Détection et prévention de la fraude en ligne

Le risque lié à la fraude concerne tous les secteurs d’activité, que ce soit le e-commerce, les banques, les assurances, les réservations en ligne etc.

En effet, la fraude peut causer des dommages financiers (perte de chiffre d’affaires) ainsi que nuire à l’image de marque de l’entreprise.

Il existe plusieurs enjeux liés à la fraude et nous vous présentons quelques « cas d’usage » les plus courants :

1. La Rétro-facturation
2. Les Faux comptes
3. Le Piratage de compte / Attaque Account Take Over (ATO)
4. Robots scalpeurs
5. Révisions manuelles des transactions frauduleuses

Le cas de fraude le plus utilisé est la « rétro facturation » (Charge Back) permettant au titulaire d’une carte bancaire de solliciter, auprès de sa banque ou de la société émettrice de la carte, le remboursement de la somme débitée lors d’un achat en ligne.

En effet, l’article L133-18 du Code monétaire et financier (entré en vigueur le 13/01/2018) dispose que les PSP (Prestataire de Service de Paiement) ont l’obligation de rembourser le client, à la fin du jour ouvrable suivant la contestation l’utilisateur après que ce dernier ait déclaré une opération de paiement non autorisée (sauf s’il y a négligence ou fraude de la part de ce dernier).

La lutte contre la fraude est donc désormais au cœur des responsabilités de l’entreprise.

Il est donc impératif de mettre en place un mécanisme permettant de vérifier, en temps réel, chaque transaction, échange d’information, afin d’éviter le(s) risque(s) lié(s) à la fraude.

Nous avons donc sélectionné une solution permettant de détecter la fraude en temps réel.

Nous préconisons de vérifier chaque transaction, grâce à une plateforme type« SaaS » afin de vérifier, en temps réel, l’identité numérique de la personne.

En effet, étant donné que chaque utilisateur possède une empreinte digitale, il est possible de créer un profil numérique et ainsi, grâce à du « Machine Learning » et du « Big Data » calculer un score de confiance pour chaque transaction réalisée et ainsi définir le risque de fraude associé.