Gestion des fraudes Anticiper la fraude électronique grâce à l’informatique décisionnelle

Lutter contre la fraude électronique devient un enjeu majeur, à l’heure de la dématérialisation des données et des transactions. L’anticipation de ces infractions améliore la performance de l’organisation, tout en valorisant l’image de l’entreprise.

Lorsqu’une entreprise ou une organisation met en place un système de détection des fraudes, cela revient à identifier les mouvements informatiques ou électroniques qui détournent les finalités de la structure commerciale ou publique existante. Cet enjeu est de plus en plus d’actualité, tant pour les organisations publiques que privées, à l’heure où la délinquance informatique se développe, souvent à l’initiative de réseaux organisés. « Le fraudeur peut être physiquement éloigné de l’objet qu’il a l’intention de pirater, et l’écran informatique joue le rôle de masque », souligne Yves Péchiné, ingénieur consultant chez SAS. Cette évolution va de pair avec l’informatisation croissante des transactions, la dématérialisation des données, et le développement de systèmes d’information de plus en plus complexes. Les fraudeurs profitent aujourd’hui des failles existantes dans des systèmes parfois conçus en sous-estimant ce risque.

Détecter les fraudes grâce aux modélisations comportementales

Détournements de carte de crédit, fraude à l’assurance, piratages de cartes d’assurés sociaux, fraude électorale, les exemples ne manquent pas, allant jusqu’aux opérations de blanchiment d’argent par des réseaux de banditisme organisé. Globalement, on peut distinguer deux types de fraude :

Pour lutter contre ces fraudes, il ne s’agit donc pas seulement de les identifier, une fois commises, mais également de les anticiper grâce à l’informatique décisionnelle, et en particulier à la modélisation des comportements des usagers ou des clients. Ainsi, le commerçant en ligne Amazon.com, qui compte plus de trente millions de clients et propose des millions d’articles, a déclaré avoir divisé par deux les cas de fraude à la carte de crédit sur son site, seulement six mois après la mise en place d’une telle démarche. Mais l’apport n’est pas uniquement en terme de diminution des pertes. Il est également très important pour l’image de l’entreprise. Que dire en effet d’une banque qui ne mettrait pas tout en œuvre pour limiter ce type de risque ?!

Optimiser la politique d’anticipation des fraudes

En réalité, une bonne politique de détection des fraudes se mesure certes par rapport aux fraudes réellement détectées, mais aussi au regard de la gestion du risque client. Il s’agit de détecter un maximum de transactions susceptibles d’être frauduleuses, d’émettre les alertes correspondantes, tout en évitant de pénaliser le client dans sa facilité d’accès au service proposé. Plus la qualité de détection est optimale (faible pourcentage de fausses alertes), mieux le risque client sera géré. En pratique, les signaux d’alerte sont en général transmis à un back-office, chargé de traiter l’alerte et d’appeler éventuellement les clients concernés pour valider ou non avec eux la suspicion de fraude. « Aujourd’hui, ces décisions sont rarement automatisées : il existe toujours un contrôle humain entre l’alerte et la sanction », commente Y. Péchiné.

Les difficultés à prendre en compte dans l’application de cette démarche sont donc à la fois liées au volume des flux de transactions et à la contrainte de temps. Ainsi, les services publics comme l’administration fiscale ou la sécurité sociale sont plus soumis à la contrainte de volume qu’à celle des vérifications en temps réel. Il en est de même pour un opérateur de téléphonie mobile qui doit lutter contre les risques de duplication des cartes SIM.  Aujourd’hui, il est possible de maîtriser ces contraintes grâce à la récente évolution des capacités de traitement informatique, alliées aux techniques statistiques déjà connues (régression logistique, réseaux de neurones, arbres de décision, etc).

Ainsi, la mise en œuvre d’une démarche d’anticipation des fraudes impacte tout autant les système d’information que les processus et activités des organisations. Cette approche novatrice profite de l’apport de l’informatique décisionnelle pour analyser des quantités considérables d’informations et de transactions, et permettre d’effectuer les actions correctrices.

publié le 26/02/2004