Utilisation de l'IA pour la détection des fraudes

Tout comme votre cyberattaque moyenne est devenue plus sophistiquée, il en va de même pour les possibilités de fraude, de phishing et d'autres événements d'ingénierie sociale. Il est logique qu'à mesure que les outils numériques que nous utilisons deviennent plus répandus et ancrés dans notre vie quotidienne, des acteurs néfastes cherchent à en tirer parti.

Dans leur dernier rapport, McAfee et le Center for Strategic and International Studies (CSIS) révèlent que la cybercriminalité coûte désormais au monde 600 milliards de dollars , soit 0,8 % du PIB mondial. Bon nombre de ces événements impliquent des escroqueries, des fraudes et d'autres activités humaines plutôt que du piratage de haute technologie ou des chevaux de Troie.

Les rançongiciels, un autre piratage d'ingénierie sociale populaire, impliquent de verrouiller le système ou de chiffrer des données sensibles, puis d'exiger une rançon, généralement versée en crypto-monnaies - et les attaquants retournent rarement, voire jamais, l'accès. C'est exactement ce qui s'est passé lors du récent incident du Colonial Pipeline .

La question est, comment lutter contre ce genre de choses ? Cela peut être réalisé à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML).

Les avantages invisibles de l'IA et du ML

Deux avantages majeurs que les outils d'IA et de ML peuvent exploiter les rendent idéaux pour la détection des fraudes.

Premièrement, ils peuvent analyser des quantités massives de données et d'informations à des vitesses sans précédent, certainement plus rapides que n'importe quel humain. De plus, les réseaux de neurones peuvent apprendre , au fil du temps, après avoir ingéré les données et les commentaires des enquêteurs, exactement ce qu'il faut rechercher. Cela signifie qu'ils deviennent plus intelligents, plus efficaces et plus précis pour détecter les activités et les schémas néfastes.

Les solutions d'IA n'ont jamais à se reposer de la même manière qu'un opérateur humain. Ils peuvent continuer à travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, y compris pendant les heures impaires que feraient des attaquants internationaux ou infâmes.

L'IA pour la détection des fraudes

Grâce à l'analyse avancée, les outils d'IA et de ML peuvent identifier les menaces, identifier les vecteurs d'attaque et aider les équipes de sécurité à consolider les vulnérabilités du système et les problèmes de réseau.

Lorsqu'elle est appliquée à la détection des fraudes, en particulier, la technologie peut étiqueter les contenus frauduleux ou les tentatives d'accès, prédire les menaces potentielles et fournir une meilleure classification des sources légitimes et illégitimes.

Imaginez-le comme la préparation d'un fort avant une bataille. Tous les points d'entrée seraient verrouillés et gardés, toutes les menaces potentielles seraient traitées et il y aurait des éventualités en place en cas de violation de divers points faibles. L'IA est capable de faire toutes ces choses, plus rapidement et avec une meilleure précision que les opérateurs humains.

De plus, le support auxiliaire peut être encodé dans les algorithmes ML pour faciliter les actions futures. Par exemple, s'il y a une attaque et qu'une action en justice est nécessaire, l'outil peut extraire les informations nécessaires et les envoyer aux parties appropriées. Il en résulte des processus d'audit automatisés.

Les avocats spécialisés dans les fraudes financières auront besoin des informations pertinentes pour plaider leur cause et défendre leur position. S'il arrive tôt dans le processus, ou même avant que l'événement ait été signalé par les autorités, ils ont plus de temps pour se préparer. La fraude liée aux services bancaires et financiers est compliquée à gérer, en particulier lorsqu'il s'agit de fonds publics et de preuve de diligence raisonnable. Cette longueur d'avance peut être inestimable, car l'outil ML était prêt et capable d'envoyer les informations nécessaires.

Entreprise

En règle générale, une entreprise ou une organisation victime de fraude s'occupe du problème après coup, ce qui peut entraîner de graves dommages financiers. C'est aussi parce que la fraude est difficile à détecter. Jusqu'à récemment, il n'était pas viable de le faire avec des performances optimales.

Cependant, les fabricants de puces, comme Intel, ont désormais le pouvoir de détecter les événements frauduleux, comme les paiements, en temps réel et à l'aide de l'IA sur puce. Cela signifie que les entreprises de paiement et les entreprises peuvent mieux identifier la fraude, attraper les mauvais acteurs potentiels au moment où ils frappent et essentiellement arrêter toute la situation en cours de jeu.

Gouvernement

Alors que l'IA est déployée dans de nombreux domaines, un développement prometteur dans le secteur gouvernemental et financier concerne le contrôle budgétaire . Des algorithmes peuvent être utilisés pour détecter des anomalies ou des erreurs, qui sont ensuite transmises à des enquêteurs humains qui recherchent des signes de fraude. Cela permet aux différentes parties d'être plus éthiques et responsables, mais contribue également à parer aux effets potentiels et aux dangers de la fraude.

Assurance

La fraude à l'assurance est une préoccupation majeure, mais l'IA peut être utilisée pour s'adapter à l'évolution des techniques de fraude et des divers comportements. Les agences d'assurance et les enquêteurs peuvent tirer parti de l'IA pour identifier les schémas anormaux, étiqueter les menaces potentielles pour une inspection plus approfondie, mais aussi pour repérer les bons canaux entrants.

Par exemple, les réclamations provenant d'une partie particulière pré-étiquetées comme potentiellement frauduleuses feraient l'objet d'un examen plus minutieux. Cela fait une grande différence lorsque vous travaillez avec des activités liées aux données, telles que la fraude à l'assurance-chômage, qui peuvent facilement passer entre les mailles du filet sans le soutien d'analyses basées sur l'IA.

L'IA devient plus intelligente et plus performante

Les plates-formes d'IA et de ML deviennent chaque jour plus performantes. En effet, à mesure que davantage de données sont introduites dans ces solutions, les algorithmes deviennent plus efficaces pour détecter les comportements anormaux - un indicateur solide de fraude. Attendez-vous à ce que de nombreuses industries continuent de trouver de nouvelles façons d'utiliser des outils comme ceux-ci dans la poursuite d'un environnement commercial plus sûr et plus équitable.