AI a des antécédents en matière de prévention de la fraude pour les émetteurs de cartes de crédit

AI a des antécédents en matière de prévention de la fraude pour les émetteurs de cartes de crédit



Les fournisseurs de services de crédit Visa et Experian ont fait leurs preuves dans l’utilisation de l’IA pour la détection des fraudes. (GETTY IMAGES)

Par John P. Desmond, éditeur de tendances IA

Le secteur des services financiers a compilé un historique de l’utilisation de l’IA pour la détection de la fraude, les applications d’IA chez Visa et Experian en étant deux exemples notables.

Selon Melissa McSherry, vice-présidente principale et responsable mondiale des données pour Visa, la multinationale Visa rapporte environ 25 milliards de dollars par an grâce à l’utilisation d’applications d’IA pour la détection de la fraude, selon un compte de VentureBeat. La voie choisie par Visa AI peut avoir des leçons pour d’autres entreprises qui réfléchissent à la manière de lancer leurs projets d’automatisation.

«Nous avons définitivement adopté une approche de cas d’utilisation de l’IA», a déclaré McSherry. «Nous ne déployons pas l’IA au nom de l’IA. Nous le déployons car c’est le moyen le plus efficace de résoudre un problème. »

Melissa McSherry, vice-présidente principale et responsable mondiale des données, Visa

La plateforme Visa Advanced Authorization (VAA) évalue chaque transaction qui traverse le réseau, en évaluant chacune en fonction de la probabilité qu’elle soit frauduleuse. Cela permet d’approuver rapidement plus de transactions. «Avec 3,5 milliards de cartes et 210 milliards de transactions par an, cela vaut vraiment la peine pour tout le monde d’améliorer le fonctionnement de ces cartes et de faire passer plus de transactions», a déclaré McSherry.

D’abord déployé en 1993, le VAA a aujourd’hui évolué vers l’utilisation de réseaux de neurones récurrents avec des arbres à gradient boosté. Le fait de disposer du cas d’utilisation défini de la détection de fraude a aidé Visa à se concentrer sur la manière dont l’IA et l’apprentissage automatique peuvent améliorer ses services.

«Cela aide que nous ayons commencé avec le premier cas d’utilisation il y a longtemps», a déclaré McSherry. «Il n’y a pas de substitut à l’expérience, et je pense que nous avons une bonne expérience à ce stade sur la façon de construire et de déployer ces modèles. Et donc la première leçon est juste à un certain moment, vous devez choisir un cas d’utilisation et il vous suffit de commencer. « 

Visa a constaté une amélioration de 20 à 30% des performances du modèle lorsque des techniques d’IA avancées sont appliquées par rapport à des techniques d’apprentissage automatique plus traditionnelles telles que les arbres à gradient boosté, a-t-elle noté. Dans certains cas, l’amélioration a été de plus de 100%, ce qui accélère le développement de nouveaux services produits. «Nous sommes en mesure de proposer plus rapidement de meilleurs produits aux consommateurs», a-t-elle déclaré.

Steve Platt d’Experian, le fournisseur mondial de services d’information et de crédit, a également une expérience de l’IA et de la détection des fraudes sur plus d’une génération de systèmes. Maintenant à la tête de Global Software at Experience, la première exposition de Platt à l’IA et à la détection de la fraude date de janvier 2001, lorsqu’il a rejoint Hecht-Nielsen Neurocomputer Corp. (HNC) à San Diego pour aider à commercialiser le logiciel que le fondateur Robert Hecht-Nielsen avait originaire.

Steve Platt, président du groupe, Global Business Information Services, Experian

Hecht-Nielsen était un neuroscientifique et un entrepreneur qui enseignait à l’Université de Californie, selon un compte rendu dans Forbes. Il avait travaillé avec un petit groupe d’universitaires et de chercheurs sur les réseaux de neurones, un mélange de statistiques et d’IA. Ils ont développé un produit de détection de fraude appelé Falcon et ont acquis des clients, qui apprécient le produit et recherchent des améliorations – de meilleures prévisions et plus de valeur.

En tant que responsable du produit, Platt a insisté sur l’intégration de la détection de fraude dans le processus d’approbation des transactions d’approbation de crédit. Les émetteurs de cartes les plus avancés pourraient alors délivrer une autorisation en temps réel; c’était avant le cloud computing.

Platt s’est également concentré sur l’obtention d’un volume élevé de données de bonne qualité et bien structurées à partir de transactions par carte de crédit pour aider l’application d’apprentissage automatique Falcon à apprendre. Il est également resté proche des premiers utilisateurs, pour comprendre leurs problématiques, s’intégrer à leur environnement de transaction et analyser leurs données. Des problèmes majeurs tels que MBNA, Banc One et First Data ont été approchés pour établir un partenariat sur une solution de conception qui fonctionnerait pour eux.

HNC a été vendue en 2002 à Fair Isaac Corp., maintenant appelée FICO, une société d’analyse de données axée sur les services de notation de crédit. Désormais appelé plate-forme FICO Falcon, le produit est encore largement utilisé. Platt a travaillé pour la société acquéreuse pendant plusieurs années, puis a fondé une société de prévention de la fraude appelée BasePoint Analytics, puis a rejoint Experian. Il est là depuis 10 ans et est maintenant président du groupe, Global Business Information Services.

Les leçons de HNC lui ont bien servi. Experian propose un certain nombre de produits basés sur l’IA / l’apprentissage automatique sur le marché, y compris son offre de base de pointage de crédit, la prévention de la fraude et le recouvrement. «Nous sommes dans le secteur des données et des informations basées sur les données», a-t-il déclaré.

Experian a développé un moyen de mélanger les pratiques de développement logiciel d’antan et de développement logiciel d’intelligence artificielle d’aujourd’hui. Une organisation DataLabs interne poursuit des projets avec des unités commerciales qu’elle juge innovantes, explorant de nouvelles sources de données, de nouveaux algorithmes et de nouveaux cas d’utilisation. Le laboratoire met en place une méthode commune de développement de produits basée sur l’IA qui utilise des méthodes agiles et un développement rapide. Les développeurs travaillent en étroite collaboration avec des clients sélectionnés pour construire une preuve de concept ou un prototype. Ils transforment cela dans un produit, puis aident le client à le mettre en service dans une ou plusieurs régions.

La méthodologie structurée permet à l’expérience de surveiller où ils en sont dans le processus et de s’ajuster rapidement si l’analyse de rentabilisation évolue. Un produit développé dans ce cadre est Experian Boost, qui permet aux consommateurs de «booster» leurs scores de crédit en fournissant des données de paiement par téléphone mobile et services publics non capturées dans le processus traditionnel de notation de crédit. Bien que toujours en cours de test, il a été mis sur le marché en neuf mois.

De plus grandes banques utilisant la détection de fraude; Kount attire les investissements

Les institutions financières avec plus de 100 milliards de dollars d’actifs sont les plus susceptibles d’avoir adopté l’IA et parmi celles-ci, 73% utilisent actuellement l’IA pour la détection des fraudes de paiement, selon une enquête récente, AI Innovation Playbook, publiée par PYMNTS et rapportée dans Forbes. L’étude était basée sur des entretiens avec 200 cadres financiers de banques commerciales, de banques communautaires et de coopératives de crédit à travers les États-Unis.

La détection des fraudes s’est avérée un marché cible attrayant pour les startups, telles que Kount, qui a été lancée à Boise, Idaho en 2007. Aujourd’hui, la société détient 29 brevets et a été financée par un investissement de 80 millions de dollars de CVC Capital Partners en 2016.

Le réseau mondial Identity Trust de Kount offre une prévention de la fraude en temps réel, une protection des comptes et permet des expériences client personnalisées à plus de 6 500 grandes marques et fournisseurs de paiement.

La fermeture de nombreuses entreprises pendant le verrouillage du coronavirus a conduit à une flambée du volume du commerce électronique, ce qui a présenté des opportunités pour les acteurs de la détection des fraudes. Le fondateur et PDG de Kount, Brad Wiskerchen, a récemment écrit dans PYMNTS.

Brad Wiskerchen, fondateur et PDG, Kount

« Alors que la pandémie s’est accélérée en mars et avril, nous avons vu les volumes de transactions numériques monter en flèche pour de nombreux secteurs, comme les vitamines, le bien-être, l’électronique, les fournitures pour animaux de compagnie et autres », a-t-il déclaré. «En avril, les volumes d’achat de produits artisanaux et de vin en ligne ont augmenté de plus de 600% par rapport à la semaine moyenne de février. Gérer ce volume tout en conservant des expériences client exceptionnelles et en prévenant la fraude nécessite une solution adaptable capable de prendre des décisions précises en temps réel. »

L’augmentation du commerce électronique signifie que davantage d’entreprises proposent de nouvelles expériences numériques, y compris des abonnements, des comptes et des points de fidélité. «Chacun représente un domaine unique de l’expérience client qui doit être protégé», déclare Wiskirchen.

Lisez les articles sources dans VentureBeat, Forbes et PYMNTS.

Jean-Michel

Ingénieur informatique de métier, passionné par l'informatique et le gaming et oui il n'y a pas que les jeunes qui peuvent aimer le gaming ... :)

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