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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1800+ professionnels de l'informatique qui développent des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.

Logiciel libre de détection des fraudes financières : réduire les frais généraux tout en maintenant la qualité

En 2009, un épisode de la série "The Office" a mis en lumière une question intéressante. Après le mariage de Jim et Pam, le duo s'est embarqué pour la lune de miel tant attendue. Pendant ce temps, au bureau, Kevin occupe le bureau de Jim et finit par intercepter un appel de la société de cartes de crédit. Ils vérifiaient les transactions effectuées à Porto Rico, croyant que c'était Jim qui était au bout du fil. Dans une tentative de couvrir Jim, Kevin a confirmé l'activité, mais le malentendu a conduit la société de cartes de crédit à désactiver la carte de Jim. Ce scénario, bien que joué pour rire dans une sitcom, fait subtilement écho aux défis réels auxquels sont confrontés les particuliers et les entreprises pour protéger leurs fonds et faire face à la fraude.

Beaucoup de choses ont changé depuis, mais la tendance fondamentale est restée intacte. Alors que les systèmes antifraude sont de plus en plus sophistiqués et à l'épreuve du temps, les tactiques utilisées par les intrus pour violer les environnements bancaires et extraire des données précieuses sont devenues de plus en plus difficiles à appréhender. 

À première vue, il peut sembler que le seul moyen de protéger les actifs numériques contre le piratage soit d'investir dans des solutions numériques personnalisées, d'une valeur de plusieurs millions de dollars, qui nécessitent une équipe de projet dédiée et un budget solide. Heureusement, la nature open-source peut considérablement épargner les banques, en permettant des mécanismes de défense rentables, résilients et évolutifs qui s'adaptent de manière proactive et en temps réel pour contrer les stratégies sophistiquées des fraudeurs.

Risque de fraude

On s'attend à ce que la fraude sur les paiements continue d'augmenter, pour atteindre un coût estimé à $40,62 milliards d'ici 2027.

Source : Institut de finance internationale

Lutte contre la fraude numérique : comprendre les principes de base

Généralement, les logiciels libres logiciel de détection des fraudes financières utilise des moteurs basés sur des règles et des moteurs d'apprentissage automatique pour identifier et atténuer les activités frauduleuses. Les deux présentent des avantages distincts, adaptés à différentes entreprises FinTech en fonction de leurs exigences spécifiques et de la nature des données.

Le moteur à base de règles fonctionne sur la base d'un ensemble de critères ou de règles prédéfinis, établis en analysant les schémas et les tactiques couramment utilisés dans les activités frauduleuses. Il examine méthodiquement les transactions et les activités, à la recherche de tous les cas qui correspondent à l'ensemble des règles établies. Lorsqu'il identifie une transaction qui correspond à ces critères, le système la signale pour un examen plus approfondi ou la bloque automatiquement. Cette approche de détection des fraudes peut être déployée rapidement car elle s'appuie sur des règles prédéfinies plutôt que sur des données d'apprentissage étendues, ce qui est tout à fait applicable aux moteurs de ML. Les algorithmes basés sur des règles sont particulièrement efficaces pour les entreprises FinTech qui ont des modèles de transaction bien définis et cohérents et une compréhension claire des types de fraude auxquels elles sont le plus susceptibles d'être confrontées.

Les moteurs d'apprentissage automatique exploitent des algorithmes sophistiqués qui apprennent et évoluent à partir des données, identifiant les fraudes potentielles de manière adaptative et dynamique. Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, les moteurs d'apprentissage automatique excellent dans leur capacité à découvrir et à s'adapter à de nouveaux schémas de fraude sophistiqués en analysant continuellement les transactions en temps réel. Ce processus d'apprentissage régulier permet de détecter les fraudes qui s'écartent des schémas connus et garantit l'efficacité du système à long terme. Toutefois, le succès des moteurs de ML dépend de l'accès à de vastes ensembles de données, car l'étendue et la profondeur des données influencent directement la précision et la fiabilité des modèles. Cette approche est particulièrement adaptée aux entreprises FinTech dont le volume et la diversité des transactions sont élevés, où les schémas conventionnels basés sur des règles risquent de passer à côté de fraudes sophistiquées.

Le moteur à base de règles fonctionne sur la base d'un ensemble de critères ou de règles prédéfinis, établis en analysant les schémas et les tactiques couramment utilisés dans les activités frauduleuses. Il examine méthodiquement les transactions et les activités, à la recherche de tous les cas qui correspondent à l'ensemble des règles établies. Lorsqu'il identifie une transaction qui correspond à ces critères, le système la signale pour un examen plus approfondi ou la bloque automatiquement. Cette approche de détection des fraudes peut être déployée rapidement car elle s'appuie sur des règles prédéfinies plutôt que sur des données d'apprentissage étendues, ce qui est tout à fait applicable aux moteurs de ML. Les algorithmes basés sur des règles sont particulièrement efficaces pour les entreprises FinTech qui ont des modèles de transaction bien définis et cohérents et une compréhension claire des types de fraude auxquels elles sont le plus susceptibles d'être confrontées.

Les moteurs d'apprentissage automatique exploitent des algorithmes sophistiqués qui apprennent et évoluent à partir des données, identifiant les fraudes potentielles de manière adaptative et dynamique. Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, les moteurs d'apprentissage automatique excellent dans leur capacité à découvrir et à s'adapter à de nouveaux schémas de fraude sophistiqués en analysant continuellement les transactions en temps réel. Ce processus d'apprentissage régulier permet de détecter les fraudes qui s'écartent des schémas connus et garantit l'efficacité du système à long terme. Toutefois, le succès des moteurs de ML dépend de l'accès à de vastes ensembles de données, car l'étendue et la profondeur des données influencent directement la précision et la fiabilité des modèles. Cette approche est particulièrement adaptée aux entreprises FinTech dont le volume et la diversité des transactions sont élevés, où les schémas conventionnels basés sur des règles risquent de passer à côté de fraudes sophistiquées.

Présentation d'InnoFort : logiciel de détection de la fraude financière à source ouverte white-label d'Innowise

Innovante, experte et réputée, Innowise a équipé des entreprises avec des dizaines de solutions bancaires numériques et FinTech. Nous avons accumulé une expertise substantielle en la matière, ce qui nous positionne comme des leaders dans la compréhension et la résolution des défis spécifiques des entreprises FinTech. Notre engagement à rester à la pointe de l'excellence opérationnelle nous a conduits à développer InnoFort. Cette solution économique logiciel de détection des fraudes bancaires allie la précision des moteurs basés sur des règles à l'intelligence adaptative de la ML, de la collecte des données transactionnelles au déclenchement d'actions préventives.

Saisie des données

Notre équipe de projet s'est appuyée sur des capacités d'intégration sophistiquées pour collecter de manière transparente des données provenant d'une pléthore de sources, notamment des plateformes de transactions en ligne, des systèmes bancaires, des points de contact avec les clients et des passerelles de paiement. Nous avons méticuleusement enregistré chaque détail, des montants, dates et heures des transactions aux données plus nuancées telles que les méthodes de paiement, les emplacements géographiques, les adresses IP et les identifiants d'appareils. Nos développeurs ont enrichi InnoFort avec des techniques avancées telles que l'analyse comportementale, qui surveille les modèles d'interaction des utilisateurs. En outre, nous avons ajouté la fonction de suivi de la géolocalisation qui fournit un contexte sur l'emplacement physique des transactions, permettant à InnoFort de signaler les activités dans des zones inhabituelles ou à haut risque.

Langage spécifique au domaine (DSL)

Après la collecte des données, l'étape suivante consistait à analyser ces données en fonction d'un ensemble de règles prédéfinies. Ces règles ont été élaborées à l'aide d'un langage spécifique au domaine (DSL) conçu pour exprimer une logique complexe de détection des fraudes d'une manière à la fois puissante et compréhensible pour les non-programmeurs, tels que les analystes des fraudes. Grâce au DSL, ils ont pu créer des modèles complexes de comportement et des anomalies de transaction indiquant une fraude potentielle, notamment la fréquence des transactions, les montants irréguliers et les changements soudains de comportement. De plus, lorsque de nouvelles tendances en matière d'escroquerie apparaissaient, nos spécialistes mettaient à jour et déployaient immédiatement de nouvelles règles anti-fraude, garantissant ainsi qu'InnoFort évoluait en temps réel avec le paysage changeant des cyber-menaces. Cela a permis d'améliorer la résilience du système face aux nouvelles tactiques de fraude et de réduire considérablement le temps de latence entre l'identification de la menace et la réponse.

Évaluation de la fraude sur les transactions

Une fois qu'une transaction est analysée par rapport à l'ensemble des règles, un score de fraude est attribué pour la distinguer des opérations bancaires normales et déclencher des actions appropriées lorsqu'un schéma risqué apparaît. Ce score quantifie la probabilité que la transaction soit frauduleuse sur la base des paramètres définis dans les règles de la LIS. Les transactions dont le score est supérieur à un seuil prédéfini sont signalées comme présentant un risque élevé et font l'objet d'un rejet automatique ou sont placées en file d'attente pour un examen manuel. Il est important de noter que notre équipe de projet a veillé à ce que ce seuil ne soit pas statique ; il peut être ajusté pour refléter l'évolution de l'appétit pour le risque et du paysage de la fraude de l'institution financière. En s'appuyant sur des algorithmes d'apprentissage automatique, InnoFort a continuellement affiné ses critères de notation en fonction des nouvelles données, des tendances en matière de fraude et du retour d'information du processus d'examen. Le mécanisme de détection est ainsi devenu de plus en plus précis au fil du temps, réduisant les faux positifs tout en améliorant sa capacité à identifier de manière préventive les transactions frauduleuses et à les atténuer.

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InnoFort : cas d'utilisation dans différents domaines

Innowise a conçu le logiciel libre logiciel de détection des fraudes financières Innofort avec la flexibilité à l'esprit. Nous avons exploité la puissance des moteurs basés sur les règles et l'apprentissage automatique pour sécuriser les transactions et les interactions numériques dans divers secteurs d'activité. Outre la protection des fonds contre le piratage et la garantie de la conformité réglementaire, InnoFort peut également être utilisé dans d'autres activités nécessitant une identification des violations.

Banque et FinTech
Marketing numérique et publicité
Filtrage du contenu

En tant que logiciel de détection des fraudes aux paiementsInnoFort identifie les schémas de transaction inhabituels, signale les activités de compte suspectes et vérifie les identités des utilisateurs, protégeant ainsi les entités financières et leurs clients de la fraude numérique. En outre, il contribue à la conformité réglementaire en surveillant les transactions pour détecter les activités susceptibles d'enfreindre les réglementations relatives à la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et à la connaissance du client (KYC).

InnoFort peut également protéger les entreprises contre le spam, en bloquant les contenus non sollicités, souvent non pertinents ou inappropriés, y compris les messages textuels, les messages sur les médias sociaux et les commentaires sur les sites web. En même temps, il combat les communications frauduleuses qui semblent provenir d'une source fiable, imitant souvent l'aspect et la convivialité d'e-mails provenant d'organisations, de banques ou de services bien connus.

La technologie avancée de filtrage de contenu d'InnoFort ne se contente pas d'identifier et de bloquer le langage offensant dans les chats et les commentaires. En détectant et en filtrant automatiquement les grossièretés, elle favorise la création d'un environnement en ligne plus sûr et plus inclusif, où les participants peuvent s'engager de manière accueillante. Cette approche proactive améliore l'expérience de l'utilisateur et respecte les normes de la communauté.

"Les logiciels libres de détection des fraudes financières sont une option parfaite pour les entreprises qui n'ont pas les poches pleines mais qui doivent tout de même relever le défi de la fraude. Les solutions libres offrent le meilleur des deux mondes : elles sont abordables pour ceux qui font attention à leurs dépenses, mais suffisamment puissantes pour dissuader les fraudeurs. La communauté qui les soutient leur permet de se démarquer, en améliorant et en mettant à jour le logiciel en permanence. Cela signifie que même les petites entreprises peuvent désormais lutter efficacement contre la fraude, sans se ruiner."

Alexandre Nemtsov

Responsable des livraisons et expert FinTech chez Innowise

Défis rencontrés lors du développement d'InnoFort

Open-source logiciel de détection des fraudes financières a présenté des défis uniques, en particulier lorsqu'il s'agit de trouver un équilibre entre la nature collaborative des projets à code source ouvert et les exigences nuancées de la détection des fraudes.

  • L'étiquetage pour l'apprentissage automatique

L'un des défis fondamentaux auxquels nos spécialistes ont été confrontés lors du déploiement de moteurs axés sur la ML pour la détection des fraudes était la nécessité de disposer de données correctement étiquetées. L'étiquetage consiste à identifier et à marquer les points de données comme étant "bons" (légitimes) ou "mauvais" (frauduleux), ce qui est essentiel pour entraîner les modèles ML à reconnaître des schémas similaires dans les transactions futures. Cependant, l'étiquetage de masse n'est pas réalisable dans les logiciels modernes de détection des fraudes en raison de la complexité des données et de la nature nuancée de la fraude. Le nombre de transactions malveillantes représente généralement une très faible proportion de l'ensemble des transactions financières, et leurs caractéristiques varient considérablement, ce qui rend difficile l'étiquetage précis de vastes ensembles de données.

  • Attaques frauduleuses sophistiquées

Les méthodes employées par les fraudeurs évoluent en même temps que la technologie. De nouveaux outils et techniques permettent aux criminels de lancer des attaques frauduleuses difficiles à détecter qui mettent en péril la sécurité des fonds numériques. Cette évolution constante constitue une cible mouvante pour les systèmes de détection des fraudes, qui nécessitent une adaptation et une amélioration constantes des algorithmes. Les logiciels libres ajoutent un degré de complexité supplémentaire, car les mises à jour et les améliorations doivent être gérées de manière à tirer parti des contributions de la communauté tout en garantissant l'intégrité et l'efficacité du système. Pour rester à la hauteur de ces progrès, il faut adopter une approche proactive en intégrant de nouvelles méthodes de détection, en surveillant les tendances émergentes en matière de fraude et en intégrant des technologies de pointe.

  • Tendance à la confidentialité

De nombreux clients, en particulier dans le secteur financier, préfèrent garder confidentiels leurs algorithmes de détection des fraudes. Cette préférence constitue un défi pour les projets à code source ouvert, qui prospèrent grâce à la transparence et au partage commun des informations. Le dilemme vient de la nécessité de trouver un équilibre entre l'éthique des logiciels libres et les exigences des clients en matière de confidentialité et de sécurité. Les clients craignent que la divulgation de leurs stratégies de détection des fraudes ne fournisse aux fraudeurs des indications sur la manière de contourner ces mesures. Pour répondre à cette préoccupation, il faut développer un cadre qui permette aux clients de bénéficier des avancées collectives des solutions open-source tout en préservant la confidentialité de leurs implémentations spécifiques.

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Conclusion

Innowise a forgé un logiciel de détection de fraude open-source white-label qui combine des capacités robustes, dynamiques basées sur des règles et un moteur d'apprentissage automatique pour offrir un mécanisme de défense inégalé contre les escroqueries. Nos ingénieurs ont développé InnoFort non seulement pour suivre le rythme, mais aussi pour garder plusieurs longueurs d'avance sur les intrus, en veillant à ce que les opérations financières soient protégées contre les menaces les plus sophistiquées sans compromettre la qualité ou la capacité. InnoFort démocratise l'accès à la détection des fraudes de pointe, la rendant accessible aux entreprises de toutes tailles et de tous budgets.

Choisir Innowise, c'est s'associer à une équipe qui possède une expertise approfondie et une compréhension de première main des complexités et des défis du secteur financier. Nous vous invitons à tirer parti de notre expérience et de notre technologie pour renforcer vos opérations et assurer une prévention proactive de la fraude plutôt que des réponses réactives aux tentatives malveillantes. Choisissez Innowise et laissez InnoFort devenir une forteresse inviolable autour de vos actifs numériques.

FAQ

Les logiciels libres réduisent considérablement les coûts en éliminant les frais de licence onéreux associés aux solutions propriétaires. Ils offrent la possibilité de personnaliser et de faire évoluer le logiciel en fonction de vos besoins spécifiques sans coûts supplémentaires, ce qui vous permet de n'investir que dans les services à la demande.

Les logiciels libres sont souvent considérés à tort comme moins sûrs, mais leur transparence est en fait un atout. La visibilité ouverte du code source permet un examen approfondi par les pairs, ce qui permet à la communauté d'identifier les vulnérabilités et d'y remédier rapidement. En outre, vous pouvez mettre en œuvre des mesures de sécurité personnalisées et des améliorations pour renforcer le logiciel conformément à vos politiques de sécurité.

Le déploiement et la maintenance des logiciels libres peuvent entraîner des coûts liés à l'hébergement, à la personnalisation, à l'assistance et, éventuellement, à l'intégration de services tiers. Toutefois, ces dépenses sont généralement bien inférieures au coût total de possession d'un logiciel propriétaire.

Absolument. Vous avez la liberté de modifier le code pour adapter les fonctionnalités du logiciel, les capacités d'intégration et l'interface utilisateur aux exigences et aux flux de travail spécifiques de votre entreprise. le meilleur logiciel de détection des fraudes financières.

Tout d'abord, nos consultants vous aideront à élaborer un plan de mise en œuvre et à identifier les exigences techniques et commerciales. Ensuite, l'équipe dédiée au projet procédera à l'implémentation des modules InnoFort, en configurant et en personnalisant les fonctionnalités conformément aux exigences préalablement définies.

auteur
Alexandre Nemtsov
Expert en fintech chez Innowise

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