Vous trouverez des applications financières sur la majorité des smartphones. Nous atteignons souvent nos téléphones pour effectuer des transactions bancaires en ligne ou vérifier nos soldes bancaires. Les applications mobiles transforment la façon dont nous exécutions nos activités financières, apportant commodité et flexibilité à la vie des gens. Les banques offrent presque tous les services possibles qu’un utilisateur souhaite directement sur ses applications mobiles. Désormais, la nécessité de se rendre à la banque a considérablement diminué, et il y a tellement de clients qui ne se sont pas rendus dans une banque depuis des mois, voire des années.
Plateformes numériques en finance
Cependant, l’injection de plates-formes numériques dans le secteur financier contient également de nombreuses activités de fraude que le secteur financier doit résoudre pour les utilisateurs. L’apprentissage automatique est une solution clé pour la détection et la prévention de la fraude financière.
L’apprentissage automatique dans la finance agit activement en tant que défenseur contre les activités criminelles qui visent à acquérir de l’argent par tromperie. En tant qu’entreprise, les institutions financières élaborent des solutions robustes pour offrir une sécurité optimale à leurs clients, et l’apprentissage automatique joue un rôle clé dans le processus. En conséquence, les développeurs d’applications mobiles intègrent activement de nombreux algorithmes et une programmation explicite pour rendre leurs applications sans fraude pour les institutions financières.
D’ici 2026, la taille du marché mondial de la détection et de la prévention de la fraude devrait atteindre 65,8 milliards de dollars. De plus, le TCAC de celui-ci sera de 21,5 %, où l’apprentissage automatique jouera un rôle clé dans la création d’applications financières sans fraude. La question de savoir comment l’apprentissage automatique prévient la fraude reste une curiosité pour les entrepreneurs. Ainsi, cet article explorera les éléments suivants :
- Quels sont les principaux types d’activités que l’apprentissage automatique empêche
- Quelle est l’importance de l’apprentissage automatique pour la prévention de la fraude financière ?
- Quels sont les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans la prévention de la fraude ?
- Cas réels de prévention de la fraude dans les applications mobiles Finance
Avec le concept ci-dessus, vous aurez les connaissances nécessaires pour comprendre la détection de la fraude dans les applications financières grâce à l’apprentissage automatique.
Quels sont les principaux types de fraudes que l’apprentissage automatique peut empêcher dans les applications financières ?
L’apprentissage automatique évolue rapidement et il n’y a pas de limites à sa croissance. Le champ d’application de la détection et de la prévention des fraudes couvre un éventail d’activités menées par les fraudeurs ; blanchiment d’argent, fraudes à l’assurance, escroqueries par hameçonnage, etc. Voici quelques-uns des types financiers fréquents que l’apprentissage automatique tente rapidement de résoudre :
Fraude par hameçonnage par courriel
Certaines personnes comptent sur leur e-mail pour un usage professionnel et personnel. Avec cette large utilisation et cette fiabilité des personnes sur les e-mails, les fraudeurs exécutent des fraudes par hameçonnage par e-mail via plusieurs méthodes. Lorsqu’un cybercriminel envoie des spams ou des logiciels malveillants dans un e-mail, on parle de fraude par hameçonnage par e-mail. 96 % des attaques de phishing se font par e-mail.
Ces e-mails peuvent contenir les éléments suivants :
- Liens non sécurisés
- Demander des otps bancaires (codes d’accès à usage unique)
- Mots de passe bancaires nets
Des méthodes automatisées avec apprentissage automatique permettent au système de détecter à l’avance les tentatives de phishing pour alerter les utilisateurs. Un bon exemple de la même chose est Gmail. Les algorithmes détectent les e-mails et les envoient au spam.
Fraude de carte de crédit
L’économie sans espèces stimule l’utilisation des cartes de débit et de crédit, où une carte de crédit est devenue la principale source d’achat pour les utilisateurs. Et le vol d’informations sur les cartes de crédit devient une fraude extrêmement populaire parmi les utilisateurs. La victime peut remarquer des achats non reconnus au nom de sa carte de crédit. Des milliers de cas sont déposés chaque année mentionnant la fraude par carte de crédit. L’apprentissage automatique peut agir comme une couche de sécurité pour identifier si une partie autorisée effectue ou non la transaction.
Fraude par téléphone portable
Les téléphones portables sont sujets aux cyberattaques. Avec la technologie NFC dans les smartphones, les pirates peuvent infiltrer vos données privées et voler des informations. L’apprentissage automatique peut empêcher les transactions basées sur le wifi en prédéterminant l’accès non autorisé. De plus, des technologies intelligentes telles que la sécurité basée sur la biométrie peuvent empêcher la fraude par téléphone portable.
Vol d’identité
Les sites Web ont des informations d’identification sensibles des utilisateurs. En outre, si un pirate vole des informations sensibles, il peut se faire passer pour vous et initier des transactions au nom de votre identité. De plus, les utilisateurs utilisent également des plateformes sociales pour se connecter à plusieurs plateformes en un seul clic. Par conséquent, l’apprentissage automatique peut fournir un processus sécurisé pour éviter les erreurs d’identification dans les institutions financières.
Quelle est l’importance de l’apprentissage automatique pour la prévention de la fraude financière ?
La mise en œuvre de l’apprentissage automatique apporte de multiples avantages à la détection des fraudes dans le secteur financier. Voici les avantages notables offerts par l’apprentissage automatique :
Collecte de données rapide
Aujourd’hui, les données sont un atout pour les entreprises. Lorsque les institutions financières recueillent des données, en particulier auprès des victimes d’activités frauduleuses, elles comprennent les modèles pour identifier la cause de la fraude. En conséquence, ML peut collecter des données pertinentes, préparer des catégories et fournir des actions perspicaces pour alerter ou prévenir les activités frauduleuses.
Haut niveau d’efficacité
ML peut exécuter des programmes/fonctions sans fin sans aucune erreur. Il peut facilement gérer des ensembles de données volumineux et trouver la source d’activités frauduleuses sans compromettre l’efficacité ni entraver le temps et les efforts des organisations. De plus, cela permet également d’économiser des coûts pour l’entreprise.
Augmenter l’évolutivité
Les institutions financières peuvent traiter autant de données qu’elles le souhaitent grâce aux capacités de la technologie Big Data. Finalement, ML peut différencier même la moindre différence dans les ensembles de données pour fournir des actions optimales aux utilisateurs. Par conséquent, lorsque les institutions financières peuvent utiliser des ensembles de données volumineux, cela augmente leur évolutivité.
Amélioration innovante et rapide
Un grand avantage de la création de solutions d’apprentissage automatique est que vous pouvez les modifier en fonction de vos besoins à tout moment. Ce n’est jamais un investissement ponctuel. De plus, vous pouvez continuer à innover vos algorithmes d’apprentissage automatique pour injecter les dernières tendances utilisées par les fraudeurs afin d’améliorer rapidement votre approche de détection des fraudes.
Quels sont les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans la prévention de la fraude ?
La technologie d’apprentissage automatique évolue en permanence, mais certains modèles ML très robustes sont utiles au secteur financier pour prévenir la fraude.
Enseignement supervisé
L’apprentissage supervisé est l’une des approches d’apprentissage automatique les plus populaires du secteur financier. Le modèle d’apprentissage supervisé est basé sur l’analyse prédictive des données et la gestion de bases de données, travaillant sur des données provenant de plusieurs sources. De plus, les données sont étiquetées et classées en plusieurs catégories. Pour la détection des fraudes, l’apprentissage supervisé peut différencier deux ensembles de données similaires pour entraîner l’algorithme d’apprentissage automatique.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé joue un rôle clé dans la détection des fraudes lorsqu’il y a très peu d’informations disponibles à analyser. Il surveille et apprend en permanence à partir des éléments d’information dans de multiples horodatages et variations. Enfin, lorsque l’algorithme a collecté suffisamment de données, il déclenche une action.
Apprentissage semi-supervisé
L’apprentissage semi-supervisé combine à la fois des modèles d’apprentissage supervisés et non supervisés pour produire des résultats optimaux. Le modèle d’apprentissage passe automatiquement en apprentissage semi-supervisé ou supervisé selon les besoins.
Comment PI (solution de détection de fraude) par PayTm fonctionne avec le Machine Learning ?
Pi est un modèle de détection de fraude financière conçu par PayTm pour prévenir la fraude pour les entreprises et les utilisateurs. (Pi est le PI.Exchange), et son modèle intelligent utilise fortement une approche d’apprentissage automatique pour offrir une prévention optimale des risques aux utilisateurs.
Voici comment Pi fonctionne :
- Détecter : notation intelligente des risques avec une approche personnalisée. Chaque utilisateur a ses propres scores de risque pour plusieurs activités liées à la finance.
- Diagnostiquer : à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique non supervisée, le modèle de détection de fraude surveille activement les activités 24h/24 et 7j/7, en recommandant des ensembles de règles et des alertes aux utilisateurs.
PI utilise des algorithmes intelligents de haut niveau pour fournir un puissant outil de détection des fraudes :
- Ingestion de données
- Détection d’une anomalie
- Scoring dynamique des risques
- Atelier d’apprentissage automatique
- Simulations intelligentes
- La gestion de cas
PI est un parfait exemple concret d’un outil de détection de fraude pour le secteur financier qui présente une utilisation efficace de l’approche d’apprentissage automatique.
Vous souhaitez intégrer des algorithmes ML de détection et de prévention des fraudes dans votre application financière ?
Si vous souhaitez créer une application financière ou augmenter la sécurité de votre application financière, un fournisseur de solutions informatiques peut fournir une solution optimale de détection et de prévention des fraudes pour votre application. Les experts en apprentissage automatique et en intelligence artificielle (pointcom assez délicat — intégrer l’IA dans le mobile) sont passionnés par l’intégration de solutions intelligentes alignées sur vos applications financières. Ces experts sont extrêmement importants dans les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés, non supervisés et semi-supervisés en fonction de vos demandes de développement d’applications.
Crédit d’image : fourni par l’auteur ; Merci!
Radhika Yadav
Radhika trouve que couvrir le monde de la technologie est une expérience passionnante et engageante, car chaque jour apporte de nouvelles technologies révolutionnaires à explorer et à écrire. La conviction que les mots sont notre source de magie la plus inépuisable la pousse à écrire des articles qui améliorent la visibilité de toute marque et les aident à se positionner de la meilleure façon possible.
