Rien qu'aux États-Unis, la clientèle a signalé avoir perdu plus de 12,5 milliards de dollars à cause de la fraude en 2024, soit une augmentation de 25 % d'une année sur l'autre. Les logiciels de surveillance des transactions financières évaluent les paiements au moment où ils se produisent, puis notent chaque transaction par rapport à des signaux de risque et déclenchent des actions automatisées lorsque quelque chose semble suspect. La meilleure option pour votre entreprise dépend de votre exposition à la fraude, de votre volume de transactions et du niveau de contrôle dont vous avez besoin sur la logique de détection.

Ci-dessous, nous expliquerons comment fonctionnent les systèmes de surveillance des transactions automatisés, comment ils se comparent et ce qu'il faut prendre en considération lorsque vous en sélectionnez un.

Points clés à retenir

• Les logiciels de surveillance des transactions évaluent les paiements en temps réel, notent chaque transaction par rapport à des signaux de risque et déclenchent des actions automatisées lorsqu'une activité suspecte est détectée.

• Le bon système dépend de votre exposition à la fraude, de votre volume de transactions et de vos exigences d'intégration. Une évaluation minutieuse des capacités des fournisseurs est donc importante.

• Les outils de surveillance des transactions basés sur l'intelligence artificielle (IA) utilisent des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur plusieurs entreprises pour détecter des modèles de fraude que des systèmes autonomes pourraient manquer.

Qu'est-ce qu'un logiciel de surveillance des transactions financières?

Les logiciels de surveillance des transactions financières suivent l'activité de paiement en temps réel et signalent les transactions qui s'écartent des modèles attendus. Ils le font tout au long du processus de paiement, y compris la période entre le moment où un client initie un paiement et celui où ce paiement est soit compensé, soit bloqué.

Comment fonctionnent les logiciels de surveillance des transactions?

Les systèmes modernes de surveillance des transactions sont composés de plusieurs éléments interconnectés qui travaillent ensemble pour évaluer les paiements à mesure qu'ils traversent votre suite d'outils. Voici comment ils fonctionnent généralement.

Ingestion de données

Les programmes de surveillance extraient les données de transaction et les normalisent dans un format que le système peut évaluer.

Évaluation des risques

Chaque transaction se voit attribuer un score en fonction de sa correspondance avec des modèles de fraude connus ou de son écart par rapport au comportement attendu pour un certain client, type d'entreprise ou mode de paiement.

Évaluation des règles

Le système analyse la transaction par rapport à un ensemble de conditions prédéfinies et signale tout ce qui déclenche une règle.

Génération d'alertes

Lorsqu'une transaction dépasse un seuil de risque ou déclenche une règle, le système génère une alerte, achemine la transaction pour la vérifier ou prend une action automatisée telle que le blocage du paiement ou la demande d'authentification supplémentaire.

Gestion des cas

Les transactions signalées sont organisées dans des files d'attente pour que les analystes puissent les vérifier. Les données justificatives sont jointes afin que les équipes puissent prendre des décisions rapides et éclairées sans avoir à effectuer de recherches sur plusieurs systèmes.

Quelles fonctionnalités devriez-vous évaluer dans un logiciel de surveillance des transactions?

Lorsque vous évaluez un logiciel de surveillance des transactions, les fonctionnalités importent moins que leur adéquation avec votre environnement de paiement. Les fonctionnalités qui méritent d'être évaluées se divisent en quelques catégories distinctes.

Alertes en temps réel

Le système doit évaluer les transactions et rendre une décision avant que le paiement ne soit compensé. La latence est importante, car même un léger temps de traitement supplémentaire peut affecter le taux de conversion s'il se produit au moment du paiement.

Personnalisation des règles

Vous devez pouvoir rédiger, tester et ajuster vos propres règles sans dépendre d'un fournisseur. Les tendances de fraude propres à votre entreprise ne seront pas toujours couvertes par la logique par défaut du logiciel. Et plus vous pouvez réagir rapidement aux nouveaux vecteurs d'attaque, moins vous êtes exposé.

Intégration de l'apprentissage automatique

Recherchez des systèmes où les modèles d'apprentissage automatique sont formés sur des données pertinentes pour votre type et votre volume de transactions. Un modèle formé principalement sur des tendances provenant d'un autre secteur ou d'un autre mode de paiement ne fournira pas d'informations claires pour votre cas d'usage.

Gestion des faux positifs

Des taux élevés de faux positifs nuisent à la conversion des clients et entraînent un travail de vérification inutile. Demandez aux fournisseurs comment leurs systèmes gèrent les transactions légitimes qui partagent des caractéristiques avec des transactions frauduleuses et de quels contrôles vous disposez pour ajuster la sensibilité.

Analytique et compte rendu

De bons tableaux de bord vous permettent de voir où la fraude est concentrée, quelles règles s'activent le plus souvent et si vos taux de blocage évoluent dans la bonne direction. Sans cette visibilité, vous êtes contraint de gérer la fraude de manière réactive.

Compatibilité de l'API

Le système doit s'associer facilement à votre suite d'outils de paiement existante. Cela déterminera le succès de votre logiciel de surveillance. Stripe Radar est intégré à la suite d'outils de paiement de Stripe, ce qui signifie qu'il évalue les transactions en temps réel à l'aide des données qui circulent déjà dans votre infrastructure de paiement. Il n'y a pas de pipeline de données distinct à construire, et vous pouvez réagir aux nouveaux vecteurs d'attaque aussi rapidement que vous les identifiez.

Quels sont certains des défis et des limites des systèmes de surveillance des transactions?

Les systèmes de surveillance des transactions introduisent leurs propres complications. Les limites courantes d'un système mal choisi ou mal configuré peuvent inclure les éléments suivants :

• Faux positifs : Les systèmes de surveillance signalent parfois des transactions légitimes. Confirmez le nombre de faux positifs et déterminez si vous pourrez ajuster le système sans sacrifier la couverture des activités véritablement suspectes.

• Obsolescence des règles : Les modèles de fraude évoluent, et les règles rédigées l'année dernière pourraient ne pas détecter les vecteurs d'attaque de cette année. Les ensembles de règles statiques nécessitent des audits et des mises à jour réguliers.

• Dépendance aux données : L'efficacité des systèmes de surveillance dépend de la qualité des données qu'ils reçoivent. Des données de transaction incomplètes, une mauvaise intégration avec votre suite d'outils de paiement ou des lacunes dans les données historiques peuvent toutes réduire la précision et augmenter le bruit.

• Fatigue liée aux alertes : Des volumes d'alertes élevés avec une faible qualité de signal poussent les analystes à prendre des raccourcis et facilitent le passage inaperçu de la fraude.

• Complexité de l'intégration : Connecter un système de surveillance à une suite d'outils de paiement existante est complexe. Des intégrations mal planifiées créent des lacunes de données et des vulnérabilités qui permettent à la fraude de passer entre les mailles du filet.

• Limites des fournisseurs : Avant de signer un contrat, évaluez si un système utilise des formats de données propriétaires, offre des options d'exportation limitées ou comporte une logique de règles qui ne peut pas être migrée. Ces facteurs peuvent rendre difficile le changement de système par la suite.

Comment choisissez-vous un logiciel de surveillance des transactions?

Le choix d'un logiciel de surveillance des transactions dépend en grande partie de la façon dont le système s'adapte à votre environnement de paiement spécifique. Répondez à ces questions avant de vous engager auprès d'un fournisseur.

Quels sont votre volume et votre vitesse de transaction?

Les entreprises à volume élevé ont besoin de systèmes capables d'évaluer des milliers de transactions par seconde sans ajouter de latence. Les entreprises à plus faible volume ont plus de flexibilité, mais ont tout de même besoin d'un système capable de se développer si la croissance est plus rapide que prévu.

Où se concentre votre exposition à la fraude?

Le test (frauduleux) de cartes, la fraude par rétrofacturation, les prises de contrôle de comptes et les abus liés aux achats nécessitent chacun un type différent de logique de détection. Confirmez que le fournisseur possède une expérience pertinente avec vos types de fraude spécifiques, car un système conçu pour un type ne fonctionnera pas automatiquement bien pour un autre.

De quel niveau de personnalisation des règles avez-vous besoin?

Si votre entreprise a des modèles de transaction inhabituels, vous aurez probablement besoin de plus que les règles par défaut du logiciel. Évaluez le contrôle que vous aurez sur la logique des règles et la rapidité avec laquelle vous pourrez déployer des modifications.

Quelles sont les exigences de l'intégration?

Soyez précis sur le travail d'ingénierie impliqué. Alors que certains systèmes s'intègrent facilement aux principales suites d'outils de paiement, d'autres nécessitent un travail personnalisé important qui retarde le déploiement et crée des frais de maintenance continus.

Quelle est la capacité de votre équipe pour la gestion continue?

Les systèmes de surveillance nécessitent des ajustements constants. Si vous n'avez pas d'analystes capables de vérifier régulièrement les alertes et d'ajuster les règles, recherchez des systèmes offrant une automatisation plus poussée et des services gérés.

Comment le fournisseur gère-il les mises à jour des modèles?

Les modèles de fraude évoluent constamment. Comprenez la fréquence à laquelle le fournisseur met à jour ses modèles d'apprentissage automatique, si ces mises à jour sont automatiques et le niveau de visibilité qui vous est accordé sur ce qui a changé et pourquoi.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar utilise des modèles d’IA formés pour détecter et prévenir la fraude, entraînés sur les données du réseau mondial de Stripe. Il met continuellement à jour ces modèles en fonction des dernières tendances en matière de fraude, protégeant ainsi votre entreprise au fur et à mesure que les tactiques frauduleuses évoluent.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour faire face ce à des scénarios de fraude propre à leurs entreprises et d’accéder à des informations avancées sur la fraude.
Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements chaque année. Cette envergure permet à Radar de détecter et de prévenir la fraude avec une précision inégalée, vous permettant ainsi de réaliser des économies.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont entraînés sur des données réelles de contestations, des informations relatives aux clients, des données de navigation, et bien plus encore. Cela permet à Radar de détecter les transactions à risque et de réduire les faux positifs, augmentant ainsi vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez également surveiller vos performances en matière de fraude, définir des règles, etc., dans une seule plateforme, augmentant ainsi l’efficacité de vos équipes.

Apprenez-en plus sur Stripe Radar ou faites vos premiers pas dès aujourd’hui.