L’analyse du risque lié aux transactions (ART) consiste à analyser les données de transaction à la recherche de modèles inhabituels ou risqués qui pourraient indiquer une fraude ou des violations de la réglementation. L’ART permet aux entreprises de détecter rapidement les activités suspectes et d’éviter les pertes financières. Alors que les pertes d’entreprises mondiales dues à la fraude sur les paiements en ligne devraient dépasser les 362 milliards de dollars entre 2023 et 2028, la prévention de la fraude reste une priorité absolue pour les entreprises du monde entier.

Ci-dessous, nous vous expliquerons les composants de l’ART, son fonctionnement et la façon de concevoir le meilleur processus d’ART pour votre entreprise.

Contenu de cet article

• Composantes clés de l’analyse du risque lié aux transactions
  
• Avantages de l’analyse du risque lié aux transactions pour les entreprises
  
• Défis liés à l’analyse du risque lié aux transactions
  
• Comment automatiser certaines parties de l’analyse du risque lié aux transactions
  

Composants clés de l’analyse du risque lié aux transactions

L’ART permet d’évaluer et d’atténuer le risque associé aux transactions financières. Voici ses principaux composants :

• Collecte des données : La collecte de données consiste à recueillir des données pertinentes pour la transaction, y compris les données historiques des transactions, les informations sur les clients et toute donnée externe susceptible d’influencer l’évaluation des risques (par exemple, les indicateurs économiques, les événements géopolitiques).

• Identification des risques : Cette étape consiste à identifier les risques spécifiques à la transaction, notamment le risque de fraude, le risque de crédit, le risque opérationnel ou le risque de marché. L’identification peut également impliquer l’analyse de tendances à partir de données antérieures pour prédire les problèmes potentiels.

• Évaluation des risques : L’évaluation des risques consiste à quantifier les risques identifiés et à évaluer leur impact potentiel sur la transaction. Des techniques telles que les modèles statistiques, l’analyse prédictive et les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’estimer la probabilité et les conséquences de différents scénarios de risque.

• Atténuation des risques : L’atténuation des risques consiste à élaborer des stratégies pour réduire les risques identifiés. Ces stratégies peuvent inclure la définition de limites de transaction, l’amélioration des mesures de sécurité, l’ajustement des politiques de crédit ou l’intégration de technologies avancées de détection de la fraude.

• Suivi et création de rapports : Cette étape consiste à surveiller les transactions afin de déceler tout écart par rapport aux tendances attendues qui pourrait indiquer des risques émergents, ainsi qu’à produire des rapports réguliers pour tenir les parties prenantes informées des risques et de l’efficacité des stratégies d’atténuation.

• Conformité et respect de la réglementation : L’adhésion à la conformité signifie s’assurer que tous les processus de transaction sont conformes aux lois et réglementations applicables. Il s’agit notamment des normes de lutte contre le blanchiment d’argent, des exigences en matière de connaissance du client et d’autres réglementations financières.

• Intégration de la technologie : Cette étape implique l’utilisation de systèmes informatiques et de solutions logicielles complets capables d’intégrer de grands ensembles de données, d’appliquer des analyses en temps réel et d’automatiser les processus de gestion des risques.

Avantages de l’analyse du risque lié aux transactions pour les entreprises

L’analyse du risque lié aux transactions de votre entreprise peut vous apporter des avantages majeurs. Voici comment l’analyse du risque lié aux transactions peut aider votre entreprise :

• Prévention de la fraude : Les entreprises peuvent détecter rapidement les activités potentiellement frauduleuses en analysant les tendances et les anomalies dans les données de transaction. Cela permet de minimiser les pertes financières et de protéger les actifs et la réputation de l’entreprise.

• Prise de décision stratégique : Les entreprises peuvent tirer parti des données transactionnelles pour prendre des décisions éclairées, identifier les occasions d’affaires et affiner les processus internes.

• Conformité réglementaire : Les entreprises peuvent plus facilement se conformer aux réglementations relatives au traitement des transactions et à la sécurité des données en surveillant les transactions, en documentant et en traitant toute activité suspecte.

• Réduction des coûts : Les entreprises qui automatisent et améliorent la précision de leurs systèmes de détection de la fraude peuvent réduire les coûts liés à l’examen manuel et aux processus de contestation de paiement.

Défis posés par l’analyse du risque lié aux transactions

Étant donné que l’analyse du risque lié aux transactions implique plusieurs points de données changeants, elle présente certains défis. Voici quelques défis de l’analyse du risque lié aux transactions.

Qualité et intégration des données

• Les données de transaction proviennent souvent de diverses sources et de différents formats. Cela rend l’intégration et l’analyse difficiles.

• Des informations manquantes ou inexactes peuvent entraîner des faux positifs ou négatifs. Cela peut avoir des conséquences sur la précision des évaluations du risque.

• Le traitement des données sensibles des clients nécessite le respect de réglementations strictes en matière de protection de la vie privée. Cela peut limiter l’utilisation de certains points de données à des fins d’analyse.

Tactiques de fraude

• Les fraudeurs modifient constamment leurs tactiques. Il est donc difficile pour les systèmes d’analyse du risque lié aux transactions de faire face aux menaces les plus récentes.

• Les moyens de paiement et les technologies émergentes peuvent créer de nouvelles vulnérabilités que les modèles d’analyse du risque lié aux transactions traditionnels pourraient ne pas détecter.

• Les fraudeurs opèrent souvent sur plusieurs canaux. Les entreprises qui ne disposent pas d’une vision globale du comportement des clients risquent de ne pas être en mesure de le détecter.

Expérience client

• Une solution de détection trop agressive de la fraude peut entraîner le refus de transactions légitimes. Cela peut frustrer les clients et avoir une incidence sur les revenus.

• Les entreprises doivent trouver un compromis entre une sécurité renforcée et une expérience client positive. C’est particulièrement vrai pour les appareils mobiles et les transactions en ligne.

• Les entreprises doivent conserver la confiance de leurs clients tout en mettant en place des mesures strictes de prévention de la fraude. Cela requiert une communication claire et de la transparence.

Flexibilité et analyse en temps réel

• Les entreprises doivent disposer d’une puissance de calcul importante et d’algorithmes efficaces pour analyser de gros volumes de transactions en temps réel.

• Les systèmes d’analyse du risque lié aux transactions doivent prendre des décisions rapides sur la légitimité des transactions sans causer de retards ni avoir des conséquences sur l’expérience utilisateur.

• Les modèles de analyse du risque lié aux transactions doivent s’adapter à l’évolution des schémas de fraude et des volumes de transactions sans perdre en efficacité.

Comment automatiser certaines parties de l’analyse du risque lié aux transactions

L’optimisation de votre processus d’analyse du risque lié aux transactions avec l’IA et l’apprentissage automatique peut améliorer la précision et réduire l’effort manuel requis par votre équipe. Voici comment mettre en œuvre l’automatisation de l’analyse du risque lié aux transactions.

Identifier les indicateurs clés de risque

• Examinez l’historique de vos transactions pour identifier les tendances associées à des transactions passées à haut risque ou à des transactions frauduleuses. Recherchez les anomalies dans les montants, les fréquences, les emplacements, le comportement des clients ou les moyens de paiement.

• Effectuez des recherches sur les tendances courantes en matière de fraude dans votre secteur d’activité et intégrez ces indicateurs dans votre analyse.

• Assurez-vous que vos indicateurs clés de risque sont conformes à toute réglementation ou exigence de conformité pertinente dans votre secteur.

Choisir les bons outils d’automatisation

• Évaluez minutieusement vos processus actuels d’analyse du risque, les problèmes et les résultats souhaités.

• Explorez les différents fournisseurs de logiciels d’analyse du risque lié aux transactions. Comparez les caractéristiques et lisez les avis des clients.

• Demandez des démonstrations et des essais gratuits pour tester les fonctionnalités, la convivialité et les capacités d’intégration du logiciel avec vos systèmes existants.

• Évaluez le coût du logiciel par rapport aux avantages potentiels tels qu’une meilleure détection des fraudes, une réduction des efforts manuels et une efficacité opérationnelle accrue.

Mettre en œuvre l’automatisation basée sur des règles

• Créez des règles claires et bien définies qui déclenchent des alertes ou des actions en fonction des indicateurs de risque clés que vous avez identifiés, par exemple « Signaler toute transaction supérieure à 10 000 $ » ou « Signaler toute transaction provenant d’un pays présentant un indice de risque de fraude élevé ».

• Assurez-vous que vos règles peuvent être facilement modifiées ou mises à jour en fonction de l’évolution des besoins de votre entreprise et des risques.

• Testez minutieusement vos règles avant de les déployer en production afin d’éviter les faux positifs ou de passer à côté de risques.

Utiliser l’apprentissage automatique

• Gardez vos données de transaction propres, organisées et correctement formatées pour que les algorithmes d’apprentissage automatique puissent les traiter.

• Entraînez vos modèles d’apprentissage automatique sur les données historiques des transactions afin d’identifier les modèles et les anomalies indiquant un risque.

• Évaluez régulièrement les performances de vos modèles à l’aide d’indicateurs tels que l’exactitude, la précision et la mémorisation.

• Affinez et entraînez à nouveau vos modèles pour améliorer leur précision et leur efficacité au fur et à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

Surveiller et affiner en permanence

• Surveillez les indicateurs clés de performance tels que le nombre de transactions signalées, les taux de faux positifs et les taux de détection de la fraude.

• Étudiez les causes profondes des faux positifs et des risques manqués afin d’affiner vos règles et vos modèles.

• Établissez une boucle de rétroaction entre vos analystes de risques et le système d’automatisation afin de continuer à améliorer les performances du système au fil du temps.

Intégrer la supervision humaine

• Faites appel à des analystes des risques formés pour examiner les transactions signalées afin de valider les niveaux de risque et de prendre des décisions finales.

• Donnez aux analystes les moyens de mener des enquêtes plus approfondies sur les activités suspectes à l’aide d’outils et de ressources supplémentaires.

• Établissez des procédures d’escalade claires pour les transactions à haut risque ou les cas de fraude potentiels.