Rien qu'aux États-Unis, les clients ont déclaré avoir perdu plus de 12,5 milliards de dollars à cause de la fraude en 2024, soit une augmentation de 25 % sur un an. Les logiciels de surveillance des transactions financières évaluent les paiements au fur et à mesure qu'ils se produisent, puis attribuent un score à chaque transaction par rapport aux signaux de risque et déclenchent des actions automatisées en cas de doute. 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.

Nous abordons ci-dessous le fonctionnement des systèmes automatisés de surveillance des transactions, comment ils se comparent et ce qu'il faut prendre en compte lors de votre choix.

L’essentiel à retenir

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

• Le bon système dépend de votre exposition à la fraude, du volume de transactions et des exigences d'intégration. Il est donc important d'évaluer soigneusement les capacités des fournisseurs.

• Les outils de surveillance des transactions basés sur l'intelligence artificielle (IA) utilisent des modèles de machine learning (ML) entraînés sur l'ensemble des entreprises pour détecter les modèles de fraude qui pourraient échapper aux systèmes autonomes.

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

Le logiciel de surveillance des transactions financières suit l'activité de paiement en temps réel et signale les transactions qui s'écartent des modèles prévus. Il le fait tout au long du tunnel de paiement, y compris la période comprise entre le moment où un client initie un paiement et celui où ce paiement est compensé ou bloqué.

Comment fonctionne un logiciel de surveillance des transactions ?

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

Ingestion des 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 de l'entreprise ou moyen de paiement.

Évaluation des règles

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

Génération d'alertes

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

Gestion des cas

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

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

Lorsque vous évaluez un logiciel de surveillance des transactions, l'ensemble des fonctionnalités compte moins que leur adéquation avec votre environnement de paiement. Les capacités à évaluer se divisent en plusieurs 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 un temps de traitement supplémentaire, même minime, peut affecter la conversion s'il se produit au moment du paiement.

Personnalisation des règles

Vous devez pouvoir écrire, tester et ajuster vos propres règles sans attendre l'intervention d'un fournisseur. Les schémas de fraude spécifiques à votre entreprise ne seront pas toujours couverts par la logique par défaut du logiciel. De plus, plus vous répondez rapidement aux nouveaux vecteurs d'attaque, moins vous êtes exposé.

Intégration du ML

Recherchez des systèmes dont les modèles de ML sont entraînés sur des données pertinentes pour votre type et votre volume de transactions. Un modèle entraîné principalement sur les schémas d'un autre secteur ou moyen de paiement ne fournira pas d'informations claires pour votre cas d'usage.

Gestion des faux positifs

Des taux de faux positifs élevés nuisent à la conversion client et créent 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.

Analyses et reporting

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 avec l'interface de programmation d'application (API)

Le système doit se connecter 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 transitent déjà par votre infrastructure de paiement. Il n'y a pas de pipeline de données distinct à créer, et vous pouvez répondre aux nouveaux vecteurs d'attaque dès que vous les identifiez.

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

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

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

• Obsolescence des règles : Les modèles de fraude changent et les règles rédigées l'année dernière peuvent 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 : Les systèmes de surveillance ne valent que par les 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 réduire la précision et augmenter le bruit.

• Fatigue liée aux alertes : Des volumes d'alertes élevés associés à une faible qualité de signal poussent les analystes à prendre des raccourcis et rendent la fraude plus difficile à détecter.

• Complexité de l'intégration : La connexion d'un système de surveillance à une suite d'outils de paiement existante est compliquée. Des intégrations mal planifiées créent des lacunes dans les données et des vulnérabilités qui laissent passer la fraude.

• Limites du fournisseur : Avant de signer un contrat, évaluez si un système utilise des formats de données propriétaires, des options d'exportation limitées ou une logique de règles qui ne peut pas être migrée. Cela peut compliquer le changement de système par la suite.

Comment choisir un logiciel de surveillance des transactions ?

Le choix d'un logiciel de surveillance des transactions dépend en grande partie de l'adéquation d'un système avec votre environnement de paiement spécifique. Répondez à ces questions avant de vous engager auprès d'un fournisseur.

Quels sont le volume et la vitesse de vos transactions ?

Les entreprises gérant des volumes élevés ont besoin de systèmes capables d'évaluer des milliers de transactions par seconde sans ajouter de latence. Les entreprises gérant des volumes plus faibles ont plus de flexibilité, mais ont tout de même besoin d'un système qui peut se développer si la croissance est plus rapide que prévu.

Où se concentre votre exposition à la fraude ?

Le test de cartes bancaires, la fraude par rétrofacturation, les piratages de compte et l'abus d'achats nécessitent chacun un type différent de logique de détection. Confirmez que le fournisseur possède une expérience pertinente concernant vos types de fraude spécifiques, car un système conçu pour un type ne fonctionnera pas automatiquement bien contre un autre.

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

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

Que nécessite l'intégration ?

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

Quelle est la capacité de votre équipe en matière de gestion continue ?

Les systèmes de surveillance nécessitent des réglages constants. Si vous ne disposez pas d'analystes capables de vérifier régulièrement les alertes et d'ajuster les règles, recherchez des systèmes dotés d'une automatisation plus poussée et de services gérés.

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

Les modèles de fraude évoluent constamment. Comprenez à quelle fréquence le fournisseur met à jour ses modèles de ML, si ces mises à jour sont automatiques et quelle visibilité vous est accordée sur ce qui a changé et pourquoi.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar s’appuie sur des modèles d’IA entraînés à partir des données issues du réseau mondial de Stripe pour détecter et prévenir la fraude. Il met continuellement à jour ces modèles pour tenir compte des dernières tendances en matière de fraude, et protège ainsi votre entreprise à mesure que la fraude évolue.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour faire face aux scénarios de fraude propres à leurs activités et d’accéder à des analyses avancées en la matière.
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. À cette échelle, Radar peut détecter et prévenir la fraude avec une précision inégalée, ce qui vous permet de limiter les pertes financières.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont notamment entraînés avec des données réelles, provenant de litiges, d’informations clients ou encore de la navigation. Ils permettent à Radar d’identifier les transactions à risque tout en réduisant le nombre de faux positifs, ce qui contribue à augmenter vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez suivre vos performances en matière de fraude, définir des règles et accéder aux analyses depuis une plateforme unique, pour plus d’efficacité.

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