Choisir les meilleures solutions de gestion de la fraude pour votre entreprise

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  1. Introduction
  2. Bonnes pratiques pour la gestion de la fraude
  3. Choisir la meilleure solution de gestion de la fraude
  4. Stripe est là pour vous aider

La gestion de la fraude est une pratique qui consiste à détecter, prévenir et limiter la fraude. Elle s'articule autour de multiples actions, telles que la surveillance des transactions, l'analyse de modèles de comportement suspect, la mise en place de systèmes de vérification et la sensibilisation du personnel et des clients à l'identification et au signalement des tentatives de fraude. Les pertes occasionnées par la fraude à la carte bancaire dans le monde en 2021 ont été estimées à plus de 30 milliards de dollars, selon Statista. Toute entreprise susceptible d'être exposée à la fraude (usurpation d'identité, fraude financière ou brèches de cybersécurité) doit disposer d'un système de gestion de la fraude. Cette nécessité est impérative pour certains types d'entreprises, notamment les institutions financières et les plateformes e-commerce.

Nous vous présentons ci-après la démarche que les entreprises peuvent commencer à adopter pour développer des stratégies et mettre en œuvre des actions destinées à gérer la fraude. Nous évoquerons les bonnes pratiques générales et les spécificités propres à chaque secteur.

Sommaire

  • Bonnes pratiques pour la gestion de la fraude
  • Choisir la meilleure solution de gestion de la fraude
  • Comment Stripe peut vous aider

Bonnes pratiques pour la gestion de la fraude

En matière de gestion de la fraude, les entreprises disposent de plusieurs options. Après mûre réflexion, chacune doit choisir une approche et élaborer une solution qui prenne en compte ses priorités et vulnérabilités propres. Il existe néanmoins des bonnes pratiques qui peuvent être utiles à la grande majorité des entreprises.

  • Défense multicouche : adoptez une stratégie de défense multicouche qui inclut non seulement des pare-feux et des logiciels antivirus mais également des systèmes de surveillance comportementale en temps réel et de chiffrement des données. La combinaison de ces couches constitue un réseau difficile à pénétrer pour les intrus.

  • Analyse en temps réel : recourez à l'analyse en temps réel pour surveiller toutes les transactions de données au sein de votre entité. Utilisez des algorithmes de machine learning qui peuvent s'adapter aux nouveaux types d'activités frauduleuses et en tirer des enseignements. La détection précoce d'une anomalie vous permet d'agir rapidement.

  • Audits manuels : même les meilleurs systèmes automatisés peuvent ne pas identifier une anomalie. Procédez périodiquement à des audits manuels des transactions financières et des données.

  • Mesures de vérification des clients : utilisez une authentification à deux facteurs (2FA), des données biométriques et d'autres méthodes de vérification avancées pour valider une seconde fois les identités des individus impliqués dans les transactions.

  • Formation du personnel : sensibilisez les employés à l'importance de la prévention de la fraude et à la détection des tactiques communément utilisées, et formez-les aux protocoles internes de gestion des incidents suspects. Des employés insuffisamment ou peu pertinemment formés, même animés des meilleures intentions, peuvent souvent être le maillon faible du système de sécurité. Un personnel correctement préparé peut constituer une excellente force dissuasive.

  • Collaboration avec des établissements financiers : travaillez en étroite collaboration avec les banques et les prestataires de services de paiement pour identifier les potentiels signaux d'alerte. Ces entités disposent généralement de connaissances et d'outils qui permettent de détecter des activités inhabituelles avant qu'elles ne prennent de l'ampleur.

  • Contrôle des accès basé sur les rôles : limitez les accès aux données sensibles. La restriction de l'accès aux données aux rôles qui en ont véritablement besoin permet de réduire le risque d'une fraude interne.

  • Gestion des risques fournisseurs : évaluez minutieusement vos fournisseurs et prestataires de services. Exigez qu'ils adhèrent à vos politiques de sécurité, et réexaminez régulièrement ces partenariats pour en estimer les risques.

  • Plan de réponse aux incidents : élaborez un plan de réponse aux incidents complet que vous actualiserez régulièrement. Chaque employé doit connaître les mesures à prendre s'il suspecte une fraude.

  • Mises à jour et correctifs réguliers : les cybercriminels sont toujours à l'affût de vulnérabilités logicielles exploitables. Compliquez-leur la tâche et évitez qu'ils n'exploitent des systèmes obsolètes en veillant à mettre à jour vos logiciels en permanence.

Ces bonnes pratiques permettent aux entreprises de se doter d'un système de gestion de la fraude complet et adaptable. L'adaptabilité en la matière est fondamentale, car les acteurs frauduleux développent constamment de nouvelles méthodes qui leur permettent de contourner les mesures de sécurité existantes.

Choisir la meilleure solution de gestion de la fraude

Voici les éléments suivants que vous devez prendre en compte au moment de choisir une solution de gestion la fraude.

  • Objectifs et indicateurs clés de performance (KPI) : avant de commencer votre recherche d'une solution de gestion de la fraude, établissez clairement ce que vous en attendez. Qu'il s'agisse de réduire le nombre de faux positifs et de contestations de paiement ou d'identifier de nouveaux mécanismes de fraude, la définition de ces objectifs par avance vous aidera à faire votre choix.

  • Intégration des données et compatibilité : évaluez la facilité d'intégration des systèmes de gestion de la fraude à votre pile de technologies existante. Recherchez des plateformes qui prennent en charge des intégrations API ou des kits de développement logiciel (SDK) pour une intégration plus facile à vos flux de travail existants. Vérifiez les types de bases de données avec lesquels ces systèmes peuvent fonctionner et leur capacité à prendre en charge la migration des données.

  • Traitement en temps réel : les techniques de fraude évoluent à une vitesse fulgurante. La solution retenue doit par conséquent être capable de traiter des données et de lancer des alertes en temps réel. La suppression de la latence dans le signalement des incidents peut contribuer considérablement à prévenir les pertes financières.

  • Évolutivité : votre solution de gestion de la fraude doit être capable d'évoluer avec votre entreprise. Recherchez des systèmes qui peuvent s'adapter aisément en matière de volume de données, de vitesse de transaction et d'expansion géographique.

  • Machine learning et adaptabilité : un bon système de gestion de la fraude doit utiliser des algorithmes de machine learning qui s'adaptent aux nouveaux mécanismes de fraude. Évaluez les fonctionnalités de machine learning de chaque solution que vous envisagez d'adopter. Cela inclut les algorithmes utilisés, la fréquence d'actualisation des mécanismes et les boucles de rétroaction mises en place pour une optimisation permanente.

  • Interface utilisateur et facilité d'utilisation : choisissez une solution de gestion de la fraude dotée d'une interface intuitive afin de réduire le temps de formation et de raccourcir la courbe d'apprentissage.

  • Analyse des coûts : même s'il est tentant de choisir l'option la plus avantageuse pour votre budget, les solutions peu coûteuses peuvent ne pas vous proposer toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin. Tenez compte des coûts en amont, mais également du retour sur investissement à long terme, en incluant le coût des activités frauduleuses potentielles qu'un système plus abordable mais moins efficace peut ne pas détecter.

  • Personnalisation et flexibilité : recherchez des systèmes de gestion de la fraude qui vous offrent la flexibilité nécessaire pour adapter à vos besoins les réglages, les paramètres, voire même les aspects visuels des tableaux de bord.

  • Conformité juridique et confidentialité des données : assurez-vous que le système respecte toutes les législations locales et internationales applicables (en particulier, le Règlement général sur la protection des données, ou RGPD, si vous exercez vos activités dans l'Union européenne, ou si vos clients s'y trouvent). Évaluez ses modes de stockage, de traitement et de transmission des données, et assurez-vous qu'il fait régulièrement l'objet d'audits de conformité.

  • Avis de tiers et références : recherchez des avis authentiques sur le système que vous évaluez et demandez des références clients. Des témoignages d'entreprises appartenant à votre secteur d'activité peuvent vous fournir des informations précieuses sur les performances d'un système, et qui ne figurent pas sur une fiche technique.

  • Service après-vente : l'assistance fournie après l'implémentation du système peut être aussi importante que le produit lui-même. Évaluez le niveau d'assistance proposé par le prestataire et le mode de fourniture : ressources en ligne, équipe dédiée ou tests de performance réguliers.

  • Signaux d'alerte : méfiez-vous des solutions qui vous promettent beaucoup, mais pour lesquelles des témoignages documentés font défaut, ainsi que des plateformes qui ne sont pas très transparentes sur leur tarification ni très explicites sur les limites de leur technologie.

Une évaluation systématique de ces facteurs vous permettra de choisir une solution de gestion de la fraude en adéquation avec vos besoins opérationnels et vos objectifs à long terme.

Stripe est là pour vous aider

Outre Radar, solution emblématique de prévention de la fraude, Stripe propose une suite d'outils conçus pour aider les entreprises à lutter contre le risque de fraude. Voici ces outils et quelques fonctionnalités qui vous aideront à prévenir et limiter la fraude.

  • Stripe Elements : le composant Element est un ensemble de composants d'interface utilisateur et de widgets qui aident à réduire la fraude en collectant des informations de paiement sensibles directement auprès des clients.

  • 3D Secure : ce protocole constitue une couche de sécurité supplémentaire pour les transactions par carte de crédit et de débit. Lorsque 3D Secure est activé, les titulaires de cartes sont invités à saisir des informations d'authentification complémentaires pour finaliser leur achat, ce qui ajoute une couche de sécurité et réduit le risque de transactions frauduleuses.

  • 3D Secure dynamique : la procédure 3D Secure dynamique décide de l'application de 3D Secure en fonction du niveau de risque associé à une transaction. Cela permet aux entreprises de bénéficier de la sécurité supplémentaire que procure cette fonctionnalité, sans embarrasser l'ensemble de leurs clients avec des étapes de vérification complémentaires.

  • Tokenization : le processus de tokenisation de Stripe garantit que les données sensibles, telles que les numéros de carte bancaire, sont remplacées par des identifiants uniques (tokens). Le risque de voir des acteurs frauduleux intercepter et voler des données de paiement est donc minimisé, car les informations de carte bancaire ne sont pas sauvegardées sur les serveurs de l'entreprise.

  • Webhooks : les webhooks fournissent des notifications en temps réel sur les évènements enregistrés sur le compte Stripe d'une entreprise, y compris une activité potentiellement frauduleuse. Les entreprises peuvent donc réagir rapidement aux activités suspectes.

  • Stripe Connect : Stripe Connect exerce une surveillance destinée à détecter les mécanismes anormaux dans les transactions pour les plateformes qui gèrent des paiements au nom d'autres entreprises. Ces plateformes peuvent ainsi identifier et prévenir une fraude potentielle.

  • Vérifications manuelles : en dépit de l'extrême importance de l'automatisation, Stripe autorise les entreprises à vérifier manuellement des transactions suspectes. Stripe conserve également des enregistrements détaillés des données clients et des historiques des transactions à des fins de vérification.

  • Gestion des litiges : si un client conteste un paiement ou un débit, Stripe peut fournir des informations circonstanciées et suggérer à l'entreprise la réponse à apporter. Le risque est donc limité pour cette dernière de voir le règlement du litige se faire à ses dépens.

  • Reporting de données : le Dashboard et les API Stripe fournissent des données transactionnelles détaillées utilisables par les entreprises pour analyser les mécanismes des transactions, repérer les anomalies et affiner leurs stratégies de détection de la fraude au fil du temps.

  • Intégration avec des outils externes : Stripe est conçue pour travailler en toute transparence avec une large palette d'outils tiers de prévention et de détection de la fraude. Les entreprises sont ainsi en mesure d'optimiser les fonctionnalités internes de Stripe grâce à des solutions spécialisées, si besoin est.

Ces outils et fonctionnalités, une fois associés, constituent un cadre global de prévention et de limitation de la fraude qui permet aux entreprises de se protéger elles-mêmes, ainsi que leurs clients, contre un large éventail de menaces. Stripe Radar, en particulier, utilise des outils de machine learning, entraînés grâce à des données issues de grandes entreprises, afin de détecter les fraudes potentielles. L'algorithme de machine learning de Radar a évalué des transactions opérées dans 197 pays, ce qui a permis de disposer d'une vue complète des différentes activités régionales et d'élargir le champ d'expertise.

Stripe Radar peut également se prévaloir d'une précision supérieure à celles des solutions de gestion de la fraude concurrentes : sur plusieurs milliards de paiements légitimes, Radar n'en a bloqué par erreur que 0,1 %. Il traite des données issues de l'intégralité de la chaîne de traitement des transactions financières, incluant les informations de paiement et celles communiquées par des géants tels que Visa, Mastercard et American Express.

Voici la liste de ses principales fonctionnalités.

  • Utilisation des données du tunnel de paiement : cela permet aux outils de paiement de Stripe d'identifier automatiquement des mécanismes tels que des parcours clients détaillés qui peuvent suggérer une intention frauduleuse.
  • Réajustements périodiques : cette fonctionnalité procède à des ajustements dynamiques face à de nouvelles menaces de fraude et perfectionne les algorithmes en conséquence afin de déterminer les attributs les plus pertinents pour la détection des fraudes.
  • Évaluation des signaux d'alerte : Radar évalue de nombreux signaux pour créer un profil détaillé des appareils afin d'identifier ceux qui sont suspects et de mettre en évidence les comportements inhabituels.
  • Utilisation des données des historiques : Radar utilise des données issues d'historiques pour repérer des mécanismes récurrents, ce qui accélère l'identification des tactiques ou des sources frauduleuses connues.
  • Techniques de détection : cette fonctionnalité utilise des techniques telles que la détection de proxy pour repérer l'usurpation d'une adresse IP ou une utilisation anormale d'un proxy qui sont deux signaux d'alerte de fraude potentiels.
  • Utilisation d'une méthode multisignal : cela permet d'augmenter la précision de la prédiction de la fraude.
  • Outils conçus spécifiquement pour lutter contre la fraude : ils incluent des fonctionnalités qui présentent les données les plus pertinentes pour effectuer des vérifications et acquérir des informations détaillées sur les fraudes perpétrées et les taux de litiges.
  • Personnalisation : cette fonctionnalité permet aux entreprises de définir des règles personnalisées applicables à des transactions particulières pour les mettre en évidence, les bloquer ou exiger une vérification supplémentaire. La protection est ainsi adaptée aux besoins spécifiques de l'entreprise.
  • Fonctionnalités de listes blanches et de blocage : les entreprises peuvent surveiller des clients de confiance ou bloqués, en fonction des actions passées.
  • Intégration d'un modèle de fraude unifié : cela permet aux entreprises de fusionner leurs données relatives aux fraudes au jeu de données étendu de Radar.

Stripe Radar, qui combine machine learning, sources de données étendues et algorithmes adaptables, est particulièrement efficace dans la détection et le blocage des transactions frauduleuses.

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