage automatique peuvent remplacer plusieurs employés et gérer littéralement n'importe quel volume de données, même pendant les périodes les plus chargées.

Meilleures prédictions

Plus l'algorithme s'exécute longtemps, plus il devient précis. Les moteurs d'apprentissage automatique peuvent traiter d'importants actifs de données, trouver des modèles similaires et se former facilement, ce qui n'est pas le cas des humains qui auraient besoin de mois pour identifier des comportements suspects ou trouver des similitudes dans différents types de comportements frauduleux. De plus, selon des études, les algorithmes d'apprentissage automatique ont un taux de réussite de 96 % dans la détection et la prévention de la fraude.

Quels secteurs utilisent la science des données et l'apprentissage automatique pour la détection des fraudes ?

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Entreprises de commerce électronique

On prévoit qu'une myriade de sites Web de commerce électronique et de boutiques en ligne perdront jusqu'à 50 milliards de dollars à cause de la fraude d'ici 2024. C'est pourquoi certaines marques de commerce électronique populaires ont commencé à utiliser l'apprentissage automatique pour protéger des données précieuses , découvrir quels produits les fraudeurs ciblent le plus, quelle carte paiements à bloquer et de comprendre pourquoi le système signale certaines transactions comme frauduleuses.

Jeux et paris en ligne

Les plateformes de paris et de jeux d'argent ainsi que les sociétés d'iGaming offrent généralement des récompenses attrayantes et des bonus d'inscription aux nouveaux utilisateurs. Voulant obtenir le plus de bonus possible, certains utilisateurs créent plusieurs comptes afin de réclamer plusieurs bonus.

Les utilisateurs essaient de créer plusieurs comptes, de tromper les joueurs, d'utiliser des robots de poker ou de simuler le nombre d'utilisateurs affiliés qu'ils amènent. Tout cela peut être facilement détecté par des systèmes d'apprentissage automatique qui analysent les données et les comportements suspects. C'est pourquoi de nombreuses sociétés de jeux en ligne utilisent la science des données et l'apprentissage automatique pour s'assurer que leurs utilisateurs sont réels.

Les entreprises du métaverse et les géants de la technologie adoptent également l'IA et l'apprentissage automatique. Sachant que de nombreuses personnes recherchent des moyens de gagner de l'argent dans Metaverse , il est également super important de prévenir la fraude dans un monde virtuel où vous ne pouvez pas vraiment dire qui est qui.

Institutions financières

Les institutions financières telles que les banques, les assureurs et les sociétés de technologie financière doivent s'assurer qu'elles ne traitent pas avec des escrocs, mais elles doivent également rester compétitives sur le marché. La science des données et l'apprentissage automatique peuvent aider à identifier les profils frauduleux, à éviter les amendes réglementaires et, enfin, à obtenir des informations précieuses sur leur base d'utilisateurs et leur profil d'utilisateur typique et sur ce qu'ils peuvent faire pour améliorer leur service.

Comment utiliser l'apprentissage automatique pour détecter et prévenir la fraude

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Collecter des données

Pour obtenir les résultats les plus précis dès le début, rassemblez autant de données que possible. Si vous utilisez déjà un outil de prévention de la fraude mais qu'il ne prend pas en charge l'ajout de champs personnalisés, vous devrez faire tout cela manuellement.

Par exemple, si vous exploitez une entreprise de commerce électronique, vous devez collecter des données telles que l'unité de gestion des stocks, la valeur de la transaction et le type de carte de crédit. Ensuite, vous aurez besoin de données relatives au client, telles que le type d'appareil qu'il utilise et les données IP.

Définis les règles

Vous pouvez définir des règles simples (si-ceci-alors-cela) ou multi-paramètres et resserrer les conditions de déclenchement chaque fois que cela est nécessaire. Les règles peuvent être super descriptives afin que vous puissiez clairement comprendre comment certaines actions, telles que les connexions, peuvent finir par être frauduleuses.

Vous pouvez et vous devez revoir les règles de temps en temps et ajuster les seuils manuellement. Par exemple, vous pouvez filtrer les règles par type et précision et activer ou désactiver les suggestions d'apprentissage automatique.

Former et tester l'algorithme

Pour vous assurer que l'algorithme atteint une précision maximale, vous devez l'entraîner et le tester tous les 180 jours ou même plus tôt.

Alternativement, vous pouvez laisser le système d'apprentissage automatique se recycler en fonction des données accumulées pendant que vous pouvez accéder et réviser ces règles à tout moment. Cela peut être très important car vous devriez être en mesure d'isoler les règles qui ont contribué à la détection et à la prévention des fraudes dans les cas passés.

Vous pouvez calculer la précision de l'algorithme dans une certaine plage de dates, puis définir de nouvelles règles ou modifier les règles actuelles et surveiller les résultats.

Sommaire

Que vous soyez un propriétaire d'entreprise ou un responsable de la fraude, vous devez avoir un contrôle total sur votre stratégie de risque, et la science des données et l'apprentissage automatique peuvent certainement vous aider dans tout cela. Avec le temps, vous préviendrez et réduirez les tentatives de fraude à presque aucune.

Auteur : Nina Petrov est une spécialiste du marketing de contenu, passionnée par la conception graphique, le marketing de contenu et la nouvelle génération d'entreprises vertes et sociales. Elle commence la journée en faisant défiler son condensé sur les nouvelles tendances numériques tout en sirotant une tasse de café avec du lait et du sucre. Son petit lapin blanc a tendance à répondre à vos mails lorsqu'il est en vacances.

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