La fraude financière est un problème majeur pour les institutions bancaires à l’échelle mondiale, amplifié par l’essor des transactions numériques. Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude sont maintenant souvent insuffisantes face à la sophistication croissante des schémas frauduleux. L’implémentation de l’intelligence artificielle (IA) par JP Morgan Chasea transformé la détection de la fraude. Voici comment.
L’augmentation des fraudes financières avec les transactions numériques
L’essor des transactions numériques a favorisé la montée des fraudes financières avec des cybercriminels qui exploitent les failles des systèmes bancaires à l’aide de techniques avancées.
Les pertes globales liées à la fraude sont estimées à des milliers de milliards de dollars chaque année et il faut des méthodes de détection plus efficaces.
En effet, les systèmes traditionnels de détection reposent sur des algorithmes basés sur des règles et une surveillance manuelle. Ces méthodes, réactives plutôt que proactives, identifient souvent les fraudes après qu’elles ont eu lieu et génèrent un nombre élevé de faux positifs (et ceci provoque souvent des ennuis pour les clients, tout en étant inefficace pour l’objectif premier des banques).
Implémentation d’IA chez JP Morgan Chase
- le modèle d’IA : JP Morgan Chase a développé un modèle d’IA avancé basé sur le machine learning pour analyser en temps réel d’importants volumes de données transactionnelles. Ce système identifie des anomalies et des schémas caractéristiques de fraudes avec une précision inégalée par les méthodes traditionnelles.
- fonctionnement : En étudiant les données historiques, l’IA construit des profils comportementaux pour chaque client. Toute transaction déviant de ce comportement typique est signalée. Le modèle s’améliore en permanence, réduisant les faux positifs.
- intégration aux systèmes bancaires : L’intégration fluide du modèle d’IA dans les systèmes existants permet une réponse rapide aux alertes générées, sans perturber les opérations bancaires.
Quel impact sur la sécurité financière
- meilleure détection des fraudes : L’IA a permis à JP Morgan Chase d’améliorer considérablement la précision et la rapidité de la détection des fraudes, réduisant les faux positifs de 50 % et augmentant l’efficacité de détection de 25 %.
- renforcement de la confiance des clients : Les clients, moins affectés par des interruptions dues à des faux positifs, se sentent mieux protégés.
- réduction des coûts : L’amélioration de la détection et la diminution des faux positifs ont réduit les coûts opérationnels et les pertes financières liées à la fraude.
Quels étaient les défis et quelles solutions ont été trouvées ?
- protection des données : L’utilisation des données clients a nécessité une sécurité renforcée grâce à des méthodes de cryptage robustes et le respect strict des réglementations.
- adhésion interne : La réticence initiale des parties prenantes a été surmontée grâce à des formations et des preuves de l’efficacité de l’IA.
- amélioration continue : JP Morgan Chase investit dans la recherche et le développement pour adapter le modèle d’IA aux menaces évolutives.
Quelles perspectives d’avenir ?
- élargissement des capacités de l’IA : Le succès de l’IA dans la détection des fraudes incite la banque à explorer d’autres applications, comme la gestion des risques ou la personnalisation des services financiers.
- collaboration entre banques : Le partage d’expertises pourrait renforcer collectivement les capacités de détection des fraudes dans le secteur bancaire.
- intégration avec les technologies émergentes : L’IA combinée à des technologies comme la blockchain ou l’informatique quantique pourrait encore renforcer la sécurité et optimiser les opérations.
Source de article: https://medium.com/@jeyadev_needhi/how-ai-transformed-financial-fraud-detection-a-case-study-of-jp-morgan-chase-f92bbb0707bb