Principaux renseignements
- Sept personnes interrogées sur dix ont été confrontées à la fraude, et près de 40 pour cent d’entre elles ont signalé plusieurs cas.
- Une proportion impressionnante de 83 pour cent des professionnels de la lutte contre la fraude prévoient d’intégrer des outils de GenAI au cours des deux prochaines années.
- L’analyse en temps réel et les modèles prédictifs sont essentiels pour que les institutions financières puissent détecter les activités frauduleuses rapidement et avec précision.
Tendances en matière de fraude et progrès technologiques
La semaine de sensibilisation à la fraude 2024 mettra l’accent sur les technologies innovantes pour lutter contre la fraude, avec le SAS et l’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) en tête de file. SAS, ainsi que plus de 1 000 organisations, soutient cette initiative internationale du 17 au 23 novembre. Cette année, l’accent est mis sur la sensibilisation et la lutte contre la fraude, en particulier dans le contexte de l’activité criminelle induite par l’IA.
Une étude de SAS intitulée « Faces of Fraud » révèle une tendance mondiale préoccupante : sept personnes interrogées sur dix ont été confrontées à la fraude, et près de 40 pour cent d’entre elles ont fait état de plusieurs cas. Bien que le taux soit légèrement inférieur aux Pays-Bas (58 pour cent), plus de la moitié des Néerlandais interrogés ont été victimes d’une fraude. Une étude récente de SAS et de l’ACFE sur la technologie anti-fraude met en évidence l’intégration croissante des outils GenAI dans les programmes anti-fraude. Un pourcentage impressionnant de 83 pour cent des professionnels de la lutte contre la fraude prévoient d’intégrer ces technologies au cours des deux prochaines années.
Analyse en temps réel et modèles prédictifs
Cette adoption rapide reflète une course aux armements technologiques entre les entreprises et des organisations criminelles de plus en plus sophistiquées. Les professionnels sont confrontés au défi supplémentaire de la mise en œuvre éthique et légale de ces puissantes technologies. Olaf Passchier, Benelux Lead for Fraud, Compliance, and Public Security chez SAS, insiste sur ce point : » Alors que les entreprises et les gouvernements continuent d’innover avec des apps et des services numériques pour répondre à la demande des consommateurs, les criminels s’appuient sur des outils avancés comme l’IA générative pour exploiter les vulnérabilités. Cependant, nos clients démontrent constamment qu’il est possible de lutter avec succès contre la fraude en ces temps difficiles. » Il souligne l’importance de construire des architectures de données robustes, d’utiliser efficacement les données et de mettre en œuvre une « IA composite » pour s’adapter à des menaces en constante évolution.
Les analyses en temps réel sont cruciales pour les institutions financières, car elles ont besoin de quelques millisecondes pour approuver ou rejeter les transactions entrantes. Sachant que les transactions par carte de crédit s’élèvent en moyenne à près de deux milliards par jour, il est primordial de détecter les activités frauduleuses rapidement et avec précision. Nets, un fournisseur de paiements numériques qui fait partie du Nexi Group à Milan, s’appuie sur la technologie anti-fraude avancée de SAS pour y parvenir.
Études de cas : Innovations dans la lutte contre la fraude
Servant plus de 740 000 points de vente et collaborant avec des centaines de banques, Nets s’appuie sur les capacités d’IA de SAS pour optimiser en permanence ses modèles prédictifs de fraude, garantissant ainsi à des millions de consommateurs des paiements directs sûrs et transparents. Jukka-Pekka Kokkonen, responsable de la fraude et des litiges chez Nexi Group, explique : « Avec SAS Fraud Management, nous pouvons analyser des quantités massives de données pour reconnaître des modèles inhabituels et différencier les transactions frauduleuses des transactions légitimes, le tout en temps réel. Il est essentiel de surveiller en permanence les performances de détection des fraudes. La solution de SAS nous permet de répondre avec souplesse à l’évolution des menaces dans diverses régions du monde.
Quálitas MX, le plus grand assureur automobile du Mexique, illustre le rôle de l’innovation et de la technologie dans la lutte contre la fraude à l’assurance. En partenariat avec plus de 1 000 agences, Quálitas utilise SAS pour analyser les données et identifier les demandes d’indemnisation frauduleuses, afin de minimiser les pertes. Cette approche proactive lui permet de maintenir les primes à un niveau abordable et d’accélérer le remboursement des sinistres légitimes, ce qui favorise l’excellence du service et la fidélisation des clients.
Mise en œuvre de plans stratégiques
« Notre entreprise traite d’énormes volumes de données et de transactions », déclare René Abdala, directeur de la planification stratégique chez Quálitas. « SAS nous fournit une vue d’ensemble de nos clients, ce qui nous permet d’identifier plus rapidement les fraudes et autres risques. Nous utilisons également SAS pour l’optimisation des prix et le suivi des indicateurs clés de performance dans l’ensemble de notre organisation.
À Malte, l’administration fiscale et douanière (MTCA) met en œuvre un plan stratégique de trois ans pour moderniser sa technologie de collecte des recettes fiscales et douanières. Elle utilise les solutions SAS pour détecter les problèmes de conformité et s’assurer que les particuliers et les entreprises contribuent équitablement. Les pertes mondiales dues à la non-conformité, à la fraude fiscale et à l’évasion fiscale représentent 10 à 20 pour cent des recettes publiques annuelles prévues. Dans les pays où l’application des lois est plus faible, ce chiffre peut grimper jusqu’à 80 pour cent.
L’analyse des données permet à l’AMCT d’améliorer la surveillance et d’accélérer les interventions. Joseph Caruana, commissaire chargé de la fiscalité et des douanes à la MTCA, souligne l’impact transformateur : « Auparavant, nous nous appuyions entièrement sur des processus manuels. Grâce aux capacités d’analyse avancée et d’IA de SAS, nos contrôles sont désormais plus rapides et plus efficaces. Ils s’appuient sur des comparaisons fondées sur des données, ce qui nous permet de prendre des décisions plus précises et plus opportunes. »
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