Malgré les progrès dans le domaine de ecommerce La fraude reste un problème persistant qui frappe les entreprises et les clients, provoquant d'énormes pertes financières pour toutes les parties impliquées dans le processus. En 2022, les pertes de ecommerce dues à la fraude en ligne dans le monde se sont élevées à $ 41 milliards. Ce chiffre devrait atteindre $ 48 milliards en 2023, soit une augmentation de 17%. À mesure que la technologie progresse, les fraudeurs ont davantage accès à des méthodes plus sophistiquées et plus complexes pour mener à bien leurs activités criminelles. Par conséquent, les marques ecommerce doivent réagir en exploitant la puissance de la détection des fraudes basée sur l’IA pour lutter contre la menace croissante de ces fraudeurs.
QU'EST-CE QUE LA DÉTECTION DE FRAUDE ASSISTÉE PAR L'IA ?
La détection de fraude assistée par l'IA est l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle et de techniques d'apprentissage automatique pour détecter et prévenir les activités frauduleuses. Cela implique l'analyse de grandes quantités de données pertinentes pour identifier en temps réel des modèles qui sont fortement évocateurs de divers types d'actions suspectes et frauduleuses. Il représente une amélioration significative par rapport aux méthodes alternatives de détection de fraude, qui sont devenues obsolètes en raison de capacités de traitement de données réduites, d'un temps de détection plus lent et d'autres caractéristiques limitantes.
En utilisant IA et ML, les sociétés ecommerce peuvent détecter de nombreux types de fraude en ligne. Cela inclut la fraude au paiement impliquant des cartes perdues, volées ou contrefaites. L’IA peut également suivre les transactions en cours en temps réel et bloquer le traitement des commandes frauduleuses. De plus, cette ressource puissante peut révéler les tentatives d’utilisation d’identités volées pour finaliser des achats ou traiter des prêts. Par conséquent, l’adoption d’une détection des fraudes assistée par l’IA, plus rapide et plus efficace, améliorera la sécurité des transactions en ligne et aidera les entreprises à gagner la confiance de leurs clients.
COMMENT FONCTIONNE LA DÉTECTION DE FRAUDE ASSISTÉE PAR L'IA ?
Les principales fonctionnalités d'intelligence artificielle qui distinguent le technologie incluent la capacité d'analyser d'énormes quantités de données en quelques secondes, d'identifier des modèles que les gens et d'autres logiciels négligent souvent et de s'améliorer en apprenant à partir de données historiques. Toutes ces propriétés s'appliquent très bien à la détection d'activités frauduleuses. Les modèles d'IA peuvent bloquer ou signaler les transactions suspectes pour une enquête plus approfondie lors de la détection d'une fraude potentielle. Les modèles peuvent également évaluer la probabilité que les transactions en cours soient illégales.
Différents algorithmes et techniques sont utilisés isolément ou en combinaison pour découvrir la fraude ecommerce et éviter d'énormes pertes. Les principaux utilisés dans la détection de fraude assistée par IA sont :
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
L'apprentissage automatique est le sous-ensemble d'IA le plus couramment appliqué dans la détection des fraudes. Le ML est formé avec des données historiques pour apprendre des modèles. Il peut ensuite filtrer les transactions et les paiements en ligne en connaissant les modèles et les écarts et déterminer la légitimité. Divers algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans ce processus. Les arbres de décision sont peut-être les algorithmes les plus populaires car ils sont faciles à interpréter et polyvalents dans le traitement de différents types de données. Les régressions logistiques, utilisées pour les tâches de classification binaire, peuvent facilement classer les activités en activités frauduleuses et légitimes, ce qui les rend faciles à mettre en œuvre. D'autres algorithmes, tels que les forêts aléatoires, les machines vectorielles prenant en charge et les algorithmes d'apprentissage en profondeur, sont utiles pour des analyses encore plus complexes et une détection précise des fraudes.
TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL
Un autre sous-ensemble d'IA applicable à la détection des fraudes est le traitement du langage naturel, qui se concentre sur les interactions entre les ordinateurs et le langage humain. L'analyse de texte est un exemple de technique NLP et peut être appliquée à l'analyse d'e-mails, de publications sur les réseaux sociaux, de chats et d'autres formes de données textuelles pour détecter des mots-clés ou des phrases couramment associés à la fraude en ligne. La PNL peut également reconnaître les documents frauduleux tels que les pièces d'identité, les factures et les passeports. Pour ce faire, il analyse le texte et les métadonnées des documents à la recherche d'anomalies et d'incohérences. Les reconnaissances d'entités peuvent extraire des noms, des adresses, des coordonnées et d'autres données pertinentes et identifier les discordances potentielles en fonction des discordances. Par exemple, il peut détecter les adresses qui ne correspondent pas aux adresses client connues et signaler instantanément ces transactions.
MODÈLES PRÉDICTIFS
La modélisation prédictive consiste à utiliser des algorithmes statistiques pour analyser les données historiques, puis faire des prédictions. Cela peut être appliqué à la détection de fraude assistée par l'IA pour prévoir les attaques futures afin que les entreprises puissent prendre des mesures définitives pour bloquer les activités frauduleuses et se protéger ainsi que leurs clients. Pour utiliser cette technique, les entreprises doivent d'abord collecter des données historiques, y compris les transactions passées et les attaques frauduleuses. Les données sont analysées pour identifier des modèles prédictifs qui sont ensuite utilisés pour développer des modèles prédictifs. Une formation continue pour ce modèle est effectuée jusqu'à ce qu'il puisse prédire de manière fiable d'éventuelles transactions illégitimes.
CLUSTERING ET DÉTECTION D'ANOMALIES
Le clustering et la détection d'anomalies sont deux techniques importantes utiles pour la détection de fraude par IA. Alors que les données sont regroupées en fonction des similitudes, la détection des anomalies identifie les ensembles de données qui s'écartent nettement de la norme. Dans le contexte de la détection des fraudes, le regroupement peut être utilisé pour regrouper les transactions avec des emplacements, des heures et des montants similaires en grappes pour une analyse plus approfondie. Ceci est particulièrement utile dans le cas d'attaques coordonnées où plusieurs activités frauduleuses se produisent en même temps ou en même temps. D'autre part, la détection d'anomalies est utile pour identifier les données transactionnelles qui sont inhabituellement différentes des données précédentes et attirer rapidement l'attention sur ces modèles inattendus. Ces deux algorithmes sont mieux utilisés en conjonction avec d'autres techniques d'IA pour améliorer la précision et la détection précoce.
QUELS SONT LES AVANTAGES DE LA DÉTECTION DE FRAUDE AVEC LA FONCTION IA ?
La fraude est souvent une cause de pertes financières importantes pour les marques ecommerce, nécessitant une méthode efficace pour identifier et bloquer une telle activité. À bien des égards, la détection de fraude assistée par l'IA est la réponse au problème auquel sont confrontés les propriétaires d'entreprise dans divers domaines, notamment ecommerce, sont confrontés.
Voici cinq avantages clés de faire confiance à l'IA pour vous aider à détecter les activités frauduleuses pour votre entreprise :
PRÉCISION AMÉLIORÉE
Grâce à la détection de fraude assistée par l'IA, votre entreprise peut compter sur l'exactitude des activités signalées comme illégales. En effet, l'IA utilise des algorithmes complexes et robustes qui analysent d'énormes quantités de données, de structurées à non structurées. De plus, l'IA apprend à partir des données, ce qui signifie qu'elle s'améliore à mesure qu'elle est alimentée avec plus de données. Cette capacité d'apprentissage automatique rend également ces systèmes de reconnaissance de la fraude suffisamment adaptables pour détecter et répondre aux nouvelles stratégies futures que les fraudeurs pourraient utiliser.
DÉTECTION EN TEMPS RÉEL
La détection de fraude assistée par l'IA peut détecter les actions illégales alors qu'elles sont encore en cours, donnant aux entreprises les informations nécessaires pour prendre des mesures immédiates pour se protéger. Ceci est particulièrement important car certaines activités frauduleuses sont difficiles à inverser. Grâce à l'IA, votre entreprise peut arrêter ces activités pendant le processus de provisionnement et éviter des pertes catastrophiques.
ÉVOLUTIVITÉ
Parce que l'IA n'est pas limitée à une quantité de données, les marques n'ont pas à se soucier de la mise à niveau de leurs systèmes à mesure que les entreprises se développent. La détection des fraudes assistée par l'IA conserve sa précision à mesure que votre entreprise se développe et traite davantage de transactions et de plus grandes quantités de données.
RAPPORT COÛT-EFFICACITÉ
L'utilisation de l'IA pour détecter les transactions illicites contribue à réduire les coûts de plusieurs manières. Par exemple, il réduit le besoin d'intervention humaine, éliminant le coût des examens manuels et des enquêtes. Le temps gagné grâce à l'automatisation de ces tâches peut également être consacré à des activités de marketing et de vente pour générer des revenus plus élevés. L'IA réduit également les coûts évitables tels que les frais juridiques, les amendes et les remboursements de l'argent volé.
AMÉLIORATION DE LA FIDÉLISATION DES CLIENTS
Il est impossible de mettre un prix sur la fidélité des clients. Grâce aux systèmes de détection de fraude basés sur l'IA, les entreprises peuvent mieux protéger leurs clients et leurs informations personnelles et financières. Cela permet d'améliorer l'expérience client et la réputation de la marque, de garantir la confiance et la fidélité des clients existants, et même d'attirer de nouveaux clients.
En conclusion, la détection de fraude assistée par l'IA offre aux entreprises une méthode fiable pour lutter contre le problème persistant de la fraude. Investir dans cette technologie est crucial car les fraudeurs mettent également à jour leurs stratégies pour escroquer les entreprises et les clients. Il est donc temps de prendre le pouvoir de intelligence artificielle et tirez parti des algorithmes d'apprentissage automatique pour protéger votre entreprise à long terme.
