L’analyse du risque de transaction (Transaction Risk Analysis ou TRA) consiste à analyser les données de transaction à la recherche de tendances inhabituelles ou risquées qui pourraient indiquer une fraude ou des violations de la réglementation. La TRA permet aux entreprises de détecter rapidement les activités suspectes et d’éviter les pertes financières. Les pertes des entreprises à l’échelle mondiale dues à la fraude sur les paiements en ligne devraient dépasser 362 milliards de dollars entre 2023 et 2028. Dans ces conditions, la prévention de la fraude reste une priorité absolue pour les entreprises du monde entier.

Ci-dessous, nous verrons les composantes de la TRA, son fonctionnement et la manière de concevoir le meilleur processus TRA pour votre entreprise.

Sommaire de cet article

• Composantes essentielles de l’analyse du risque de transaction
  
• Avantages de l’analyse du risque de transaction pour les entreprises
  
• Difficultés liées à l’analyse du risque de transaction
  
• Moyens d’automatiser certains aspects de l’analyse du risque de transaction
  

Composantes essentielles de l’analyse du risque de transaction

La TRA évalue et atténue les risques potentiels associés aux transactions financières. En voicil les principales composantes :

• 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 l’impact de différents scénarios de risque.

• Atténuation des risques : L’atténuation des risques consiste à élaborer des tactiques pour réduire les risques identifiés. Ces tactiques 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 reporting: 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 potentiels et de l’efficacité des tactiques d’atténuation.

• Conformité et respect de la réglementation : L’adhésion consiste à s'assurer que tous les processus de transaction sont conformes aux lois et réglementations en vigueur. Il s’agit notamment des normes de lutte contre le blanchiment d’argent (AML), des exigences Know Your Customer (KYC) 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 de transaction pour les entreprises

L’analyse du risque de transaction de votre entreprise peut vous apporter des avantages considérables. Voici comment la TRA 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. Elle 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 de transaction pour prendre des décisions éclairées, identifier les opportunités de marché 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 leurs systèmes de détection de la fraude et en améliorent l’exactitude peuvent réduire les coûts liés à l’examen manuel et aux processus de contestation de paiement.

Difficultés liées à l’analyse du risque de transaction

La TRA implique plusieurs points de données variables, ce qui présente quelques difficultés. Voici les principaux défis que pose la TRA.

Qualité et intégration des données

• Les données de transaction proviennent souvent de diverses sources, dans différents formats. Ce manque d’homogénéité rend l’intégration et l’analyse plus complexes.

• Des informations incomplètes ou inexactes peuvent donner lieu à des faux positifs ou négatifs. L’exactitude des évaluations des risques peut en être affectée.

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

Tactiques de fraude

• Les fraudeurs adaptent constamment leurs tactiques. Il est donc difficile pour les systèmes TRA de faire face aux dernières menaces.

• Les moyens de paiement et les technologies émergentes peuvent créer de nouvelles vulnérabilités que les modèles de TRA 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 détecter leur activité.

Expérience client

• Une détection de la fraude trop strictement appliquée peut entraîner le refus de transactions légitimes. Elle peut frustrer les clients et avoir un impact 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. Cette démarche suppose 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 TRA doivent prendre des décisions rapides sur la légitimité des transactions sans causer de retards ni d’impact sur l’expérience utilisateur.

• Les modèles TRA doivent s’adapter à l’évolution des tendances en matière de fraude et des volumes de transactions sans perdre en efficacité.

Moyens d’automatiser certains aspects de l’analyse du risque de transaction

L’optimisation de votre processus TRA avec l’IA et l’apprentissage automatique peut améliorer l’exactitude et réduire l’effort manuel requis par votre équipe. Voici comment mettre en œuvre l’automatisation de la TRA.

Identifier les principaux indicateurs de risque

• Examinez l’historique de vos transactions pour identifier les tendances associées à des transactions antérieures à haut risque ou frauduleuses. Recherchez les anomalies dans les montants des transactions, leur fréquence, leur localisation, 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 principaux indicateurs de risque sont conformes à toute réglementation ou exigence de conformité pertinente dans votre secteur.

Choisir les bons outils d’automatisation

• Évaluez soigneusement vos processus actuels d’analyse des risques, les problèmes et les résultats souhaités.

• Explorez les différents fournisseurs de logiciels TRA. Comparez les fonctionnalités 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 de la fraude, 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 principaux indicateurs de risque 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 potentiels.

• Testez rigoureusement 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 tendances 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 le rappel.

• Affinez et entraînez à nouveau vos modèles pour améliorer leur exactitude et leur efficacité avec les nouvelles données disponibles.

Surveillez et affinez en permanence :

• Surveillez les indicateurs clés de performance (KPI) 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 de signalement claires pour les transactions à haut risque ou les cas de fraude potentiels.