Le secteur bancaire est l’un des secteurs les plus importants à sécuriser. Il est très gourmand en données et gère la plupart des actifs les plus importants des utilisateurs. Heureusement, les avancées technologiques ont permis un renforcement de la sécurité dans des domaines tels que les violations de données, la non-conformité et la fraude sophistiquée.
Ainsi, alors que la numérisation du comportement humain s’empare du commerce électronique et des services bancaires en ligne, la cybersécurité a dû suivre le rythme. L’intelligence artificielle est un moyen d’avancer.
Détection de fraude
L’IA peut être décrite de plusieurs façons, mais son attribut le plus puissant consiste à détecter des modèles – des modèles que les humains auraient autrement manqués. Cela devient crucial quand on parle de détection de fraude de données volumineuses, car il alimente de nombreuses techniques de détection différentes. Voici quelques-unes des principales méthodes :
- Analyses prédictives
- Analyse des réseaux sociaux
- Analyse cognitive
- Analyse discrète
- Analyse ad hoc
- Analyse connectée
Les trois attaques frauduleuses les plus courantes sont le blanchiment d’argent, le vol d’identité et la fraude hypothécaire. Au sein du vol d’identité, la fraude par carte de crédit est la plus courante, représentant 41,8 % des cas en 2019.
La clé de la détection de l’usurpation d’identité, plus que toute autre, est la sensibilité au temps. Alors que les méthodes traditionnelles de détection des fraudes utilisent le comportement humain, l’analyse de l’IA en temps réel peut aider à limiter les dégâts de la fraude beaucoup plus rapidement.
Il existe des algorithmes basés sur des règles dans lesquels un humain décrit les comportements courants de fraude, et l’algorithme peut le détecter rapidement. Cependant, l’approche de l’apprentissage automatique consiste à laisser l’algorithme d’IA détecter ses propres modèles à l’aide de l’apprentissage supervisé (en signalant quels résultats étaient frauduleux et lesquels ne l’étaient pas).
Un moyen courant de détecter la fraude consiste à utiliser des analyses connectées, dans lesquelles un large éventail d’informations diverses est utilisé et les relations sont examinées. Des connexions sont établies entre les titulaires de compte, les adresses, les SSN 2, les cartes de crédit, les numéros de téléphone et potentiellement même les réseaux de médias sociaux – bien que cela soit souvent appelé sa propre analyse de réseau social.
La véritable arme du Machine Learning réside dans l’analyse du Big Data – un vraiment grande quantité de données – de comportement. L’analyse des modèles de comportement de chaque client est quelque chose qu’une approche humaine basée sur des règles ne pourrait pas faire, mais l’IA peut digérer de telles quantités d’informations et découvrir des thèmes parmi les comportements frauduleux.
Un exemple de réussite est Danske Bank, qui a eu du mal à avoir 1 200 fausses alarmes positives par jour, réduisez cela de 60 % lorsqu’ils ont mis en place un solution d’apprentissage en profondeur. Les réseaux de neurones ne sont pas nommés comme tels sans raison – ils peuvent vraiment fonctionner et examiner nos propres esprits.
Conformité
Une équipe de conformité interne est importante pour les banques, et l’IA ne les remplacera pas de sitôt. Cependant, l’IA peut aider à augmenter la productivité de l’équipe de conformité en analysant la littérature, les pages Web et les documents pour trouver les règles qui s’appliquent à la banque et les présenter. Cela permet aux responsables de la conformité d’étendre leurs opérations et de revérifier les conclusions de l’IA pour confirmation humaine.
Bien sûr, cela peut avoir des implications sur la réduction des coûts en ce qui concerne le personnel de conformité, mais plus important encore, cela signifie atténuer les situations de non-conformité, ce qui peut faire économiser de l’argent à la banque en évitant les amendes.
Gestion des risques
La gestion des risques reste l’une des choses les plus importantes dans le secteur bancaire, et l’IA a également son mot à dire ici. Par exemple, l’évaluation des risques de prêt et de la situation financière peut être automatisée grâce à l’IA, dans laquelle elle peut prédire intelligemment les risques, mieux que les humains, et également garantir la confidentialité.
L’évaluation du comportement des consommateurs par le biais des transactions, des remboursements historiques, etc. peut être utilisée pour la gestion des risques lors de l’octroi de prêts, et cela peut également aider à les protéger contre la fraude. Cette technologie d’intelligence artificielle change également la donne pour l’emprunteur, qui peut ne pas être mis sur liste noire d’un prêt en raison d’une certaine cote de crédit, mais plutôt évalué équitablement sur son comportement récent et d’autres attributs. Si les banques disposent d’un meilleur moyen d’évaluer le risque que les cotes de crédit, elles ne s’en tiendront pas aux méthodes traditionnelles, car cela signifie méconnaître les remboursements de taux d’intérêt et abandonner des clients par ailleurs responsables.
Violations de données
Enfin, l’IA peut également être utilisée pour aider à prévenir les violations de données. Les banques doivent faire face à un mouvement de travail à domicile, ainsi qu’à une main-d’œuvre mondialisée. À mesure que la main-d’œuvre augmente en taille et en diversité, il devient encore plus difficile de surveiller l’accès, l’autorisation et les permissions.
Il y a beaucoup de données, cependant, qui peuvent être collectées. Par exemple, l’heure, la géolocalisation et l’appareil, entre autres pour la gestion des accès). Comme décrit ci-dessus, l’IA est fantastique pour détecter les modèles, donc apprendre des activités historiques, des incidents et des violations précédentes peut être un bon moyen de construire son propre modèle de détection d’une violation potentielle.
Toutes les erreurs commises sont corrigées au fur et à mesure qu’elles deviennent plus intelligentes au fil du temps. L’avantage est que la banque n’a pas besoin de passer immédiatement à un modèle d’IA, mais de le faire fonctionner en arrière-plan et d’évaluer ses performances.
L’IA peut même être utilisée pour l’ingénierie des rôles et pour aider à identifier les cas d’utilisation de la gouvernance. Donc, automatiser la mise en œuvre de l’attribution et de la répartition des tâches.