Comment l’intelligence artificielle (IA) peut protéger les entreprises contre la fraude ?

By Kyriba

Quelle que soit l’entreprise, la première chose à identifier est le paysage de la connectivité et des modes de paiements. Le secteur des paiements propose divers supports (SWIFT, EBIC, BAC, Zengin, etc.) en complément des connexions host-to-host avec les banques. Dans chaque entreprise, il y existe généralement plusieurs connexions à plusieurs supports de paiement, banques et réseaux de paiements. Ainsi, les ERP peuvent être connectés à certains supports de paiement, les systèmes RH connectés à d’autres pour le paiement des salaires, les logiciels de gestion des dépenses à d’autres encore. . . sans centralisation.

Tout cela rend la détection des activités frauduleuses beaucoup plus complexe, en raison des multiples points d’exécution des paiements. C’est pourquoi Kyriba recommande de mettre en place un hub de paiements centralisé, protégé par un système de détection de fraude basé sur trois lignes de défense essentielles:

 

  1. Un processus automatisé pour la partie conformité – avec vérification de liste noire et vérification de compte bancaire ;
  2. Un moteur de règles qui génère automatiquement des alertes lorsque les paiements atteignent une règle;
  3. La technologie de l’Intelligence Artificielle (IA) pour repérer les paiements qui semblent potentiellement frauduleux ;

Cette dernière couche est critique. Avec l’imagination infinie des hackers, la sécurité est une course, dans laquelle les brèches de défenses peuvent surgir partout. Cela inclut les paiements les plus insignifiants, qui n’attireraient pas l’attention sans l’aide de technologies d’intelligence artificielle.

L’IA est devenue une arme de choix pour les entreprises qui souhaitent lutter contre la fraude dans leurs opérations de paiement, en raison de sa capacité à identifier les fraudes cachées dans une grande masse de données. En comparant les actions habituelles aux actions inhabituelles, l’IA a la capacité unique de détecter des modèles anormaux dans une grande quantité de données et de générer des alertes en temps réel.

Nous utilisons également des algorithmes d’apprentissage automatique pour mémoriser chaque modèle de paiement, quels que soient le comportement, les actions ou la saisie de données de l’entreprise cliente. Les entreprises sont alertées et peuvent rapidement repérer les activités de paiements anormales ou inhabituelles avant leur exécution, et vérifier leur légitimité. Contrairement aux êtres humains, les algorithmes fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et permettent d’analyser le degré d’anomalie dans plusieurs dimensions et dans un long historique.

L’intelligence artificielle peut ainsi facilement aider les équipes financières à identifier les fraudes suivantes:

  1. Mettre en évidence les paiements suspects : pour cela, l’IA cherche des signes d’incohérence dans les caractéristiques d’un paiement ;
  2. Répéter les demandes d’approbation : Une approbation a-t-elle été demandée deux fois pour le même paiement? C’est typique de cas de fraude interne ;
  3. Signaler des paiements en cas d’absence de l’approbateur habituel

L’intelligence artificielle peut détecter un paiement important quand sont approbateur n’est pas la personne qui approuve habituellement ;

L’intelligence artificielle est donc devenue le partenaire idéal pour aider les trésoriers et les cadres de la fonction finance à lutter contre la fraude. Toujours disponible, l’IA peut être formée sur la masse des données historiques et apprend en permanence. C’est l’ange gardien parfait pour protéger une entreprise et garder une longueur d’avance sur les fraudeurs, à la fois internes et externes.

 

Cet article a été publié dans Daf Mag en septembre 2021

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