Les paiements par carte bancaire sont le moyen de paiement le plus utilisé au Japon. Sur les sites e-commerce, leur taux d'utilisation représente 80 % de l'ensemble des paiements. Cela témoigne de leur popularité auprès des clients japonais.

Bien que l'on s'attende à une nouvelle croissance des paiements par carte bancaire, les cas de fraude aux paiements constituent un problème de taille. Par conséquent, de nombreux clients s'inquiètent de la sécurité des paiements par carte bancaire.

Les systèmes et techniques de fraude sont de plus en plus sophistiqués et difficiles à détecter au moyen de systèmes conventionnels. C'est pourquoi les mesures de prévention faisant appel à des systèmes d'IA dotés de fonctionnalités avancées de machine learning (ML) suscitent l'intérêt.

Dans cet article, nous expliquons pourquoi l'IA est utile pour détecter les fraudes à la carte bancaire et comment elle fonctionne. Nous nous pencherons également sur les avantages de l'intégration de l'IA et sur certains points clés.

L’essentiel à retenir

• La fraude à la carte bancaire se perfectionne d'année en année. Il est de plus en plus difficile de mettre en œuvre des mesures pour y faire face. C'est pourquoi les systèmes de détection de la fraude utilisant l'IA suscitent l'intérêt des entreprises.
  
• L'IA de détection de la fraude analyse automatiquement les modèles de transaction et évalue les risques de fraude.
  
• L'IA de détection de la fraude permet notamment de déceler les fraudes en temps réel.
  
• Pour renforcer la sécurité du site e-commerce d'une entreprise, il est important de former le personnel à la sécurité et d'établir un cadre interne solide, en plus de s'appuyer sur la technologie de l'IA.
  
• Stripe Radar permet aux entreprises de mettre en œuvre des mesures de sécurité avancées grâce au machine learning (ML) qui s'adapte à l'évolution constante des modèles de fraude.
  

Pourquoi l'IA est-elle importante pour détecter la fraude à la carte bancaire ?

Au Japon, de nombreuses options de paiement dématérialisé sont disponibles, telles que les paiements par carte bancaire, les paiements par code QR (Quick Response) et les virements bancaires. Parmi ces options, les paiements par carte bancaire sont particulièrement polyvalents et très populaires.

Alors que la fraude à la carte bancaire continue d'augmenter dans le monde, le gouvernement japonais a mis en place différentes directives, notamment l'adoption obligatoire de 3D Secure 2.0. La mise en œuvre de systèmes de détection de la fraude basés sur l'IA est une autre mesure à l'étude. Voici les principales raisons de cet intérêt croissant.

Fraude à la carte bancaire au Japon

Selon l'association japonaise de crédit à la consommation (JCA), les pertes financières totales liées à la fraude à la carte bancaire en 2025 s'élevaient à plus de 51 milliards de yens. Ce chiffre est plus du double du montant enregistré en 2020 (25,3 milliards de yens). Le déploiement de systèmes de détection de la fraude haute précision utilisant l'IA est essentiel pour remédier à cette situation.

La principale constatation de ces données est que les pertes totales pour la période d'octobre à décembre 2025 se sont élevées à 9,39 milliards de yens. Il s'agit d'une baisse significative par rapport à la même période de l'année précédente (16,23 milliards de yens).

Cette différence pourrait s'expliquer par un effet de synergie découlant de la mise en œuvre obligatoire de 3D Secure 2.0, prévue à la fin du mois de mars 2025. En combinant cette mesure avec l'adoption généralisée de l'IA pour la détection de la fraude, nous pouvons observer les résultats de ces efforts dans les données.

Fraude à la carte bancaire au moyen de l'IA

Les stratagèmes frauduleux perpétrés par des tiers sont devenus de plus en plus complexes et sophistiqués en raison de l'utilisation abusive de l'IA. Il est donc difficile de garantir la sécurité à l'aide des seuls systèmes traditionnels fondés sur des règles.

Le hameçonnage, par exemple, est un type de fraude qui utilise l'IA. Les acteurs frauduleux génèrent un grand nombre de faux e-mails à l'aide de l'IA. Ils utilisent ensuite ces e-mails pour attirer les destinataires vers de faux sites web afin de voler les mots de passe de leurs comptes et leurs informations de carte bancaire.

Pour le hameçonnage, les fraudeurs usurpent le nom d'organisations réelles ainsi que les logos officiels afin de faire croire aux victimes que les e-mails sont authentiques. Ils génèrent et envoient instantanément un grand nombre de faux e-mails en langage naturel. Il est donc extrêmement difficile pour les systèmes classiques d'identifier ces escroqueries avec précision.

Il est important d'utiliser la détection de la fraude par l'IA pour lutter contre les stratagèmes qui ont recours à l'IA pour commettre des fraudes. La technologie de l'IA est capable d'apprendre des mécanismes de fraude en constante évolution en temps réel et de s'y adapter immédiatement.

Hausse du nombre de titulaires de cartes

Les paiements par carte bancaire sont devenus un élément incontournable de la vie quotidienne au Japon. Les cartes bancaires permettent aux clients d'accumuler des points et des miles, et offrent également des paiements échelonnés, des paiements renouvelables et des paiements de primes. En outre, les cartes bancaires sont de plus en plus populaires en raison de leur côté pratique.

Cependant, avec l'augmentation de la fréquence des transactions en ligne par carte, le risque de compromission de ces informations augmente également. Une fois que des informations ont fuité, il existe un risque qu'elles soient utilisées à mauvais escient de manière systémique sur d'innombrables sites d'e-commerce et autres.

L'utilisation de l'IA pour détecter la fraude à la carte bancaire suscite un grand intérêt parmi les entreprises d'e-commerce. Dans la mesure où il s'agit d'une mesure défensive capable de détecter des anomalies en temps réel, elle peut même défendre contre les systèmes difficiles à éviter pour des raisons structurelles.

Comment l'IA détecte la fraude à la carte bancaire

Nous abordons ci-dessous les différents mécanismes utilisés par l'IA pour détecter la fraude à la carte bancaire.

Reconnaissance de modèles

L'IA de détection de la fraude utilise le ML pour analyser de vastes quantités de données de paiement et identifier automatiquement les modèles frauduleux. Elle peut ainsi détecter les transactions suspectes avec rapidité et précision. Elle s'adapte également aux derniers modèles de fraude, ce qui lui permet de détecter de nouvelles tactiques qui échappent généralement aux systèmes traditionnels fondés sur des règles.

L'IA est capable d'identifier les systèmes frauduleux en analysant certaines données sous de multiples angles. Les principales données utilisées pour l'apprentissage comprennent :

• Les montants des transactions
  
• Les dates et heures des transactions
  
• Les lieux de la transaction (par ex., le pays, la région, etc.)
  
• Les terminaux utilisés
  
• Informations de l’entreprise
  
• L'historique de navigation et d'achats
  

L'IA de détection de la fraude utilise ces données pour créer des modèles d'IA capables de détecter les anomalies, telles que des achats inhabituels ou frauduleux.

Par exemple, une carte bancaire qui est généralement utilisée pour de petites transactions au cours de la journée est utilisée tard dans la nuit sur un site web étranger qui vend des articles coûteux. L'IA reconnaîtra immédiatement ce modèle anormal.

En outre, la précision peut être améliorée sur la base des résultats de la détection, et les performances de détection peuvent être optimisées grâce à un apprentissage continu face à des systèmes de fraude de plus en plus sophistiqués.

Score de risque de fraude

L'IA de détection de la fraude surveille les modèles de transaction sous tous les angles en temps réel et évalue (c'est-à-dire attribue un score à) chaque transaction en fonction de ces modèles. En d'autres termes, l'IA analyse automatiquement différentes données (telles que les montants et les lieux des transactions) lors de chaque traitement d'un paiement. Elle quantifie ensuite le risque de fraude.

Si le score dépasse le seuil, l'IA déterminera que le risque de fraude est élevé et bloquera automatiquement la transaction ou demandera une authentification supplémentaire.

Apprentissage des données intersectorielles avec l'IA mutualisée

L'un des défis majeurs liés aux technologies d'IA traditionnelles réside dans le fait qu'elles sont entraînées uniquement à partir des données de transaction détenues par chaque société émettrice de cartes. Par conséquent, il leur est difficile de faire face à des activités frauduleuses auxquelles elles n'ont jamais été confrontées. L'IA mutualisée implique une collaboration intersectorielle pour analyser les données de transaction. Elle est considérée comme un moyen de surmonter ce défi.

Les entreprises qui adoptent l'IA mutualisée partagent entre elles les données frauduleuses et entraînent l'IA en collaboration. Avec l'IA mutualisée, par exemple, si une entreprise détecte un nouveau modèle de fraude, les autres peuvent immédiatement utiliser un modèle d'IA qui a automatiquement appris de ce modèle.

En collaborant en tant que secteur et en partageant des informations, les systèmes d'IA peuvent contrer les systèmes frauduleux complexes que les entreprises individuelles ne pourraient pas détecter par elles-mêmes.

Avantages de l'IA pour la détection des fraudes

L'adoption de l'IA de détection des fraudes offre de nombreux avantages.

Bloquez la fraude instantanément

Le principal avantage de la mise en œuvre de l'IA de détection des fraudes est qu'elle utilise une technologie d'IA avancée pour détecter les transactions frauduleuses en temps réel et les bloque automatiquement. Il est ainsi possible de prévenir la fraude avant la conclusion de la transaction.

Ce type de fonctionnalité de blocage instantané en temps réel optimisée par l'IA est important pour protéger les clients et minimiser les pertes de bénéfices causées par les contestations de paiement.

Réduisez la charge de travail opérationnelle

L'automatisation du système peut réduire considérablement la charge de travail associée à la surveillance et à la détection. Par le passé, les opérateurs étaient responsables de la surveillance de vastes quantités de données de transaction afin de détecter la fraude. La charge de travail excessive entraînait souvent des oublis et créait des goulots d'étranglement.

L'IA de détection des fraudes peut fonctionner en continu et surveiller toutes les transactions en temps réel. De plus, si une transaction présentant un risque élevé de fraude est détectée par l'évaluation, l'IA envoie immédiatement une alerte. De ce fait, les opérateurs n'ont plus besoin de vérifier chaque transaction (y compris les transactions légitimes) comme ils le faisaient par le passé. Ils peuvent plutôt allouer leurs ressources pour vérifier les cas difficiles à évaluer par l'IA elle-même et pour fournir un service client de haute qualité.

L'IA de détection des fraudes qui utilise le Machine Learning pour améliorer en permanence la précision de la détection peut également aider à réduire les faux positifs (c'est-à-dire l'identification erronée de transactions légitimes comme étant frauduleuses). Cela permet de réduire les charges de travail et les coûts associés à la vérification manuelle et d'éviter que les clients légitimes ne soient affectés. Par conséquent, elle peut également aider les entreprises à éviter de perdre des opportunités de vente.

Fidélisez les clients

Les mesures de sécurité avec l'IA de détection des fraudes garantissent la sécurité des clients, améliorent la fiabilité de l'entreprise et renforcent l'image de marque.

Le fait de fournir un environnement de paiement où les clients peuvent utiliser leurs cartes bancaires en toute confiance réduit leur anxiété et leur stress lors du processus de paiement. Cela garantit également une expérience d'achat agréable, ce qui contribue directement à la fidélisation des clients.

Les défis liés à l'IA de détection de la fraude

Les systèmes de détection de la fraude basés sur l'IA présentent toutefois quelques difficultés. Il convient donc de faire preuve de prudence lors de leur mise en œuvre.

Pertes d'opportunités de vente

Même avec une IA de détection de la fraude de haute précision, il arrive que des transactions légitimes soient signalées à tort comme frauduleuses. Si un paiement effectué par un client fidèle est signalé comme frauduleux, cela peut le dissuader de procéder à des achats. Il en résulte des pertes d'opportunités de vente.

Lors de l'introduction d'une IA de détection de la fraude, il est important de définir un seuil de détection raisonnable et de vérifier régulièrement la précision du système.

Pas de détection exhaustive de la fraude

Bien que l'IA de détection de la fraude puisse améliorer la sécurité des sites e-commerce, il est important de comprendre qu'elle ne peut pas empêcher de manière infaillible tous les cas de fraude. Dans certains cas, il ne sera pas possible de contrer pleinement les stratagèmes de fraude sophistiqués qui ne cessent de se développer.

Plutôt que de s'en remettre uniquement aux systèmes d'IA, il est important de mettre en œuvre des mesures de sécurité, telles que 3D Secure 2.0, pour garantir la sécurité de l'exploitation d'un site web. Les entreprises peuvent également mettre l'accent sur la formation de leur personnel et mettre en place un système permettant au personnel responsable de prendre les décisions finales.

Décisions floues en matière de fraude

Même lorsque l'IA détecte une fraude, le phénomène de la « boîte noire de l'IA » peut se produire. Autrement dit, le motif de la décision de l'IA n'est pas clair et les représentants de l'entreprise ne peuvent pas l'expliquer. Si un représentant n'est pas en mesure d'expliquer clairement à un client fidèle pourquoi son paiement a été signalé comme frauduleux, il y a de fortes chances que ce client soit moins satisfait.

L'intelligence artificielle explicable (Explainable AI, ou XAI) est une technologie d'IA qui matérialise la base de la prise de décision et apporte des explications. La XAI suscite l'intérêt du monde entier pour répondre à ce défi.

Dans l'Union européenne, la tendance est à l'établissement de normes juridiques spécifiques à l'IA. Il s'agit notamment de l'obligation légale, en vertu de la législation sur l'intelligence artificielle, de fournir des explications sur les décisions prises par l'IA. Il est prévu que des réglementations similaires soient introduites au Japon, ce qui pourrait conduire à l'adoption généralisée de la XAI.

C'est pourquoi il est important, au moment de choisir une IA de détection de la fraude, de sélectionner un système capable d'expliquer de manière logique la façon dont il a pris ses décisions (de manière compréhensible par l'être humain).

FAQ

Dans cette section, nous répondons aux questions fréquentes sur l'IA de détection des fraudes à la carte bancaire au Japon.

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. Ces modèles sont continuellement mis à jour pour tenir compte des nouvelles tendances, ce qui permet de protéger votre entreprise face à l’évolution des risques.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées adaptées à des scénarios spécifiques et d’accéder à des analyses avancées sur la fraude.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1,9 milliard de paiements chaque année. À ce niveau d’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, augmentant ainsi 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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