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Maîtriser la détection et la prévention des fraudes dans la banque et la FinTech

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FinTech

Imaginez ceci : Vous participez à un appel vidéo avec votre directeur financier et quelques collègues. Tout semble normal jusqu'à ce que vous réalisiez qu'aucun d'entre eux n'était réellement présent. À ce moment-là, vous avez déjà partagé des informations sensibles ou transféré de l'argent à un tiers. C'est exactement ce qui s'est passé en janvier 2024, lorsqu'un employé d'une entreprise basée à Hong Kong a été a été amené à virer $25 millions d'euros à des fraudeurs. Les escrocs ont utilisé la technologie deepfake pour imiter le directeur financier et d'autres personnes lors de l'appel, visages, voix et tout le reste.

La réalité, c'est que cela peut arriver à n'importe qui aujourd'hui. La fraude dans le secteur bancaire et FinTech a évolué bien au-delà des cartes volées et des courriels d'hameçonnage. Nous parlons de voix générées par l'IA, d'identités synthétiques et de faux cadres qui réalisent des escroqueries de plusieurs millions de dollars.

Si cela ne vous incite pas à repenser votre stratégie de lutte contre la fraude, cela devrait être le cas. Dans ce guide, je vous guiderai à travers les étapes suivantes les principaux types de fraude, la manière dont la détection fonctionne aujourd'hui et les meilleurs moyens de garder une longueur d'avance.

$40B

de pertes dues à la fraude sont prévues aux États-Unis d'ici 2027, grâce à la GenAI

Source : Deloitte

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les banques et les FinTechs ont perdu plus de $1M à cause de la fraude rien qu'en 2023.

Source : Alloy

Les types de fraude les plus courants dans le secteur bancaire et la FinTech aujourd'hui

On ne peut pas lutter contre ce que l'on ne comprend pas parfaitement. Et si la fraude évolue constamment, il ne faut pas oublier que certains des plus vieux trucs du livre sont toujours d'actualité. Nous avons mûri, mais eux aussi se sont adaptés. Ainsi, avant de nous plonger dans la prévention, examinons les techniques de fraude les plus courantes qui menacent les banques et les FinTechs aujourd'hui et pourquoi une détection de la fraude solide et adaptative dans les services financiers est plus importante que jamais.

Vol de données d'identification et prise de contrôle de comptes (ATO)

Le vol d'informations d'identification et l'abus de confiance se produisent lorsque des fraudeurs utilisent des informations d'identification volées pour se connecter à des comptes d'utilisateurs. Ils utilisent des astuces telles que l'hameçonnage assisté par ordinateur, le bourrage d'informations d'identification et les logiciels malveillants pour déjouer les mesures de sécurité. Des tactiques plus avancées comme le détournement de session, les attaques de type "man-in-the-middle" (MitM) et l'échange de cartes SIM leur permettent d'intercepter les codes d'authentification et de vider les comptes avant que quiconque ne s'en aperçoive.

Fraude à l'identité synthétique

Les fraudeurs mélangent de vraies et de fausses données personnelles - souvent en utilisant l'IA - pour créer des identités qui n'appartiennent en réalité à personne. Ces profils synthétiques passent à travers les contrôles de sécurité, permettant aux criminels d'ouvrir des comptes bancaires, de contracter des prêts et de blanchir de l'argent. Sans victime réelle pour signaler la fraude, l'activité frauduleuse passe souvent inaperçue jusqu'à ce qu'il soit trop tard. La détection de ces activités nécessite une IA sophistiquée et un solide système de gestion des fraudes dans le secteur bancaire.

Fraude aux paiements en temps réel

Avec les systèmes de paiement instantané, les fraudeurs exploitent la rapidité et l'irréversibilité des transactions pour déplacer des fonds volés avant d'être détectés. Parmi les tactiques les plus courantes, citons la fraude par paiement poussé autorisé (APP) et les réseaux de mules qui dispersent rapidement l'argent illicite. Une fois que l'argent est parti, il n'y a pas de rétrofacturation, et les banques ont besoin d'une surveillance avancée de la fraude bancaire pour détecter les menaces avant qu'elles ne s'aggravent.

Fraude à la carte de crédit et à la carte non présentée (CNP)

Les fraudeurs s'emparent des données des cartes par écrémage, fuite de données et hameçonnage, et les utilisent pour effectuer des achats en ligne douteux sans avoir besoin de carte physique. Ils réalisent des escroqueries telles que la fraude par rétrofacturation, le bourrage d'informations d'identification et les attaques menées par des robots, accumulant les frais avant que quiconque ne s'en aperçoive. Lorsque les informations de cartes volées inondent le dark web, les banques et les commerçants doivent faire face aux retombées.

Exploits liés à l'API et à l'open banking

Alors que les banques et les entreprises fintech s'appuient de plus en plus sur des API bancaires ouvertes, les fraudeurs cherchent des failles de sécurité pour voler des données et détourner des transactions. Une authentification faible, des API mal configurées et des points de terminaison exposés permettent aux attaquants de manipuler des comptes, d'initier des paiements non autorisés ou de récupérer des données financières sensibles. Les intégrations de tiers étant plus nombreuses que jamais, un seul maillon faible peut ouvrir la porte à une fraude à grande échelle.

Logiciels malveillants et chevaux de Troie bancaires

Les fraudeurs utilisent des logiciels malveillants et des chevaux de Troie bancaires pour s'introduire dans les comptes, voler les informations d'identification et perturber les transactions. Ils se propagent par le biais de courriels de phishing, de fausses applications et d'extensions de navigateur douteuses, donnant aux attaquants un accès complet aux sessions bancaires. Certains trojans sont si avancés qu'ils peuvent même contourner l'authentification multifactorielle (MFA), ce qui en fait un cauchemar pour les banques et les utilisateurs.

Fraude pilotée par l'IA et Fraud-as-a-Service (FaaS)

L'IA aide les criminels à automatiser les escroqueries, à contourner les contrôles de sécurité et à générer de fausses voix et de fausses vidéos pour tromper les banques et les clients. Parallèlement, le FaaS a fait de la cybercriminalité une activité commerciale, avec des kits de phishing prêts à l'emploi, des outils de credential stuffing et des bots pilotés par l'IA disponibles à la location sur le dark web. Cela permet même aux fraudeurs peu qualifiés de lancer des attaques avancées, ce qui rend la fraude financière plus difficile à attraper et à stopper.

Fraude aux cryptomonnaies et aux DeFi

Alors que les banques et les FinTechs plongent dans la cryptographie, la fraude évolue avec elles. Nous ne parlons pas seulement de l'arrachage occasionnel de tapis - les attaquants tirent parti des failles des contrats intelligents, des prêts flash et des astuces entre chaînes pour déplacer des actifs volés avant que quiconque ne s'en aperçoive. Avec des transactions rapides et anonymes, la pression sur les institutions pour détecter et répondre en temps réel est plus forte que jamais.

Ne laissez pas la fraude gagner - prenez le contrôle dès maintenant !

Comment fonctionne la détection moderne de la fraude

La fraude n'est pas toujours bruyante, évidente ou facile à détecter - elle peut être subtile, adaptable et se faufile souvent là où personne ne regarde. C'est pourquoi la détection moderne de la fraude dans le secteur bancaire ne se limite pas à repérer les signaux d'alarme. Il s'agit de savoir comment les fraudeurs pensent, où les systèmes sont faibles et quand il faut agir. Alors, comment les meilleurs systèmes parviennent-ils à rester dans la course ? Voyons cela de plus près.

Analyse comportementale

Les systèmes alimentés par l'IA suivent la vitesse de frappe, les mouvements de la souris, les habitudes de transaction et les modèles de localisation afin d'établir un comportement normal. Si un compte se comporte soudainement différemment - par exemple, s'il effectue un virement de grande valeur à partir d'un lieu inhabituel - le système le signale et déclenche des mesures de sécurité. Cela permet de détecter les prises de contrôle de comptes, les activités de robots et les fraudes à l'identité synthétique.

Modèles d'apprentissage automatique

Le ML supervisé s'appuie sur des cas de fraude antérieurs pour classer les transactions, tandis que le ML non supervisé détecte les anomalies sans règles prédéfinies. Ces modèles permettent de repérer les pics de dépenses soudains, les commerçants à haut risque et les incohérences de connexion.. L'apprentissage par renforcement permet d'affiner la détection en s'adaptant à l'évolution des tactiques de fraude.

Suivi des transactions en temps réel

Au lieu d'attraper la fraude après coup, les systèmes modernes analysent les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent. Ils vérifient la fréquence des transactions, les montants et l'historique des destinataires en quelques millisecondes. Une activité inhabituelle, telle que des retraits rapides ou des habitudes de dépenses incohérentes, peut déclencher des mesures de sécurité avant que la transaction ne soit terminée.

Evaluation des risques et analyse des schémas

Les moteurs de détection des fraudes évaluent plusieurs facteurs de risque à la fois, notamment la localisation, l'historique de l'appareil, les transactions passées et le comportement de connexion. Au lieu de s'appuyer sur une seule alerte, la gestion moderne de la fraude dans le secteur bancaire utilise une notation multifactorielle pour évaluer le risque.. Sur la base de ce score de risque, les entreprises peuvent appliquer des mesures d'authentification supplémentaires ou bloquer complètement toute activité suspecte.

Détection de la fraude en réseau

De nombreux systèmes de fraude impliquent des efforts coordonnés par le biais de comptes mules ou d'identités volées. En analysant les connexions entre les comptes, les appareils et l'historique des transactions, les systèmes de détection des fraudes peuvent découvrir des relations cachées qui indiquent une fraude organisée. Si plusieurs comptes partagent le même appareil ou envoient de l'argent au même destinataire, ils peuvent être identifiés comme faisant partie d'un réseau de fraude plus vaste.

Outils et technologies pour la détection de la fraude

La détection des fraudes ne se résume pas à une solution magique - il s'agit de superposer les bonnes technologies pour repérer les fraudes avant qu'elles ne se propagent. Maintenant que nous avons examiné le fonctionnement des différentes méthodes de détection, explorons la technologie qui les alimente dans des environnements bancaires réels.

Technologie	Comment cela fonctionne-t-il ?	Caractéristiques principales	Solutions populaires
Systèmes de gestion des fraudes (SGF)	Des plateformes centralisées qui regroupent les données relatives à la fraude, analysent les transactions et déclenchent des alertes en temps réel.	Suivi des transactions, gestion des cas et évaluation des risques en temps réel	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
AI & ML	Détecte les activités frauduleuses en analysant les modèles, les anomalies et les changements de comportement.	Analyse prédictive, détection des anomalies, modèles d'apprentissage adaptatifs	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Prévient la fraude en fournissant des enregistrements de transactions immuables et une vérification décentralisée de l'identité.	Sécurité cryptographique, contrats intelligents, registres inviolables	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Fraud Prevention (en anglais)
Authentification biométrique et basée sur le risque (RBA)	Utilise la biométrie physique et comportementale pour vérifier les identités et évaluer les risques de manière dynamique.	Scanner d'empreintes digitales, reconnaissance faciale, biométrie comportementale, évaluation dynamique des risques	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Intelligence des appareils et empreintes digitales	Identifie les utilisateurs frauduleux en analysant les caractéristiques de l'appareil, la géolocalisation et les schémas de connexion.	Suivi des adresses IP, liaison des appareils, détection des anomalies	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Détection d'identité synthétique	L'IA permet de détecter les identités fabriquées qui combinent des données réelles et fausses dans le cadre de systèmes de fraude.	Regroupement d'identités, reconnaissance de formes pilotée par l'IA, détection de documents falsifiés	Socure, Sift, Experian CrossCore
Détection de la fraude basée sur les graphes	Cartographie des relations entre les comptes, les dispositifs et les transactions afin de découvrir les réseaux de fraude et les passeurs d'argent.	Analyse des réseaux sociaux, analyse des liens entre entités, détection des réseaux de fraude	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Surveillance du web sombre	Analyse des forums clandestins, des places de marché et des bases de données fuitées pour y trouver des informations d'identification compromises et des activités frauduleuses.	Intelligence des menaces alimentée par l'IA, alertes de fuites de données d'identification, surveillance en temps réel	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"La plus grande erreur consiste à considérer la fraude comme un problème post-incident - détecter, réagir, répéter. Mais lorsqu'une alerte est déclenchée, le mal est souvent fait. Une véritable protection passe par la mise en place de systèmes qui rendent la fraude quasiment impossible dès le départ. Chez Innowise, nous vous aidons à découvrir les vulnérabilités cachées et à affiner votre stratégie avant que la fraude n'ait la moindre chance de s'infiltrer."

Dzianis Kryvitski

Delivery Manager dans la Fintech

Les éléments constitutifs de la prévention de la fraude par les FinTech

Attraper la fraude, c'est bien. L'arrêter avant qu'elle ne commence ? C'est encore mieux. La véritable prévention de la fraude dans le secteur bancaire commence bien avant qu'une transaction ne soit signalée - elle commence au niveau de l'accès, de l'intention et du risque. Et il faut une stratégie solide pour relier ces points. Voici comment les équipes avant-gardistes gardent une longueur d'avance.

Conformité réglementaire et cadres anti-fraude

La conformité réglementaire est un pilier essentiel de la prévention de la fraude. KYC s'assure que les utilisateurs sont bien ceux qu'ils prétendent être, AML garde un œil sur les transactions douteuses, PSD2 et SCA ajouter des couches de sécurité supplémentaires pour les paiements en ligne, et PCI DSS verrouille les données de paiement. En respectant ces réglementations, les entreprises réduisent les vulnérabilités, renforcent la sécurité et préviennent la fraude de manière proactive.

Contrôles d'accès des utilisateurs basés sur les risques

La prévention de la fraude commence par qui obtient l'accès. Au lieu de traiter tous les utilisateurs de la même manière, les contrôles d'accès basés sur le risque évaluent des facteurs tels que la localisation, l'historique de l'appareil et le comportement de connexion avant d'accorder l'accès. Les connexions suspectes font l'objet d'une vérification supplémentaire. Les utilisateurs de confiance bénéficient d'un accès transparent. C'est la détection intelligente de la fraude bancaire en action.

Préapprobation des transactions pilotée par l'IA

L'IA ne se contente pas de détecter les fraudes, elle les prévient en les bloquant. les transactions à haut risque avant qu'elles ne soient traitées. Les modèles d'IA évaluent la légitimité des transactions en temps réel, en analysant des facteurs tels que les habitudes de dépenses, la géolocalisation et la réputation du commerçant. Si une transaction semble suspecte, elle peut être refusée avant que les fonds ne quittent le compte.

Authentification biométrique et comportementale

Les mots de passe sont facilement volés, mais l'authentification biométrique et comportementale rend la prévention de la fraude plus sûre. C'est pourquoi les logiciels anti-fraude sont de plus en plus souvent dotés de scanners d'empreintes digitales, de reconnaissance faciale et d'indices comportementaux tels que le rythme des frappes et la pression exercée sur l'écran.

Cryptage et symbolisation des paiements

L'un des meilleurs moyens de prévenir la fraude consiste à ne jamais exposer des données de paiement sensibles. La tokenisation remplace les données de la carte par un jeton sécurisé à usage unique, qui les rend inutilisables pour les pirates. Le cryptage garantit que même si les données sont interceptées, elles ne peuvent pas être utilisées.

Partage des données du consortium et alertes à la fraude en temps réel

Les fraudeurs réutilisent souvent les informations d'identification volées dans différentes entreprises. Le partage des données du consortium permet aux banques, aux prestataires de services de paiement et aux commerçants d'échanger des informations sur les fraudes et de bloquer les activités frauduleuses avant qu'elles ne se propagent.. Les entreprises peuvent également s'abonner à des réseaux d'alerte à la fraude en temps réel afin de bloquer les transactions effectuées à l'aide d'informations d'identification compromises.

Limites des opérations de préemption et règles de vélocité

Les fraudeurs commencent souvent par de petites transactions tests avant de passer à l'attaque. Les limites préventives et les règles de rapidité restreignent certaines transactions à haut risque avant que les fraudeurs ne puissent prendre le contrôle de la situation.. Il s'agit notamment de limiter les retraits rapides, les tentatives de connexion multiples ou les virements transfrontaliers.

API sécurisées et sécurité des paiements à plusieurs niveaux

La sécurité des API est une priorité croissante, car les fraudeurs ciblent de plus en plus les intégrations de paiement et les API des services financiers. Les API sécurisées utilisent L'authentification, le cryptage et la détection des fraudes permettent d'empêcher les accès non autorisés avant qu'une violation des données ne se produise.

Verrouillez vos défenses grâce aux meilleures stratégies de gestion de la fraude.

Les défis du monde réel dans la gestion de la fraude

La gestion de la fraude est une cible mouvante. Chaque fois que les défenses deviennent plus intelligentes, les fraudeurs deviennent plus sournois. Si l'on ajoute à cela l'évolution des réglementations, les compromis en matière d'interface utilisateur et les contraintes en matière de ressources, il est facile de comprendre pourquoi même les institutions les plus performantes se débattent. Voici ce à quoi la détection et la gestion de la fraude dans les banques sont réellement confrontées aujourd'hui.

Naviguer dans les exigences de conformité

L'évolution constante des lois telles que KYC, AML et PSD2 fait qu'il est difficile de rester en conformité tout en prévenant la fraude. Les entreprises doivent mettre en œuvre des solutions de conformité flexibles et automatisées pour s'adapter rapidement et répondre aux exigences réglementaires.

Équilibrer la sécurité et l'expérience de l'utilisateur

Une sécurité renforcée est essentielle, mais trop d'étapes d'authentification peuvent frustrer les clients réels et les faire fuir. La clé consiste à utiliser une authentification intelligente, basée sur les risques, qui n'ajoute des couches supplémentaires que lorsque quelque chose semble anormal.

Ressources limitées et contraintes budgétaires

Investir dans la prévention avancée de la fraude peut s'avérer difficile avec des budgets serrés et des équipes réduites. Donner la priorité à l'automatisation pilotée par l'IA et aux solutions évolutives permet de maximiser la protection sans dépenser trop.

Gestion des transactions mondiales

Les paiements transfrontaliers s'accompagnent de risques de fraude plus élevés en raison des différentes réglementations, des défis liés aux devises et de l'évolution des tactiques de fraude. L'utilisation d'une surveillance pilotée par l'IA et de contrôles de la fraude spécifiques à chaque région permet de détecter les menaces sans ralentir les transactions.

Confidentialité des données et limites du partage

Le GDPR et le CCPA limitent la manière dont les données relatives à la fraude peuvent être partagées, même entre des systèmes de confiance. C'est pourquoi de nombreuses institutions s'appuient désormais sur la gestion sécurisée des données pour protéger les données sensibles tout en permettant une détection sûre et conforme des fraudes.

Fraude interne et menaces d'initiés

La fraude ne vient pas toujours de l'extérieur ; les initiés peuvent abuser de l'accès à des fins personnelles ou être de connivence avec des criminels externes. La formation régulière des employés, la surveillance des activités en temps réel et les contrôles d'accès stricts basés sur les rôles contribuent à la lutte contre la fraude réduire le risque de fraude.

Tactiques de fraude sophistiquées

Les fraudeurs ont toujours une longueur d'avance, utilisant l'IA, les deepfakes et les identités synthétiques pour contourner la sécurité. Rester proactif avec une détection des menaces basée sur l'IA et des mises à jour continues des modèles de fraude permet de maintenir des défenses solides.

Nouvelles technologies de paiement

Les paiements en temps réel, les crypto-monnaies et les portefeuilles numériques créent des failles de sécurité avant que les réglementations ne les rattrapent. La mise en œuvre d'outils de prévention de la fraude avec un suivi en temps réel et des contrôles de risque adaptatifs permet de garder une longueur d'avance sur les nouvelles menaces.

Donner vie à l'automatisation de la fraude avec Innowise

Nous connaissons les outils qui valent la peine d'être utilisés et savons comment les faire fonctionner pour vous. Avec une expertise approfondie dans des plateformes comme Samsub et SDK.finance, nous aidons à transformer d'excellentes plateformes en solutions de gestion de la fraude transparentes et évolutives pour les banques et les FinTechs.

Samsub : vérification de l'identité et conformité

Les fraudeurs sont rapides, mais les réglementations le sont encore plus. Entre KYC, KYB et AML, la conformité peut ressembler à un travail à plein temps. Samsub fait le travail grâce à un système d'évaluation des risques alimenté par l'IA qui rend les contrôles d'identité plus rapides et plus intelligents. Mais c'est souvent au niveau de l'intégration que les choses se gâtent - cette zone intermédiaire où l'outil ne s'adapte pas tout à fait à votre système, à vos flux de travail ou à votre équipe. C'est là que nous intervenons. Chez Innowise, nous ne nous contentons pas de "mettre en œuvre" Samsub ; nous nous mettons au travail avec vous. Nous l'adaptons, nous le connectons et nous nous assurons qu'il fonctionne dans le monde réel, et pas seulement sur le papier.

SDK.finance : sécurité des opérations bancaires et des paiements

SDK.finance vous offre l'infrastructure nécessaire pour créer des produits financiers sérieux. Il est doté de fonctionnalités telles que détection des fraudes, modules KYC/AML et analyse en temps réel, tous conçus pour soutenir des transactions sécurisées et à haut volume. Mais même la meilleure plateforme ne se branche pas toute seule. Innowise aide les équipes à passer d'un produit de base à un écosystème entièrement fonctionnel, connecter SDK.finance à des outils tiers, créer des flux de travail personnalisés, intégrer des mesures de sécurité et adapter le tout pour répondre aux exigences réglementaires et commerciales.

L'avenir de la détection et de la prévention de la fraude

L'année 2025 met une chose au clair : l'avenir de la prévention de la fraude est axé sur la collaboration, l'adaptation et le temps réel. Il ne s'agit plus de réagir après coup, mais d'anticiper le mouvement avant qu'il ne se produise. Pour les fintechs et les banques, cela signifie aligner la technologie, les équipes et les partenaires autour de stratégies toujours en apprentissage, toujours en évolution et toujours avec une longueur d'avance.

Vérification décentralisée de l'identité (DID)

Le DID gagne une véritable traction, en particulier dans les espaces de haute confiance tels que les banques transfrontalières et DeFi. Alimenté par la blockchain et des cadres tels que W3C verifiable credentials et eIDAS 2.0, il donne aux utilisateurs le contrôle de leur identité et rend les fraudes telles que le phishing et l'usurpation d'identité plus difficiles à réaliser. À mesure que l'adoption se développe, les entreprises utiliseront le DID pour simplifier l'onboarding, réduire les frictions KYC et instaurer la confiance sans compromettre la vie privée.

Contrôles en temps réel pour limiter la fraude

Les fonctions de sécurité proactives gagnent du terrain, faisant passer la prévention de la fraude des alertes passives à l'action en temps réel. Des outils tels que ANZ's "digital padlock" permettent aux utilisateurs de verrouiller les comptes instantanément, stoppant ainsi la fraude avant qu'elle ne s'aggrave. Au fur et à mesure de l'adoption, de plus en plus d'entreprises intégreront des contrôles déclenchés par l'utilisateur dans les applications et les plateformes afin que les clients fassent partie intégrante du système de défense.

Modèles de transformateurs basés sur le Cloud

Face à l'augmentation des volumes de transactions, les équipes chargées de la lutte contre la fraude se tournent vers des modèles d'IA basés sur des transformateurs et fonctionnant dans le nuage pour suivre le mouvement. Ces modèles repérer des schémas de fraude subtils sur plusieurs canaux en temps réel sans surcharger les systèmes ni frustrer les utilisateurs. Au fur et à mesure que les performances se confirment, de plus en plus d'entreprises les adopteront pour étendre la détection des fraudes sans sacrifier la vitesse ou la précision.

Réseaux partagés de renseignements sur la fraude

La collaboration gagne du terrain, les banques, les FinTechs et même les opérateurs télécoms commençant à partager. des signaux de fraude en temps réel grâce à des technologies sécurisées et préservant la vie privée, telles que l'apprentissage fédéré. Ces réseaux sont encore émergents, mais ils remodèlent la manière dont la fraude est détectée, en transformant des informations isolées en une défense collective. Au fur et à mesure de leur adoption, les entreprises les utiliseront pour combler plus rapidement les lacunes, arrêter plus tôt les attaques coordonnées et faire de la lutte contre la fraude un travail d'équipe.

Dernières réflexions

Soyons honnêtes : la fraude ne va nulle part. Elle évolue, devient plus audacieuse et apprend aussi vite que nous. La question est la suivante : vos systèmes s'adaptent-ils ou se contentent-ils de réagir ? De Systèmes de détection de la fraude alimentés par l'IA à l'identité décentralisée et à l'intelligence partagée, les outils existent. Mais leur qualité dépend de la stratégie qui les sous-tend. Si vous voulez vraiment garder une longueur d'avance, il est temps d'arrêter de penser en silos et de commencer à construire la prévention de la fraude comme une partie vivante et évolutive de votre entreprise.

Siarhei Sukhadolski Expert FinTech

Date: 11 avril 2025

Siarhei Sukhadolski Expert FinTech

Date: 11 avril 2025

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