Pour lutter contre la fraude au crédit résiduelle avec un maximum de ROI et un minimum d’efforts, de nombreuses entreprises complètent leurs dispositifs existants par des solutions à base d’intelligence artificielle (IA) et de Machine Learning (ML). D’après un rapport publié par l’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) en 2019*, les deux tiers des établissements de crédit devraient adopter ces innovations dans les mois et les années à venir. Voici quatre raisons pour lesquelles vous avez tout intérêt à faire de même.
Chaque entreprise adopte les grandes évolutions technologiques à son propre rythme, selon ses contraintes, sa culture et ses priorités. La fraude, elle, n’a qu’un seul rythme d’innovation : ultra-rapide. Boostées par les technologies de pointe, les tactiques des fraudeurs sont de plus en plus compliquées, subtiles et agiles… donc de plus en plus difficiles à détecter. Les établissements de crédit doivent absolument investir dans des dispositifs à la hauteur de leurs adversaires et prendre le virage de l’IA et du ML s’ils ne veulent pas se retrouver hors jeu.
Les fraudeurs sont des experts du ROI. Ils ont tendance à se diriger vers les systèmes les plus vulnérables, ceux qui demandent le moins d’efforts possibles. Or, dans le milieu du crime organisé, les nouvelles vont vite. Une fois connue, la faille est exploitée rapidement et massivement. Le maillon faible devient alors un véritable attrape-fraude qui récupère les plus mauvais dossiers, avec le coût financier et réputationnel que cela implique. Si vos concurrents passent à l’IA et colmatent leurs propres brèches, c’est vous qui devenez la cible de choix. À l’inverse, en adoptant une IA anti-fraude efficace, vous développez rapidement une réputation de cible difficile, dont les fraudeurs se détournent naturellement. CQFD.
Tout comme le Groupe d’action financière (GAFI) a décidé il y a peu de passer à la loupe les moyens et les processus de KYC des banques françaises en matière de lutte contre la fraude, l’UE va forcément en venir à légiférer sur les moyens à mettre en place pour lutter contre la fraude et en particulier la lutte conte le terrorisme.
S’il y a exigence de moyens et de résultat, ces moyens passeront sûrement par des dispositifs d’IA. Les entreprises qui auront pris les devants en adoptant dès maintenant ces outils et en se familiarisant avec la culture et les process qui leurs sont associés, seront les mieux placées pour intégrer en douceur ces nouvelles réglementations et s’y conformer. Mieux : on peut penser qu’il s’agira pour elle d’un avantage en termes de réputation.
Dernières raison, et non des moindres : le ROI obtenu grâce à l’IA dans la lutte anti-fraude peut inciter d’autres services à adopter l’IA et la transformation digitale sur des sujets plus étroitement liés au core-business (scoring, placement produit, tunnels de vente, réduction du churn).
Et toute l’entreprise peut capitaliser sur les bases posées par l’adoption de l’IA dans la lutte contre la fraude, en exploitant les données et les processus issus sur ce chantier pionnier. Pas besoin de tout réinventer : le sillon est pré-tracé.
Optimisation des processus, gain de performance, meilleurs résultats, avantage compétitif. C’est toute l’activité de votre entreprise qui peut gagner à adopter des outils à base d’IA experte tels que Bleckwen Credit Fraud Services pour lutter contre la fraude. D’autres n’ont pas attendu. C’est le moment ou jamais de vous lancer.
Un des enjeux les plus importants pour créer des modèles de détection performants et viables pour nos clients (des organismes de financement tels que le crédit, le leasing et le factoring) est d’obtenir une donnée, qualifiée comme frauduleuse ou non, suffisamment importante en volume et diverse en patterns de fraude ou non-fraude.
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