Une stratégie de gestion des risques liés aux paiements désigne un plan complet que des entreprises mettent en œuvre pour identifier, évaluer et atténuer les risques associés au traitement des paiements. Ces risques comprennent la fraude, les contestations de paiement, les violations de données, la non-conformité aux réglementations, les défaillances opérationnelles et les pertes financières. L’objectif premier 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 à ses clients une expérience de paiement sécurisée et conviviale. Plus de 60 % des défaillances opérationnelles des systèmes de paiement entraînent des pertes totales d’au moins 1 million de dollars, ce qui démontre que les entreprises ont tout intérêt à limiter les risques liés aux paiements.

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

Sommaire de cet article

• Quels sont les risques liés aux paiements les plus répandus dans les transactions numériques ?
  
• Principaux éléments d’une stratégie efficace de gestion des risques liés aux paiements
  
• Solutions technologiques pour la gestion des risques liés aux paiements
  
• Bonnes pratiques à suivre pour limiter la fraude aux paiements
  
• Cadre réglementaire en matière de gestion des risques liés aux paiements
  

Quels sont les risques liés aux paiements les plus répandus dans les transactions numériques ?

Les transactions numériques sont rapides et pratiques, mais présentent intrinsèquement des risques pour les entreprises et les consommateurs. Voici quelques risques courants liés aux paiements numériques.

Fraude

La fraude aux paiements est le principal risque associé aux transactions numériques. La fraude peut prendre l’une des nombreuses formes suivantes :

• Usurpation d’identité : Un fraudeur dérobe des informations personnelles pour effectuer des achats non autorisés.

• Prise de contrôle de compte : Un fraudeur accède à un compte et initie des transactions à l’insu du titulaire de ce compte.

• Escroqueries par hameçonnage : Un fraudeur incite d’autres personnes à révéler des informations sensibles, comme des mots de passe ou des informations de carte.

• Ingénierie sociale : Un fraudeur manipule une personne à l’aide de pratiques d’ingénierie sociale pour accéder à des informations sensibles ou l’inciter à autoriser des transactions frauduleuses.

• Violations de données : Un pirate informatique s’infiltre dans des systèmes et dérobe les données sensibles de clients, y compris des informations de paiement, afin d’effectuer des transactions frauduleuses.

• Fraude sur les transactions sans présentation de la carte (CNP) : Désigne une transaction frauduleuse effectuée sans présentation d’une carte physique. C’est une pratique répandue dans les achats en ligne.

Contestations de paiement

Les clients peuvent contester des transactions et formuler une contestation de paiement. Ces contestations peuvent occasionner des pertes financières et des frais opérationnels pour les entreprises.

Problèmes techniques

Des problèmes techniques ou des défaillances de système peuvent perturber le traitement des paiements et entraîner des retards, le mécontentement des clients et une perte potentielle de revenus.

Conformité à la réglementation

Les entreprises doivent se conformer à des règlements, parmi lesquels la norme PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) pour la sécurité des données et la révision de la directive sur les services de paiement (DSP2) pour l’authentification forte du client. Tout manquement peut aboutir à des amendes et des sanctions.

Nouvelles menaces

L’évolution de la technologique s’accompagne de nouveaux risques. De nouvelles menaces apparaissent, telles que la fraude à l’identité synthétique et les escroqueries « deepfake », et nécessitent une vigilance et une adaptation constantes.

Risques liés aux tiers

Les entreprises font souvent appel à des prestataires tiers de services (y compris de paiement), et s’exposent ainsi à des risques liés aux politiques de sécurité et à la résilience opérationnelle de ces derniers.

Principaux éléments d’une stratégie efficace de gestion des risques liés aux paiements

La gestion des risques liés aux paiements nécessite l’application de plusieurs méthodes interconnectées. Nous allons passer en revue les méthodes qui constituent généralement une stratégie efficace de gestion du risque de paiement.

• Détection avancée de la fraude : l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) analysent les données des transactions. Ces systèmes doivent être entraînés sur de grands ensembles de données afin de détecter des modèles subtils et complexes d’activités frauduleuses susceptibles d’échapper à des systèmes plus simples fondés sur des règles. Ils doivent également être conçus pour s’adapter à l’évolution des pratiques frauduleuses.

• Analyse comportementale : L’analyse comportementale suit la façon 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. Il peut s’agir de la date des transactions, de leur fréquence, de la prise d’empreinte d’un appareil ainsi que de la vitesse ou des modèles de frappe.

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

• Tokenisation et chiffrement sécurisés : Les méthodes avancées de chiffrement et de tokenisation protègent les données au repos et en transit. La tokenisation remplace les éléments de données sensibles par des équivalents non sensibles, qui peuvent être stockés en toute sécurité et utilisés sans exposer les valeurs de données.

• Gestion des accès : Les entreprises doivent gérer l’accès aux systèmes de paiement au moyen de protocoles d’authentification forte, afin que le personnel autorisé ait accès aux données et systèmes sensibles.

• Analyse des liens profonds : L’analyse des liens étudie les connexions entre les transactions sur différents systèmes et réseaux afin de détecter des chaînes d’activités suspectes. Elle peut permettre d’identifier des stratagèmes de fraude sophistiqués reposant sur plusieurs parties ou lieux.

• Les RegTech (technologie et réglementation) : Les solutions RegTech permettent de gérer et d’automatiser la conformité aux réglementations financières sur divers territoires. Ces solutions favorisent la surveillance et le reporting en temps réel, et limitent ainsi les risques et les coûts de conformité.

• Mesures de cybersécurité avancées : Les outils avancés de modélisation prédictive et de quantification des risques cyber mettent en évidence les potentiels effets financiers de divers événements cyber et permettent ainsi de faire des investissements proactifs en matière de cybersécurité.

• Réseaux collaboratifs : Les réseaux collaboratifs du secteur partagent des renseignements sur les tendances de la fraude et les moyens de défense et créent des plateformes d’analyse partagées qui permettent d’accéder à un ensemble plus large de données.

• Plateformes de gestion intégrée des risques (GIR) : Les plateformes GIR dressent un tableau complet des risques dans l’ensemble de l’organisation, en indiquant les liens entre différents types de risques et en évaluant leurs interdépendances.

• Modélisation prédictive : les modèles prédictifs permettent d’évaluer la probabilité d’une fraude future à partir de données historiques, de modèles comportementaux et de renseignements sur les menaces externes, et de signaler en amont les transactions à haut risque pour les soumettre à une enquête plus 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 leurs effets potentiels. Cela permet de hiérarchiser les ressources et de mettre l’accent sur les risques les plus urgents.

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

• Analyses et audits de conformité : Les analyses et les audits de conformité permettent de s’assurer que tous les systèmes de paiement respectent les réglementations et normes en vigueur, ainsi que les politiques et procédures internes.

Les stratégies suivantes permettent d’identifier et d’évaluer les risques liés aux paiements.

• Analyse des données internes : Examinez attentivement l’historique des transactions afin de déceler des signes de fraude, tels que des volumes inhabituels de transactions, une hausse des contestations de paiement ou des anomalies dans le comportement des clients. Utilisez des algorithmes reposant sur l’apprentissage automatique pour identifier des corrélations et des tendances subtiles qui ne ressortiraient peut-être pas d’une vérification manuelle.

• 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 failles des systèmes de paiement. Utilisez ces informations pour réajuster en amont les modèles de risque et les mesures de sécurité.

• Analyse comparative du secteur : Comparez votre profil de risque aux références du secteur pour identifier les domaines dans lesquels votre organisation est peut-être plus vulnérable.

• Évaluation régulière des risques : Réévaluez régulièrement les profils de risque pour tenir compte de l’évolution de 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 contestations de paiement et les taux de faux positifs pour mesurer l’efficacité des stratégies de gestion du risque et identifier les domaines à améliorer.

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

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

• Plateformes de renseignement sur les menaces : Utilisez des plateformes de renseignement sur les menaces qui compilent et analysent des informations sur les menaces potentielles provenant de diverses sources. Les renseignements doivent être exploitables, et fournir des informations précises 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 pour évaluer comment vos systèmes de paiement gèrent 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 étude 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 vous permet de hiérarchiser les risques en fonction de leur impact potentiel sur l’organisation.

• Évaluation de la cybersécurité : Utilisez des outils sophistiqués d’analyse de la cybersécurité capables d’évaluer le niveau de sécurité des systèmes de paiement en temps réel. Ces outils doivent être capables d’effectuer des évaluations de vulnérabilité et des tests de pénétration et d’identifier les vulnérabilités zero-day.

Solutions technologiques pour la gestion des risques liés aux paiements

Les progrès technologiques ont révolutionné la façon dont les entreprises gèrent les risques liés aux paiements, en fournissant une gamme de méthodes sophistiquées pour détecter et atténuer les menaces potentielles. Pour choisir une solution technologique de gestion du risque des paiements, tenez compte des facteurs suivants.

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

• Évolutivité : Choisissez des solutions qui peuvent évoluer avec 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 pour 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 quelques-unes des principales solutions technologiques et de la façon dont elles atténuent les risques liés aux paiements.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

• Détection des fraudes : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser de larges ensembles de données de transactions pour identifier des modèles et des anomalies indiquant une fraude. Ils sont capables de s’adapter et d’évoluer au fil du temps, afin de garder une longueur d’avance sur l’évolution des tactiques de lutte contre la fraude.

• Évaluation des risques : Les moteurs d’évaluation des risques alimentés par l’IA peuvent évaluer le niveau de risque de chaque transaction en temps réel, ce qui permet de prendre des décisions instantanées et d’effectuer des authentifications adaptatives.

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

Analyse et visualisation des données

• Plateformes Big Data : Les plateformes Big Data permettent aux entreprises de collecter, de stocker et d’analyser de grands volumes de données transactionnelles provenant de diverses sources, obtenant ainsi des informations précieuses sur les modèles et tendances de la fraude.

• Visualisation des données : La visualisation des données à l’aide de graphiques, de tableaux et de tableaux de bord peut permettre d’identifier des relations et des modèles qui ne ressortiraient peut-être pas des 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), et fait ressortir des connexions et des modèles cachés qui peuvent indiquer l’existence de réseaux de fraude.

Suivi des transactions et prise de décision en temps réel

• Systèmes de détection de la fraude en temps réel : Les systèmes de détection de la fraude en temps réel surveillent les transactions pour détecter des activités suspectes à l’aide de moteurs basés sur des règles et de modèles d’apprentissage automatique pour 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 de chaque transaction, offrant ainsi plus de fluidité aux utilisateurs légitimes sans compromettre la sécurité.

Tokenisation et chiffrement

• Tokenisation : En remplaçant les données sensibles des titulaires de cartes par des tokens uniques, la tokenisation réduit le risque de violation de données et garantit la conformité à la norme PCI DSS.

• Chiffrement : Le chiffrement protège les données en transit et au repos, les rendant illisibles pour les parties non autorisées.

3D Secure 2.0

• Authentification multicouche : 3D Secure 2.0 fournit un niveau de sécurité supplémentaire pour les transactions par carte en ligne en obligeant les titulaires de carte à s’authentifier par diverses méthodes (par ex. OTP, authentification biométrique).

• Authentification basée sur les risques : 3D Secure 2.0 permet aux entreprises de partager davantage de données avec les émetteurs, et par conséquent d’évaluer plus efficacement les risques et d’appliquer les exigences d’authentification appropriées.

Authentification biométrique

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

Technologie blockchain

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

• Contrats intelligents : Ces contrats automatiques permettent d’automatiser les processus de paiement et de réduire le risque d’erreurs et de litiges.

Plateformes de renseignement sur les menaces

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

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

Bonnes pratiques à suivre pour limiter la fraude aux paiements

Pour réduire le plus possible la fraude aux paiements dans un environnement aux enjeux élevés, il faut allier technologie de pointe et supervision humaine. Voici quelques bonnes pratiques pour réduire le risque de fraude aux paiements.

• Systèmes de détection de la fraude à plusieurs niveaux : Utilisez un système de détection de la fraude à plusieurs niveaux qui mêle systèmes basés sur des règles, détection des anomalies, apprentissage automatique et intelligence artificielle. Ces niveaux ciblent chacun différents aspects de la fraude et, une fois combinés, constituent un bouclier complet contre les activités frauduleuses.

• Analyse comportementale : Utilisez l’analyse comportementale pour profiler la façon dont les utilisateurs interagissent généralement avec vos systèmes et détecter les écarts par rapport à leur comportement normal. L’analyse porte, entre autres, sur la vitesse de frappe, les habitudes de transaction, les habitudes de navigation et les changements d’orientation de l’appareil.

• Mesures de vérification : Mettez en œuvre des processus de vérification robustes, tels que l’authentification à deux facteurs, la biométrie (empreintes d’identification, reconnaissance faciale) et les certificats numériques. Appliquez ces mesures non seulement au moment de la connexion, mais aussi à divers moments d’une session, en particulier avant d’autoriser des transactions de grande valeur.

• Tokenisation et chiffrement : Protégez vos données au repos et en transit grâce à des normes de chiffrement avancées. Utilisez la tokenisation pour remplacer les éléments de données sensibles par des équivalents non sensibles qui n’auront utilité pour la personne qui les intercepterait.

• Surveillance des transactions en temps réel : Surveillez les transactions en temps réel pour identifier les activités suspectes et y répondre immédiatement. Configurez des alertes système pour détecter des transactions dont la taille ou la fréquence inhabituelle pourrait indiquer la présence d’une fraude.

• Analyse des liens : Implémentez l’analyse des liens pour visualiser et comprendre les connexions entre les points de données. Vous pouvez ainsi déceler 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 de conformité : Tenez-vous informé(e) 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 d’argent (AML). Organisez régulièrement des formations et des audits pour confirmer que tous vos systèmes et processus sont en règle.

• Niveau de cybersécurité avancé : Maintenez votre niveau de cybersécurité à un niveau élevé grâce à des évaluations régulières de la sécurité, des tests d’intrusion et des analyses de vulnérabilité. Utilisez des systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) pour compiler et analyser les données provenant de différentes sources et détecter les incidents de sécurité potentiels.

Cadre réglementaire en matière de gestion des risques liés aux paiements

De nombreuses lois et normes régissent la gestion des risques liés aux paiements, et chacune est conçue pour protéger les consommateurs, les entreprises et le système financier contre la fraude, du blanchiment d’argent et d’autres activités illicites. Voici les principales directives juridiques, réglementaires et sectorielles ayant un impact 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 pour les organisations qui traitent les données de titulaires de cartes. L’objectif est de prévenir les violations de données et les fraudes. La conformité nécessite le stockage, la transmission et le traitement sécurisés des données de carte, la gestion des vulnérabilités et des tests réguliers.

• Règlement général sur la protection des données (RGPD) : Ce règlement de l’Union européenne, qui protège la vie privée et les données personnelles des physiques, influe sur la manière dont les entreprises collectent, stockent et traitent les informations des clients. La conformité nécessite l’obtention du consentement du client, la garantie de la sécurité des données et l’octroi aux individus du droit d’accéder à leurs données et de les contrôler.

• Directive révisée sur les services de paiement (DSP2) : Ce règlement européen protège les consommateurs, favorise l’innovation et renforce la sécurité du marché des paiements. Il exige l’application de l’authentification forte du client (SCA) pour les transactions en ligne, les initiatives de banque ouverte et des exigences de sécurité plus strictes pour les prestataires de services de paiement.

• Réglementation en matière de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et le financement du terrorisme : Ces réglementations obligent les entreprises à mettre en œuvre certaines mesures pour prévenir et détecter les activités de blanchiment d’argent et de financement du terrorisme. La conformité nécessite la vérification préalable de chaque client, le suivi des transactions, le signalement des activités suspectes et l’évaluation des risques.

• Réglementations « Know Your Customer » (KYC) et « Know Your Business » (KYB) : Ces réglementations imposent aux entreprises de vérifier l’identité et d’évaluer le profil de risque de leurs clients et partenaires commerciaux afin de prévenir la fraude et la criminalité financière. La conformité nécessite la collecte et la vérification des informations des clients, la mise en place d’une surveillance continue et le signalement des activités suspectes.

• Loi sur la Federal Trade Commission (FTC) : Aux États-Unis, la FTC Act interdit les actes ou pratiques déloyaux ou trompeurs affectant le commerce, y compris les activités frauduleuses et trompeuses liées aux paiements.

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