Une stratégie de gestion des risques liés aux paiements est un plan complet mis en œuvre par les entreprises pour identifier, évaluer et atténuer les risques potentiels associés au traitement des paiements. Ces risques comprennent la fraude, les contestations de paiement, les violations de données, la non-conformité réglementaire, les défaillances opérationnelles et les pertes financières. L’objectif principal d’une stratégie de gestion des risques liés aux paiements est de protéger les intérêts financiers et la réputation d’une entreprise tout en offrant aux clients une expérience de paiement sécurisée et conviviale. Plus de 60 % des défaillances opérationnelles des systèmes de paiement entraînent au moins 1 million de dollars de pertes totales, ce qui démontre à quel point il est important pour les entreprises d’atténuer les risques liés aux paiements.

Ce guide aborde les éléments clés d’une stratégie efficace de gestion des risques liés aux paiements, les solutions technologiques permettant de gérer ces risques et les exigences de conformité en matière de gestion des risques liés aux paiements.

Contenu de l’article

• Quels sont les risques courants liés aux paiements dans les transactions numériques?
  
• Quels sont les risques courants liés aux paiements dans les transactions numériques?
  
• Solutions technologiques pour la gestion des risques liés aux paiements
  
• Bonnes pratiques pour minimiser la fraude aux paiements
  
• Conformité réglementaire en matière de gestion des risques liés aux paiements
  

Quels sont les risques courants liés aux paiements dans les transactions numériques?

Les transactions numériques sont rapides et pratiques, mais elles comportent des risques inhérents pour les entreprises et les consommateurs. Voici quelques risques courants liés aux paiements dans les transactions numériques.

Fraude

La fraude aux paiements est le principal risque lié aux transactions numériques. La fraude peut prendre plusieurs formes, telles que :

• L’usurpation d’identité : Les fraudeurs volent des données personnelles pour effectuer des achats non autorisés.

• Piratage de compte : Les fraudeurs accèdent à des comptes et effectuent des transactions à l’insu du titulaire du compte.

• Escroqueries par hameçonnage : Des fraudeurs incitent leurs victimes à révéler des informations sensibles telles que leurs mots de passe ou les détails de leur carte bancaire.

• Ingénierie sociale : Les fraudeurs manipulent les individus à l’aide de tactiques d’ingénierie sociale afin d’accéder à des informations sensibles ou de les inciter à autoriser des transactions frauduleuses.

• Violations de données : Les pirates informatiques infiltrent les systèmes et volent les données sensibles des clients, y compris les informations de paiement, afin d’effectuer des transactions frauduleuses.

• Fraude sans présentation de la carte (CNP) : Il s’agit de transactions frauduleuses effectuées sans la présence physique de la carte. Ce type de fraude est courant dans le cadre des achats en ligne.

Contestations de paiement

Les clients peuvent contester des transactions et demander une contestation de paiement. Cela peut entraîner des pertes financières et des frais généraux pour les entreprises.

Problèmes techniques

Des problèmes techniques ou des pannes du système peuvent perturber le traitement des paiements, entraînant des retards, l’insatisfaction des clients et une perte potentielle de revenus.

Conformité réglementaire

Les entreprises doivent se conformer à des réglementations telles que la norme PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) pour la sécurité des données et la directive révisée sur les services de paiement (PSD2) pour l’authentification forte des clients. Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des amendes et des sanctions.

Menaces émergentes

À mesure que la technologie évolue, les risques évoluent également. De nouvelles menaces telles que la fraude d’identité synthétique et les escroqueries par deepfake apparaissent, et celles-ci nécessitent une vigilance et une adaptation constantes.

Risques liés aux tiers

Les entreprises font souvent appel à des prestataires de services et des processeurs de paiement tiers, ce qui entraîne des risques potentiels liés à leurs pratiques en matière de sécurité et à leur résilience opérationnelle.

Quels sont les risques courants liés aux paiements dans les transactions numériques?

La gestion du risque de paiement nécessite l’utilisation de plusieurs méthodes interconnectées. Voici un aperçu des méthodes courantes qui constituent une stratégie efficace de gestion du risque de paiement.

• Détection avancée des fraudes : L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) analysent les données transactionnelles. Ces systèmes doivent être entraînés à partir de grands ensembles de données afin de détecter les schémas subtils et complexes d’activités frauduleuses qui pourraient échapper à des systèmes plus simples basés sur des règles. Ils doivent également être conçus pour s’adapter et évoluer à mesure que les fraudeurs modifient leurs tactiques.

• Analyse comportementale : l’analyse comportementale permet de suivre la manière dont les utilisateurs interagissent généralement avec vos systèmes. Tout écart par rapport à ces modèles peut être signalé pour faire l’objet d’une enquête plus approfondie. Cela peut inclure le moment des transactions, leur fréquence, les empreintes digitales des appareils et la vitesse ou les modèles de frappe.

• Analyse des données en temps réel : L’analyse des données en temps réel évalue le niveau de risque de chaque transaction sur la base des données actuelles et historiques. Ces systèmes doivent intégrer des règles statiques (par exemple, aucune transaction supérieure à une certaine valeur) et des modèles dynamiques qui s’adaptent à l’évolution des tendances dans les données.

• Utilisation de jetons et chiffrement sécurisés : des méthodes de chiffrement avancées et l’utilisation de jetons protègent les données au repos et en transit. L’utilisation de jetons remplace les éléments de données sensibles par des équivalents non sensibles, qui peuvent être stockés en toute sécurité et utilisés sans exposer les valeurs des données.

• Gestion des accès : Les entreprises doivent gérer l’accès aux systèmes de paiement à l’aide de protocoles d’authentification robustes afin que seul le personnel autorisé ait accès aux données et aux systèmes sensibles.

• Analyse approfondie des liens : L’analyse des liens étudie les connexions entre les transactions sur différents systèmes et réseaux afin d’identifier les chaînes d’activités suspectes. Cela peut aider à mettre au jour des stratagèmes de fraude sophistiqués impliquant plusieurs parties ou plusieurs endroits.

• Technologie réglementaire (RegTech) : Les solutions RegTech gèrent et automatisent la conformité aux réglementations financières dans différentes juridictions. Ces solutions peuvent faciliter la surveillance et le compte rendu en temps réel, réduisant ainsi les risques et les coûts liés à la conformité.

• Mesures avancées de cybersécurité : des outils avancés de modélisation prédictive et de quantification des risques cybernétiques permettent de démontrer les impacts financiers potentiels de différents événements cybernétiques et peuvent orienter les investissements proactifs en matière de cybersécurité.

• Réseaux collaboratifs : Les réseaux collaboratifs à l’échelle du secteur partagent des informations sur les tendances en matière de fraude et les tactiques défensives, et créent des plateformes d’analyse communes qui permettent d’accéder à un ensemble de données plus large.

• Plateformes de gestion intégrée des risques (IRM) : Les plateformes IRM offrent une vue d’ensemble des risques au sein de l’organisation, en établissant des corrélations entre différents types de risques et en évaluant leurs interdépendances.

• Modélisation prédictive : Les modèles prédictifs permettent d’évaluer la probabilité de fraudes futures à partir des données historiques, des modèles comportementaux et des informations externes sur les menaces, et de signaler de manière proactive les transactions à haut risque afin qu’elles fassent l’objet d’une enquête approfondie.

• Évaluation quantitative des risques : L’analyse quantitative des risques attribue des valeurs numériques à différents facteurs de risque en fonction de leur probabilité et de leur impact potentiel. Cela permet de hiérarchiser les ressources et de se concentrer sur les risques les plus urgents.

• Évaluation qualitative des risques : L’analyse qualitative des risques tient compte de facteurs tels que l’atteinte à la réputation associée à un risque particulier, le risque de contrôle réglementaire et l’impact sur la confiance des clients.

• Analyses et audits de conformité : Les analyses et audits de conformité garantissent que tous les systèmes de paiement respectent les réglementations et normes applicables, ainsi que les politiques et procédures internes.

Les tactiques suivantes peuvent également aider à identifier et à évaluer les risques liés aux paiements.

• Analyse interne des données : examinez minutieusement les données historiques des transactions afin d’identifier les schémas indiquant une fraude, tels que des volumes de transactions inhabituels, des pics de contestation de paiement ou des anomalies dans le comportement des clients. Utilisez des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les corrélations et les tendances subtiles qui pourraient ne pas être apparentes lors d’un examen manuel.

• Renseignements sur les menaces externes : Utilisez les flux de renseignements sur les menaces provenant de sources fiables pour vous tenir au courant des nouvelles tendances en matière de fraude, des nouveaux vecteurs d’attaque et des vulnérabilités des systèmes de paiement. Utilisez ces informations pour ajuster de manière proactive les modèles de risque et les mesures de sécurité.

• Analyse comparative sectorielle : Comparez votre profil de risque aux références du secteur afin d’identifier les domaines dans lesquels votre organisation pourrait être plus vulnérable.

• Évaluations régulières des risques : Réévaluez périodiquement les profils de risque afin de tenir compte des changements dans l’environnement commercial, des nouvelles technologies et des menaces émergentes.

• Indicateurs de performance : Suivez les indicateurs clés de performance (KPI) tels que les taux de fraude, les taux de contestation de paiement et les taux de faux positifs afin de mesurer l’efficacité des stratégies de gestion des risques et d’identifier les domaines à améliorer.

• Cadres d’identification des risques : Mettez en place des cadres complets qui classent les différents types de risques liés aux paiements : frauduleux, opérationnels, systémiques et liés à la conformité. Examinez chaque catégorie de manière systématique à l’aide de modèles basés sur les données afin d’identifier les vulnérabilités potentielles.

• Analyse du réseau : Utilisez l’analyse du réseau pour comprendre les relations entre les différentes entités impliquées dans le processus de paiement. Cela peut aider à identifier les stratagèmes de fraude complexes impliquant plusieurs parties interconnectées, telles que la collusion ou le blanchiment d’argent.

• Plateformes de renseignements sur les menaces : Utilisez des plateformes de renseignements sur les menaces qui agrègent et analysent les informations provenant de diverses sources concernant les menaces potentielles. Ces renseignements doivent être exploitables et fournir des informations spécifiques sur les vecteurs, les vulnérabilités et les indicateurs d’intrusions potentielles sur un réseau ou un système d’exploitation.

• Simulation et tests de résistance : Réalisez des simulations et des tests de résistance afin d’évaluer la manière dont vos systèmes de paiement gèreraient des scénarios extrêmes tels que des défaillances techniques et des cyberattaques sophistiquées. Ces tests permettent d’identifier les points de défaillance potentiels des systèmes matériels et logiciels.

• Analyse de scénarios et évaluation d’impact : Utilisez l’analyse de scénarios pour comprendre l’impact de différents événements à risque. Créez des scénarios détaillés pour les risques potentiels et modélisez leur impact financier. Cela permet de hiérarchiser les risques en fonction de leur impact potentiel sur l’organisation.

• Évaluation de la cybersécurité : Mettez en œuvre des outils sophistiqués d’évaluation de la cybersécurité capables d’évaluer en temps réel le niveau de sécurité des systèmes de paiement. Ces outils doivent être capables d’effectuer des évaluations de vulnérabilité, des tests de pénétration et d’identifier les vulnérabilités du jour zéro

Solutions technologiques pour la gestion des risques liés aux paiements

Les progrès technologiques ont révolutionné la manière dont les entreprises gèrent les risques liés aux paiements, en leur offrant toute une gamme de méthodes sophistiquées pour détecter et atténuer les menaces potentielles. Lorsque vous choisissez des solutions technologiques pour la gestion des risques liés aux paiements, tenez compte des facteurs suivants.

• Risques spécifiques : Identifiez les risques spécifiques auxquels votre entreprise est confrontée.

• Évolutivité : Choisissez des solutions capables d’évoluer au même rythme que votre entreprise.

• Intégration : Choisissez des solutions que vous pouvez facilement intégrer à vos systèmes et processus existants.

• Rentabilité : Évaluez l’analyse coûts-avantages des différentes solutions afin de déterminer si elles offrent un retour sur investissement positif.

• Expérience utilisateur : Privilégiez les solutions qui offrent une expérience conviviale à vos clients.

Voici un aperçu de certaines solutions technologiques de pointe et de la manière dont elles atténuent les risques liés aux paiements.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

• Détection des fraudes : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser de grands ensembles de données transactionnelles afin d’identifier les modèles et les anomalies qui indiquent une fraude. Ils peuvent s’adapter et évoluer au fil du temps, gardant ainsi une longueur d’avance sur les tactiques frauduleuses en constante évolution.

• Évaluation des risques : Les moteurs d’évaluation des risques basés sur l’IA peuvent évaluer le niveau de risque de chaque transaction en temps réel, ce qui permet une prise de décision instantanée et une authentification adaptative.

• Biométrie comportementale : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les modèles de comportement des utilisateurs (par exemple, la vitesse de frappe, les mouvements de la souris) afin de détecter les anomalies susceptibles d’indiquer une activité frauduleuse.

Analyse et visualisation des données

• Plateformes mégadonnées : Les plateformes mégadonnées permettent aux entreprises de collecter, stocker et analyser de grands volumes de données transactionnelles provenant de diverses sources, fournissant ainsi des informations précieuses sur les mécanismes et les tendances en matière de fraude.

• Visualisation des données : La visualisation des données à l’aide de graphiques, de tableaux et de tableaux de bord peut aider à identifier des relations et des schémas qui pourraient ne pas être apparents dans les données brutes.

• Analyse des liens : L’analyse des liens crée des représentations visuelles des relations entre les entités (par exemple, les transactions, les comptes, les appareils), révélant ainsi des connexions et des schémas cachés qui pourraient indiquer l’existence de réseaux frauduleux.

Surveillance et prise de décision en temps réel des transactions

• Systèmes de détection des fraudes en temps réel : Les systèmes de détection des fraudes en temps réel surveillent les transactions à la recherche d’activités suspectes, à l’aide de moteurs basés sur des règles et de modèles d’apprentissage automatique afin de signaler les fraudes potentielles en temps réel.

• Authentification adaptative : Les solutions d’authentification adaptative ajustent le niveau d’authentification requis en fonction du niveau de risque évalué pour chaque transaction, minimisant ainsi les frictions pour les utilisateurs légitimes sans compromettre la sécurité.

Utilisation de jetons et chiffrement

• Utilisation de jetons : L’utilisation de jetons remplace les données sensibles des titulaires de carte par des jetons uniques, réduisant ainsi le risque de violation des données et garantissant la conformité avec la norme PCI DSS.

• Cryptage : Le cryptage protège les données en transit et au repos, les rendant illisibles pour les personnes non autorisées.

3D Secure 2.0

• Authentification multicouche : 3D Secure 2.0 offre une couche de sécurité supplémentaire pour les transactions par carte en ligne en exigeant des titulaires de carte qu’ils s’authentifient à l’aide de différentes méthodes (par exemple, mot de passe à usage unique, authentification biométrique).

• Authentification basée sur le risque : 3D Secure 2.0 permet aux entreprises de partager davantage de données avec les émetteurs, ce qui leur permet de mieux évaluer les risques et d’appliquer des mesures d’authentification appropriées.

Authentification biométrique

• Authentification sécurisée : Les technologies telles que la reconnaissance d’empreintes digitales ou faciale ou la numérisation de l’iris offrent un moyen pratique d’authentifier les utilisateurs, réduisant ainsi le risque de fraude et de piratage de compte.
  

Technologie de la chaîne de blocs

• Transparence des paiements : La nature décentralisée et immuable des chaînes de blocs peut être utilisée pour améliorer la sécurité, la traçabilité et la transparence des systèmes de paiement.

• Contrats intelligents : Ces contrats auto-exécutables peuvent automatiser les processus de paiement et réduire le risque d’erreurs et de litiges.

Plateformes de renseignements sur les menaces

• Informations en temps réel sur les menaces : Les plateformes de renseignements en temps réel sur les menaces fournissent des informations actualisées sur les menaces émergentes, les modèles d’attaque et les vulnérabilités.

• Collaboration en matière de cybersécurité : Elles facilitent le partage d’informations entre les organisations, créant ainsi une défense collective contre les cybermenaces.

Bonnes pratiques pour minimiser la fraude aux paiements

Pour réduire au minimum la fraude aux paiements dans un environnement à haut risque, il faut combiner une technologie de pointe et une surveillance humaine. Voici quelques bonnes pratiques pour réduire le risque de fraude aux paiements.

• Systèmes de détection des fraudes à plusieurs niveaux : utilisez un système de détection des fraudes à plusieurs niveaux qui combine des systèmes basés sur des règles, la détection des anomalies, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Chaque niveau cible différents aspects de la fraude et, lorsqu’ils sont combinés, ils offrent une protection complète contre les activités frauduleuses.

• Analyse comportementale : Utilisez l’analyse comportementale pour établir le profil des interactions habituelles des utilisateurs avec vos systèmes et détecter les écarts par rapport à leur comportement normal. Cela peut inclure l’analyse de la vitesse de frappe, des habitudes de navigation, des modèles de transaction et des changements d’orientation des appareils.

• Mesures de vérification : Mettez en place des processus de vérification rigoureux, tels que l’authentification à deux facteurs, la biométrie (par exemple, empreintes digitales, reconnaissance faciale) et les certificats numériques. Appliquez ces mesures non seulement au moment de la connexion, mais aussi de manière sporadique tout au long d’une session, en particulier avant d’autoriser des transactions de grande valeur.

• Utilisation de jetons et chiffrement : Protégez les données à l’aide de normes de chiffrement avancées, tant au repos qu’en transit. Utilisez les jetons pour remplacer les éléments de données sensibles par des équivalents non sensibles qui sont inutiles s’ils sont interceptés.

• Surveillance des transactions en temps réel : Surveillez les transactions en temps réel afin d’identifier les activités suspectes et d’y réagir immédiatement. Configurez des alertes système pour les transactions inhabituelles en termes de montant, de fréquence ou de répartition géographique, qui pourraient indiquer une fraude.

• Analyse des liens : Mettez en œuvre une analyse des liens afin de visualiser et de comprendre les connexions entre les points de données. Cela peut révéler des relations et des modèles cachés entre les transactions et les comptes qui pourraient suggérer l’existence de réseaux de fraude organisés.

• Mises à jour en matière de conformité : Tenez-vous au courant des dernières réglementations et normes telles que la norme PCI DSS, le règlement général sur la protection des données (RGPD) et les lois anti-blanchiment de capitaux (AML). Organisez régulièrement des formations et des audits afin de vérifier que tous les systèmes et processus sont conformes.

• Posture avancée en matière de cybersécurité : Maintenez une posture de cybersécurité de haut niveau grâce à des évaluations de sécurité régulières, des tests de pénétration et des analyses de vulnérabilité. Utilisez des systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) pour agréger et analyser les données provenant de différentes sources et détecter les incidents de sécurité potentiels.

Conformité réglementaire en matière de gestion des risques liés aux paiements

Il existe de nombreuses lois et normes qui régissent la pratique de la gestion des risques liés aux paiements, chacune d’entre elles étant conçue pour protéger les consommateurs, les entreprises et le système financier contre la fraude, le blanchiment d’argent et d’autres activités illicites. Voici les principales directives légales, réglementaires et sectorielles qui ont une incidence sur la gestion des risques liés aux paiements.

• Norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS) : cette norme mondiale impose des exigences de sécurité aux organisations qui traitent les données des titulaires de cartes. Son objectif est de prévenir les violations de données et la fraude. La conformité implique le stockage, la transmission et le traitement sécurisés des données des cartes, la gestion des vulnérabilités et des tests réguliers.

• Règlement général sur la protection des données (RGPD) : ce règlement de l’Union européenne protège la vie privée et les données personnelles des individus et a une incidence sur la manière dont les entreprises collectent, stockent et traitent les informations relatives à leurs clients. La conformité implique d’obtenir le consentement des clients, de garantir la sécurité des données et d’accorder aux individus le droit d’accéder à leurs données et de les contrôler.

• Directive révisée sur les services de paiement (PSD2) : cette réglementation européenne protège les consommateurs, encourage l’innovation et renforce la sécurité sur le marché des paiements. Elle impose une authentification forte du client (SCA) pour les transactions en ligne, des initiatives de système bancaire ouvert et des exigences de sécurité plus strictes pour les prestataires de services de paiement.

• Réglementations en matière de lutte contre le blanchiment de capitaux (AML) et le financement du terrorisme (CTF) : ces réglementations imposent aux entreprises de mettre en œuvre certaines mesures visant à prévenir et détecter les activités de blanchiment de capitaux et de financement du terrorisme. La conformité implique la vérification préalable envers les clients, la surveillance des transactions, le signalement des activités suspectes et l’évaluation des risques.

• Réglementations « Know Your Customer » (KYC) et « Know Your Business » (KYB) : ces réglementations obligent les entreprises à vérifier l’identité et à évaluer le profil de risque de leurs clients et partenaires commerciaux afin de prévenir la fraude et les crimes financiers. La conformité implique la collecte et la vérification des informations sur les clients, la mise en place d’une surveillance continue et le signalement des activités suspectes.

• Loi sur la Commission fédérale du commerce (FTC) : Aux États-Unis, la loi FTC interdit les actes ou pratiques déloyaux ou trompeurs affectant le commerce, ce qui inclut les activités frauduleuses et trompeuses liées aux paiements.

Pour se conformer à ces lois et réglementations, les entreprises doivent investir dans des ressources, des technologies et du personnel, et doivent souvent adapter leurs processus et leurs politiques. Si ces coûts et ces changements opérationnels peuvent créer des difficultés, la conformité peut également améliorer la sécurité, réduire les risques de fraude et renforcer la confiance des consommateurs.