L'exploitation des données pour réduire la fraude aux services financiers numériques

La fraude financière est devenue un enjeu majeur pour les entreprises du continent comme le révèle une étude de Myriad Connect menée au Kenya l’année dernière. Celle-ci révèle que 61% des DSI des services financiers citent la fraude comme l’un des 5 principaux défis auxquels leurs institutions sont confrontées.


Plus d’un Kenyan sur cinq a été victime d’une fraude financière, notamment d’une fraude liée à l’argent mobile, aux achats en ligne ou à l’échange de cartes SIM, ou connaît quelqu’un qui en a été victime. La quasi-totalité des personnes interrogées envisageraient de passer à un prestataire de services financiers offrant une meilleure protection contre la fraude, ainsi que de payer des frais pour des services financiers plus sûrs. Malgré le nombre relativement élevé de personnes interrogées qui ont été victimes de fraude, 66,8 % ont déclaré qu’elles estimaient que leur banque, leur opérateur mobile ou leur fournisseur d’argent mobile en faisait assez pour les protéger contre ces types de fraude. Pour les entreprises telles que les services financiers, cet environnement changeant caractérisé par des volumes massifs de données et des risques de fraude croissants présente à la fois des défis et des opportunités.


L’un des défis majeurs actuels est la sécurisation de volumes massifs de données à caractère personnel et financier en transit et stockées. Un autre défi consiste à identifier les tentatives de fraude et de poursuivre les criminels en cas de fraude.


Les opportunités, cependant, se trouvent dans cette même prolifération de données numériques, qui offrent de nombreuses possibilités. Parmi lesquelles, les nouvelles approches d’analyse des données, analyse comportementale, du déploiement d’applications d’apprentissage automatique et de l’adoption de technologies émergentes qui permettraient de trouver les schémas sous-jacents à la fraude et de traquer plus efficacement les responsables. Les techniques d’analyse des données sont utilisées depuis longtemps pour la détection des fraudes, mais plus les organisations et les consommateurs utilisent les services numériques, plus les données disponibles pour l’analyse sont riches et répandues.


Désormais, le GPS fournit des informations géographiques, des applications interconnectées peuvent aider à identifier les coupables, et l’analyse des réseaux sociaux peut être exploitée pour comprendre les connexions au sein des [syndicats] et les schémas de comportement avant ou après la fraude.


Certains services financiers numériques, tels que les services bancaires en ligne ou les applications bancaires mobiles, offrent une multitude de données pouvant être collectées et analysées afin de recueillir des informations essentielles sur le lieu, la manière et les auteurs de la fraude, ainsi que les technologies pouvant être mises en œuvre pour prévenir la fraude.


Rien qu’en Afrique du Sud, le Service sud-africain de prévention de la fraude indique que les nouvelles plaintes contre la fraude ont augmenté de 56 % en 2017, mais que les pertes des entreprises qui ont pris des mesures proactives (telles que des audits, une ligne d’assistance téléphonique pour le signalement des fraudes, des évaluations des risques de fraude et une surveillance proactive des données) ont été inférieures de 12 à 56 %. Discovery Health est l’une des entreprises connues pour avoir économisé annuellement des centaines de millions de ronds en appliquant l’analytique à des données résultant des plaintes ces dernières années. Rien que l’année dernière, la société a découvert de nombreuses fraudes et récupéré des fonds détournés pour un montant total de plus de 568 millions de rands.

L’ACFE (Association for Certified Fraud Examiners) note que l’analyse de données est particulièrement utile lorsque la fraude est dissimulée parmi de grands volumes de données, et quelle peut être appliquée aux données financières et comptables, aux clients, aux fournisseurs, aux RH et aux données de référence externes, ainsi qu’aux communications et documents internes. Les données relatives à la présence des employés, à leurs dépenses et à l’accès aux sites physiques et aux réseaux peuvent également contribuer à l’identification des fraudes et déclencher des signaux d’alarme en cas de fraude interne potentielle, indique l’ACFE. Compte tenu de l’importance de l’analyse des données, 82 % des DSI interrogés dans le cadre de l’enquête de Myriad Connect utilisent des outils et plateformes de suivi et d’analyse en temps réel pour surveiller et gérer la fraude. L’analyse des données devrait constituer une partie essentielle de la boîte à outils des professionnels de la sécurité, qui peut aider à prévenir et à détecter la fraude- contribuant ainsi à atténuer le risque, à identifier la fraude plus rapidement et à réduire l’impact quelle peut avoir sur les organisations.


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