Les indices de fraude aident les équipes à évaluer le risque de transactions frauduleuses en temps réel en traduisant des signaux complexes de comportement et de paiement en une seule ressource exploitable. L’évaluation du risque lié aux transactions à l’aide des indices de fraude constitue une priorité croissante pour les entreprises, étant donné qu’entre 2024 et 2025, elles ont perdu en moyenne 7,7 % des revenus annuels à cause des transactions frauduleuses. Il est nécessaire de comprendre comment fonctionnent les indices de fraude, ce qu’ils peuvent et ne peuvent révéler, afin de minimiser la fraude au paiement, éviter les refus de paiement inutiles et prendre de meilleures décisions en matière de risque à grande échelle.

Dans cet article, nous vous expliquons comment un indice de fraude est généré, comment les entreprises les utilisent et comment les interpréter avec clarté et en toute confiance.

Contenu de l’article

• Qu’est-ce qu’un indice de fraude?
  
• Comment les indices de fraude aident-ils les entreprises à évaluer les risques liés aux transactions?
  
• Comment les entreprises exploitent-elles les indices de fraude pour approuver ou refuser des transactions de paiement?
  
• Quelles données sont utilisées pour calculer un indice de fraude?
  
• Quelle est la précision des indices de fraude?
  
• Pourquoi une même transaction peut-elle présenter des indices de fraude différents?
  
• Les indices de fraude sont-ils une preuve de fraude ou des indicateurs de risque?
  
• Comment Stripe Radar peut vous aider
  

Qu’est-ce qu’un indice de fraude?

Un indice de fraude est un moyen d’exprimer un risque. Il s’agit d’un signal, généralement sous la forme d’un nombre ou d’une catégorie, qui évalue la probabilité qu’une transaction ou une action spécifique soit frauduleuse. Considérez-le comme un résultat sommaire : sur la base des données auxquelles le système a accès à un moment précis, quel est le degré de risque d’une transaction donnée? Au lieu que les équipes s’évertuent à évaluer des dizaines de points de données de manière isolée, l’indice de fraude les concentre en un seul indicateur exploitable.

Comment les indices de fraude aident-ils les entreprises à évaluer les risques liés aux transactions?

Les indices de fraude sont générés en temps réel, souvent quelques millisecondes après une transaction, car le processus d’évaluation est structuré et automatisé.

Voici comment fonctionne un indice de fraude :

• Collecte de signaux : pendant le déroulement d’une transaction, le système recueille des données pertinentes sur le paiement, le client, l’appareil et le contexte.

• Comparaison des modèles : chaque signal est comparé aux modèles tirés de comportements historiques légitimes et frauduleux.

• Pondération des risques : tous les signaux n’ont pas la même importance. Des signes avant-coureurs clairs, comme une incohérence liée à l’emplacement, ont plus d’impact que des irrégularités mineures.

• Évaluation du modèle : un modèle d’établissement d’indice, souvent alimenté par l’apprentissage automatique, traite les signaux pondérés et évalue la probabilité d’une activité frauduleuse en comparant la transaction aux résultats connus.

• Génération d’un indice : le résultat est un indice unique sur une échelle définie qui représente le risque relatif.

• Disponibilité immédiate : l’indice est renvoyé instantanément afin que les entreprises puissent approuver, bloquer ou vérifier les transactions sans ralentir l’expérience client.

• Apprentissage continu : le modèle s’améliorera au fur et à mesure qu’il enregistrera des résultats tels que des fraudes confirmées, des transactions réussies et des litiges. La rétroaction continue permet d’assurer la pertinence des indices à mesure que les tactiques de fraude évoluent.

Comment les entreprises exploitent-elles les indices de fraude pour approuver ou refuser des transactions de paiement?

Les indices de fraude à elles seules ne suffisent pas pour prendre des décisions commerciales. Les entreprises définissent comment agir en fonction de leur tolérance au risque et de leurs objectifs. Voici quelques approches courantes :

• Seuils de risque : les indices indiquant un faible risque sont transmis de manière automatique, ce qui accélère le paiement pour la plupart des clients.

• Refus de paiement automatiques : les indices supérieurs à un seuil de risque défini sont bloqués pour éviter que les fraudes probables ne se transforment en contestations de paiement ou en pertes en aval.

• Files de vérification manuelle : les indices moyens sont transmis aux évaluateurs humains lorsque le risque n’est pas clair, mais qu’il vaut la peine d’être examiné de plus près.

• Vérification progressive : certains indices entraînent une vérification supplémentaire plutôt qu’un refus de paiement pur et simple.

• Mise au point des politiques : les équipes ajustent régulièrement les seuils sur la base de résultats tels que les taux de fraude, les refus de paiement injustifiés et l’impact sur les clients.

• Objectif commercial : en concentrant votre attention sur les activités présentant le risque le plus élevé, les indices de fraude aident les équipes à gagner en efficacité sans avoir à tout examiner.

Quelles données sont utilisées pour calculer un indice de fraude?

Les indices de fraude s’obtiennent à partir de nombreux petits signaux qui, pris de manière isolée, peuvent sembler ordinaires. Cependant, lorsque les signaux sont combinés, ils constituent un indicateur très efficace.

Voici comment les données de paiement sont utilisées pour calculer un indice de fraude :

• Détails de la transaction : les éléments tels que le montant, la devise, le type d’article, la date et la fréquence, permettent d’établir si l’activité correspond aux habitudes normales du véritable client.

• Informations de paiement : les métadonnées de la carte, le pays d’émission et les informations de facturation sont vérifiés pour s’assurer de leur cohérence.

• Historique des clients : les clients réguliers ayant un historique de transactions réussies obtiennent généralement un indice inférieur à celui des comptes nouveaux ou inactifs.

• Signaux de compte et d’identité : la qualité de l’adresse de courriel, l’ancienneté du compte et l’exhaustivité des informations du profil permettent de déterminer la crédibilité de l’utilisateur. Les adresses de courriel jetables ou les comptes récemment créés présentent souvent un risque.

• Données de l’appareil : les identifiants de l’appareil indiquent si une transaction a déjà été effectuée depuis cet appareil et comment il s’est comporté par le passé.

• Signaux de réseau et d’emplacement : les données du protocole Internet (IP) aident les entreprises à déduire l’emplacement géographique et les caractéristiques du réseau. Les incohérences importantes ou les services d’anonymisation ont tendance à augmenter le risque.

• Modèles de comportement : un comportement de paiement inhabituel ou des tentatives répétées d’identification peuvent influencer l’indice.

• Indicateurs de vitesse : plusieurs telles que des tentatives de connexion et de paiement dans un court laps de temps peuvent signaler une opération automatique ou une série de tests (frauduleux).

Quelle est la précision des indices de fraude?

Les indices de fraude sont des outils de prédiction et à ce titre, ils ne produisent pas des résultats absolument exacts. La précision des indices de fraude dépend de la façon dont ils sont calculés, utilisés et adaptés au profil de risque d’une entreprise.

Gardez à l’esprit ce qui suit :

• Question de probabilité et non de certitude : un indicé exprime l’éventualité d’un événement. Réduire la fraude implique souvent d’accepter quelques refus injustifiés, tandis que minimiser les frictions signifie généralement tolérer plus de risques.

• Faux positifs et faux négatifs : aucun modèle n’est parfait. Les entreprises doivent constamment trouver un équilibre entre éradiquer la fraude et accepter un maximum de clients légitimes.

• Qualité des données : des données riches, à jour et précises améliorent les performances, tandis que des informations incomplètes ou obsolètes diminuent la fiabilité.

• Tirer des leçons des résultats : les modèles deviennent plus performants lorsque des résultats concrets tels que des fraudes confirmées, des transactions réussies et des litiges sont utilisés pour former le système.

• Contexte de l’entreprise : le comportement des clients, les modes de paiement et la tolérance au risque varient considérablement, ce qui influe sur le degré de prédiction d’un indice en situation réelle.

• Recalibrage continu : un suivi et un réajustement réguliers sont nécessaires pour que les indices suivent l’évolution des mécanismes de fraude.

Pourquoi une même transaction peut-elle présenter des indices de fraude différents?

Il est tout à fait normal qu’une même transaction reçoive des indices de fraude différents d’un système à l’autre. En effet, l’évaluation de la fraude n’est pas normalisée et dépend de la personne qui réalise ladite évaluation.

Une même transaction peut présenter des indices de fraude différents pour les raisons suivantes :

• Différents modèles : certains systèmes de détection des fraudes reposent sur des règles, tandis que d’autres s’appuient sur des modèles d’apprentissage automatique formés sur différents ensembles de données.

• Visibilité variable des données : un fournisseur peut observer des activités au sein de plusieurs entreprises, tandis qu’un autre ne peut voir que les activités d’une seule entreprise.

• Pondération différente des signaux : les modèles hiérarchisent les signaux de manière différente. L’emplacement, l’historique de l’appareil ou la rapidité de la transaction peut représenter un facteur plus important dans un système que dans un autre.

• Appétence différente pour le risque : certaines entreprises sont très strictes en matière d’évaluation des risques en vue de minimiser les pertes, tandis que d’autres utilisent des indices plus souples afin de préserver le taux de conversion.

• Échelles différentes : un indice de risque « élevé » dans un système peut représenter un risque modéré dans un autre.

• Délais variés : les indices générés ultérieurement peuvent prendre en compte des signaux qui n’étaient pas disponibles au moment du paiement.

Les indices de fraude sont-ils une preuve de fraude ou des indicateurs de risque?

Les indices de fraude sont des outils qui éclairent la prise de décision. Un indice élevé indique un risque élevé, et non une fraude avérée. Les clients légitimes peuvent toujours recevoir des indices élevés lorsque leur comportement semble inhabituel, et même les transactions qui semblent sûres peuvent s’avérer frauduleuses par la suite.

Les indices sont plus efficaces lorsqu’ils sont combinés à des règles d’entreprise, à un contrôle humain ou à des vérifications supplémentaires. Leur importance réside dans le fait qu’ils aident les entreprises à agir à temps, avant que la fraude ne résulte en une perte ou un litige. Bien que les décisions individuelles ne soient pas toujours les meilleures, les indices de fraude améliorent les résultats globaux sur un grand volume d’activité. Par exemple, Stripe Radar réduit la fraude de 38 % en moyenne pour une entreprise.

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 des transactions de paiement valant plus de 1 000 milliards de dollars chaque année. Cette échelle permet à Radar de détecter et de prévenir la fraude avec précision, vous faisant économiser de l’argent.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont formés sur des données réelles de litiges, d’informations des clients, de données de navigation, et plus encore. Cela permet à Radar de déterminer 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, et plus encore sur une seule plateforme, augmentant ainsi l’efficacité de vos équipes.

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