Banques : lutter contre la fraude par IA

Certains réseaux du crime organisé, acteurs étatiques et autres criminels, qui disposent maintenant de méthodes sophistiquées, trouvent de nouveaux moyens de contourner les barrières antifraude des institutions financières. Il existe des groupes criminels spécialisés qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) générative pour contourner les contrôles d’authentification au moyen de campagnes d’hameçonnage par courriel, message texte et téléphone. Ils arrivent même à tromper les banques et leurs clients en ayant recours à des techniques de fraude très crédibles, notamment des voix générées par l’IA qui peuvent déjouer les systèmes de reconnaissance vocale.

La facilité avec laquelle les criminels peuvent utiliser ces technologies de pointe complique la tâche aux institutions financières, déjà confrontées à une hausse de virements électroniques, d’ouvertures de comptes en ligne et de chèques frauduleux. Cela signifie que même si elles ont récemment changé d’approche de lutte contre la fraude, les institutions financières doivent continuellement revoir leur stratégie pour s’adapter aux nouvelles menaces.

Bien que l’IA générative pose de nouvelles menaces pour les institutions financières, elle s’accompagne d’opportunités inédites de détection et de prévention de la fraude et d’enquête sur celle-ci.

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Établir une stratégie de détection et de prévention des fraudes pensée par l’humain et propulsée par la technologie

De nombreuses banques explorent déjà comment l’IA générative peut améliorer leur capacité à surveiller les opérations, à détecter les nouvelles menaces et à renforcer leurs mécanismes de défense. Mais il peut être risqué d’agir trop vite sans se doter des outils, des capacités et des compétences nécessaires; inversement, tarder à agir peut rendre les organisations vulnérables, surtout si d’autres utilisent déjà la technologie pour accroître leur efficacité, réduire leurs coûts et améliorer l’expérience client.

Il est essentiel de trouver la solution qui convient le mieux à votre organisation. Toutefois, la lutte contre la fraude ne se limite pas à la technologie et aux compétences nécessaires pour la déployer. Il faut également avoir des capacités humaines, soit l’ingéniosité, la compréhension des enjeux et la résolution des problèmes. En combinant de nouveaux outils à une expertise sectorielle et fonctionnelle approfondie, vous développerez une solide compréhension des problèmes que vous devez régler et aurez une confiance accrue dans les résultats que vous obtiendrez.

Clarté et confiance en cas de crise

Lorsqu’il y a fraude, les institutions financières doivent adopter une approche rigoureuse, professionnelle et indépendante dans leur enquête. Notre équipe des services de juricomptabilité met à profit sa vaste expérience des outils d’analyse de données et de la technologie judiciaire pour recueillir et analyser les preuves, réunir les informations et mener des entretiens afin de vous fournir des conseils avisés et fiables.

En explorant les faits et la situation, nous vous aidons à réagir rapidement et à rétablir vos activités en cas de crise. Nous pouvons également vous aider à résoudre les problèmes constatés lors d’une enquête, comme les lacunes en matière de contrôles, les questions de réglementation et les possibilités d’amélioration de la gouvernance.

Comment les institutions financières peuvent-elles se préparer à lutter contre la fraude en utilisant l’IA générative?

Préparez vos données pour l’IA générative

L’utilisation de l’IA générative à grande échelle nécessite une architecture de données moderne qui intègre, normalise et synthétise les informations provenant de diverses sources. De nombreuses organisations devront revoir leurs pratiques de gouvernance et de gestion des données, et évaluer la qualité et la disponibilité de leurs données.

Pour les institutions financières, l’un des défis − qui est source d’opportunités − est le grand nombre de points de données à analyser pour détecter les éventuels cas de fraude. L’IA générative a le potentiel intéressant de rationaliser la gestion du risque de fraude en agrégeant les données issues de différentes sources internes et externes afin de créer des indicateurs dont les agents peuvent se servir pour évaluer les alertes de fraude de manière plus efficace et efficiente. On peut ainsi prioriser les alertes à risque élevé, tout en réduisant la nécessité d’examiner les faux positifs.

Alors que les attaques criminelles se complexifient, il devient de plus en plus difficile pour les institutions financières qui travaillent en vase clos de savoir quels facteurs de risque sont les plus importants. Elles doivent pour cela regarder au-delà de leur propre cadre et opter pour la collaboration, la mise en réseau et l’utilisation des données en consortium. La collaboration avec un conseiller externe qui privilégie une stratégie antifraude fondée sur les renseignements leur donne une meilleure idée des risques dans leur secteur et les aide à intégrer rapidement les nouvelles menaces à leurs modèles d’évaluation des fraudes.

Mettre en place des contrôles qui facilitent la prise de décisions intelligentes

La mise en place de contrôles efficaces est un premier pas important avant l’implantation de l’IA générative pour automatiser certains processus manuels que de nombreuses banques utilisent pour détecter les fraudes. Prenons l’exemple du processus de gestion des litiges. Le volume de litiges découlant des opérations frauduleuses ou non frauduleuses ne cesse d’augmenter, tout comme les ressources nécessaires au traitement de ces dossiers, ce qui alourdit les coûts d’exploitation des banques dans ce domaine.

La conception de contrôles de base qui définissent les échéanciers et s’alignent sur l’appétit pour le risque d’une banque permet la mise en place d’une solution d’intelligence artificielle qui facilite le traitement direct. Vous pouvez ainsi établir votre niveau de risque, réduire vos coûts et résoudre les problèmes de vos clients plus rapidement.

Adopter une approche d’IA générative responsable

L’IA générative peut faire des liens et dégager des tendances qui ne sont pas forcément évidentes. Toutefois, les données non structurées, non fiables et incomplètes introduisent du bruit et créent des lacunes qu’un grand modèle de langage peut tenter de combler d’une manière qui pourrait entraîner involontairement des risques.

Il est important de comprendre ces risques en adoptant dès le départ une vision globale et multidimensionnelle de l’IA générative, plutôt que de la considérer comme une simple décision ou un processus purement technique. L’adoption au départ d’une approche d’IA générative responsable vous aidera à définir le mode d’utilisation qui vous permettra de créer de la valeur sans risquer votre réputation.

Harmonisez vos stratégies en matière de ressources et de technologie

Pour les entreprises, l’IA générative soulève d’importantes questions relatives aux ressources. Les institutions financières qui utilisent l’intelligence artificielle pour automatiser les processus de création de dossiers de cas et de gestion des preuves doivent harmoniser leur stratégie en matière de technologie à celle des ressources utilisées. Elles devront réfléchir aux répercussions de l’IA générative sur certains domaines tels que la formation et le développement, la gestion de la performance, les récompenses, le recrutement et l’intégration.

Il faut notamment réfléchir à la réaffectation stratégique du personnel auparavant chargé de recueillir manuellement des données provenant de diverses sources afin de cibler les fraudes potentielles. Ces employés auront désormais plus de temps à consacrer à des activités à valeur ajoutée, comme l’évaluation des circonstances entourant les fraudes pour mieux comprendre ce qui s’est passé, mais aussi la détection d’un volume plus grand de fraudes. Les organisations peuvent également utiliser ces ressources pour former leurs équipes à mieux évaluer les domaines de fraude potentiels, et les accompagner dans cette tâche.

Plus encore, ces employés auront plus de temps pour communiquer avec les clients concernés afin de leur expliquer plus en détail ce qui s’est passé, les conséquences pour eux et la suite des choses. Ces conversations difficiles peuvent atténuer l’effet traumatisant d’une fraude et contribuer à préserver la réputation d’une banque.

Une nouvelle approche de la lutte contre la criminalité financière

Les groupes organisés de criminels trouvent des moyens d’arriver à leurs fins malgré les mécanismes en place pour prévenir et détecter les fraudes. Toutefois, certaines applications d’IA générative prometteuses aident les institutions financières à suivre de manière efficace et efficiente les tendances en matière de fraude.

En combinant la force de l’humain à la puissance de la technologie, vous pourrez utiliser les capacités de l’IA générative pour prévenir et détecter la fraude. Lorsqu’elles collaborent et échangent de l’information par le biais d’écosystèmes et de relations stratégiques, qu’elles posent de solides fondations en matière de données et qu’elles forment des talents à l’interne, les organisations peuvent identifier les tendances et les anomalies passées inaperçues, tout en réduisant le temps que les agents consacrent à agréger les informations sur les cas.

De cette manière, non seulement vous réduirez le risque de pertes financières catastrophiques, mais vous améliorerez aussi l’expérience de vos clients. Ceux-ci auront une plus grande confiance en vos services, sachant que votre personnel ne bloquera pas inutilement leurs cartes bancaires et résoudra rapidement tout problème lié à une opération douteuse. Vous pourrez ainsi bâtir leur confiance tout en obtenant des résultats durables qui créent de la valeur pour eux comme pour votre organisation.

Un point de vue extérieur peut aider

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