Comment les algorithmes d’IA détectent-ils les non-conformités

Les algorithmes d’IA ont fait couler beaucoup d’encre dans la presse, mais que peuvent-ils faire dans le monde des paiements ? Depuis l'introduction des systèmes de paiement en ligne, il y a toujours eu des gens qui cherchent à accéder illégalement aux finances d'autrui. C’est devenu un problème important à l’ère moderne, car toutes les transactions peuvent être facilement effectuées en ligne en saisissant simplement vos informations. Les criminels ont réussi à voler plus de 1,2 milliard de livres sterling grâce à des fraudes autorisées et non autorisées en 2022, ce qui équivaut à plus de 2 300 livres sterling volées chaque minute.

Le secteur bancaire et financier a réussi à empêcher que 1,2 milliard de livres sterling supplémentaires de fraude non autorisée ne tombent entre les mains de criminels.

Les violations de données peuvent mettre en péril la sécurité des organisations, des consommateurs, des banques et des commerçants. Ils peuvent également entraîner un vol d'argent et, à terme, une perte de fidélité de la clientèle et une atteinte à la réputation de l'entreprise.

Un algorithme d’IA est une série d’instructions permettant à un ordinateur ou à un système d’apprendre et de fonctionner de manière autonome. Dans notre vie quotidienne, nous rencontrons diverses plateformes telles que des sites Web de commerce électronique, des plateformes de trading comme TradingView et des plateformes de partage de vidéos comme YouTube. Ces plates-formes exploitent les systèmes de recommandation pour collecter des données sur les utilisateurs et fournir des suggestions personnalisées afin d'améliorer l'engagement des utilisateurs. Par exemple, TradingView utilise l'IA pour fournir aux utilisateurs des informations et des recommandations qui peuvent les aider à prendre de meilleures décisions commerciales.

Les programmes d’IA sont régis par un ensemble complexe de règles dictant leurs actions et leur capacité d’apprentissage. L’IA n’existerait pas s’il n’y avait pas d’algorithme.

À la base, un algorithme d’IA reçoit des données de formation et utilise ces informations pour acquérir et développer des connaissances. Une fois ses tâches terminées, il utilise les données de formation comme base. Certains algorithmes d’IA peuvent apprendre de manière autonome et intégrer de nouvelles données pour améliorer les opérations. D'autres auront besoin de l'aide d'un programmeur pour rationaliser leurs processus.

La détection de la fraude dans les transactions financières implique l'identification d'activités anormales qui s'écartent des schémas légitimes. Les algorithmes d’IA sont hautement qualifiés pour identifier des modèles et peuvent être formés pour classer les transactions comme frauduleuses ou non frauduleuses à l’aide de données antérieures. Les algorithmes d’IA ont de multiples applications pour améliorer la détection des fraudes dans les applications financières. Certaines des méthodes et techniques couramment utilisées comprennent :

Les techniques de PNL, telles que les conversations textuelles entre clients et représentants bancaires, sont applicables pour analyser des données non structurées. L’IA peut analyser et comprendre ces interactions pour détecter les conversations ou demandes frauduleuses.

L’IA peut analyser de vastes réseaux de transactions et détecter des modèles interconnectés qui indiquent des activités frauduleuses potentielles. En analysant les connexions entre différents comptes, l’intelligence artificielle peut détecter des réseaux d’individus impliqués dans des activités frauduleuses ou des systèmes de blanchiment d’argent.

Les algorithmes d’IA peuvent surveiller en permanence les transactions en temps réel, détectant et signalant instantanément toute activité potentiellement suspecte. La surveillance en temps réel permet une action instantanée, comme bloquer une transaction ou contacter le client pour confirmer la légitimité de la transaction.

Les algorithmes d’IA ont la capacité d’apprendre des modèles de comportement normal en analysant les données historiques des transactions. Tout écart par rapport à ces modèles peut être identifié comme potentiellement frauduleux.

Bien que les algorithmes d’IA puissent être appliqués de nombreuses manières pour détecter les transactions non standard, le ML en est au cœur. Le ML est une branche de l'IA qui permet à une machine ou à un système d'apprendre et d'améliorer ses performances grâce à l'expérience. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser de vastes données, acquérir des connaissances à partir d'observations et prendre des décisions éclairées.

Les algorithmes d'apprentissage automatique améliorent leurs performances au fil du temps grâce à la formation, qui implique une exposition à des données supplémentaires. Les modèles d'apprentissage automatique résultent de l'application d'un algorithme à un ensemble de données utilisé pour la formation. Le modèle s’améliorera à mesure que davantage de données seront utilisées. Le secteur des services financiers traite souvent de grandes quantités de données concernant les transactions quotidiennes, les factures, les paiements, les fournisseurs et les clients, ce qui le rend idéal pour l'apprentissage automatique.