Illustration fraude financière

Intelligence artificielle au service de la sécurité des paiements – Rencontres mensuelles du Club

Intelligence artificielle au service de la sécurité des paiements - Rencontres mensuelles du Club

Quand

11/12/2023    
19:30 - 22:30

Maison des Polytechniciens
12 Rue de Poitiers, Paris, 75007

Type d’évènement

Carte non disponible

La soirée sera animée par Alexandre David de la société Heptalytics, dont il est  le président fondateur.

A l’heure où les fraudes aux paiements sont de plus en plus sophistiquées, en faisant appel à des techniques d’ingénierie sociale, l’intelligence artificielle peut être mobilisée pour sécuriser les paiements.
Alexandre a conseillé de nombreux établissements bancaires. Il a notamment été associé chez Deloitte, puis entrepreneur Fintech, et membre actif de France Fintech.

La solution a été développé en laboratoire avec une équipe de chercheurs, intégrant des compétences en AI, en algorithmes, en architecture IT, et en télécommunication, et est en cours de déploiement auprès de plusieurs établissements bancaires français.

Il pourra nous expliquer comment différentes briques d’intelligence artificielle peuvent être mobilisées, tout en assurant la prédictibilité du résultat, et en quoi cette solution française participe de la souveraineté économique de la France, à l’heure où les seuls concurrents identifiés sont allemands, américains, ou israéliens…

Alexandre est un entrepreneur et a créé Paykrom dont la base clients a été vendue à Qonto.
Auparavant, Alexandre a été Partner Conseil en stratégie et management dans le secteur financier en France et en Europe, spécialisé dans l’innovation, les paiements et les fintech. Heptalytics est un outil d’Intelligence Artificielle pour la cybersécurité dans les paiements. Heptalytics est au services des Services financiers : fintech, assurances et banques.


L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle essentiel dans la sécurisation des transactions bancaires en améliorant la détection des fraudes et en renforçant la sécurité des opérations financières.

Illustration fraude financière

Voici comment l’IA peut contribuer à cet objectif :

  1. Détection de la fraude en temps réel : Les systèmes d’IA peuvent surveiller les transactions en temps réel pour détecter les schémas de comportement inhabituels. Par exemple, si une carte de crédit est utilisée pour effectuer une transaction inhabituellement importante ou si des achats sont effectués dans des endroits géographiquement éloignés en peu de temps, l’IA peut générer une alerte pour vérification.
  2. Analyse des données transactionnelles : L’IA peut analyser en profondeur les données des transactions passées pour identifier des modèles de fraude potentiels. Plus les données collectées sont vastes et variées, plus l’IA peut repérer efficacement les activités frauduleuses.
  3. Biométrie comportementale : L’IA peut surveiller le comportement de l’utilisateur lorsqu’il effectue une transaction en ligne, notamment la manière dont il saisit les informations, la vitesse à laquelle il navigue sur le site web de la banque, et d’autres paramètres. Des déviations par rapport au comportement habituel de l’utilisateur peuvent déclencher une alerte.
  4. Apprentissage automatique : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être formés pour identifier des schémas de fraude complexes. Ils s’améliorent avec le temps à mesure qu’ils acquièrent de nouvelles données et sont capables de détecter des fraudes moins évidentes.
  5. Authentification biométrique : L’IA peut être utilisée pour renforcer l’authentification des utilisateurs, en utilisant la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale ou d’autres mesures biométriques pour s’assurer que la personne effectuant la transaction est bien le titulaire du compte.
  6. Gestion des mots de passe et des codes PIN : L’IA peut surveiller les tentatives de connexion frauduleuses en détectant des schémas de saisie incorrects ou de multiples tentatives infructueuses, et elle peut déclencher des mesures de sécurité, comme le verrouillage temporaire du compte.
  7. Systèmes de scoring de risque : Les modèles d’IA peuvent attribuer un score de risque à chaque transaction en fonction de multiples facteurs, tels que l’historique des transactions de l’utilisateur, la localisation de la transaction, et d’autres variables. Les transactions à haut risque peuvent être soumises à une vérification supplémentaire.
  8. Prévention des attaques de phishing : L’IA peut être utilisée pour analyser les e-mails et les messages entrants à la recherche de signes de phishing ou d’autres menaces de sécurité, aidant ainsi les utilisateurs à éviter de divulguer leurs informations bancaires à des escrocs.

En combinant ces différentes approches, les banques et les institutions financières peuvent améliorer considérablement la sécurité des transactions bancaires, réduire les fraudes et protéger les données financières sensibles de leurs clients. Cependant, il est important de noter que l’IA ne remplace pas complètement la vigilance humaine et que les systèmes doivent être continuellement mis à jour pour faire face aux évolutions des techniques de fraude.

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