Détection de fraudes à l’utilisation de la carte de paiement

Phishing, malwares, usurpation d’identité… Les fraudes à la carte de paiement représentent chaque année plus de 5 millions de cas pour un montant plus de 700 millions d’euros. Face à l’ingéniosité des fraudeurs, les techniques traditionnelles à base de règles de décision ne suffisent plus.

Challenges

Phishing, malwares, usurpation d’identité… Les fraudes à la carte de paiement représentent chaque année plus de 5 millions de cas pour un montant plus de 700 millions d’euros. Face à l’ingéniosité des fraudeurs, les techniques traditionnelles à base de règles de décision et de Machine Learning simple ne suffisent plus.

Solutions

Notre outil permet de scorer chaque sinistre en terme de suspicion de fraude, afin de pouvoir automatiquement rembourser les cas non-suspicieux, et concentrer les investigations sur les cas fortement scorés.

Pour cela, il se base sur une combinaison optimisée  de deux sous-scores provenant :

• d’algorithmes d’apprentissage supervisé, capables de repérer au mieux des signaux qui auraient permis d’isoler les cas de fraudes connus
• d’algorithmes d’apprentissage non-supervisé, qui permettent de repérer de nouveaux types de fraudes en mettant en avant les dossiers dont certaines caractéristiques s’éloignent de la normale.

Technologies

• Modèles de Deep Learning de type LSTM et auto-encodeurs
• Modèles ensemblistes de type Gradient Boosting
• Modèles de clustering (clustering hiérarchique, K-Means…)

Sources de données

• Historique des flux financiers
• Base d’identification / KYC
• etc.