Le Big Data pour la détection fraudes automatisée

Le Big Data joue un rôle central dans la détection automatisée des fraudes. Grâce à l’analyse approfondie des données, les systèmes de détection de fraudes peuvent identifier les schémas et les comportements suspects, permettant ainsi une détection précoce et précise des activités frauduleuses. Cette utilisation intensive de la Data renforce les mécanismes de détection de fraude et contribue à une gestion efficace des risques au sein des organisations. Les données collectées et analysées permettent également de renforcer l’audit interne et le contrôle interne, fournissant ainsi une vision plus approfondie des risques de fraude et facilitant la détection automatique des fraudes.

Pour pallier aux problèmes de fraudes, les entreprises font donc appel à des data scientists pour exploiter les volumes massifs de données et identifier ces risques. L’objectif de l’audit externe est de garantir que les dispositifs de contrôle interne sont en place et efficaces pour prévenir les fraudes. La mise en œuvre d’un système de contrôle interne robuste combinée à une analyse des données en temps réel permet d’identifier rapidement les schémas suspects et d’intervenir de manière proactive.

Le Big Data pour reconnaître les activités suspectes

L’apprentissage automatique joue un rôle essentiel dans la détection et la prévention de la fraude. Grâce à cette forme d’intelligence artificielle, les institutions financières peuvent analyser de vastes quantités de données en temps réel pour repérer les comportements suspects, tels que ceux des bots ou des attaquants. Lorsqu’une activité suspecte est identifiée, des mesures de sécurité supplémentaires peuvent être mises en place pour authentifier l’utilisateur et s’assurer de son identité. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont également capables de détecter les scénarios d’attaque émergents ou de money laundring en repérant les anomalies, contrairement aux systèmes basés sur des règles qui ne peuvent détecter que les attaques connues. Cette approche évite d’avoir à maintenir de nombreuses règles individuelles pour chaque type de fraude.

Le Big Data et l’Audit Interne

Les auditeurs internes, en collaboration avec des data scientists, mettent en place des systèmes avancés de gestion des risques et de prévention de la fraude. En utilisant des technologies de l’Internet des objets et des outils d’analyse de données en temps réel, ils peuvent détecter les comportements suspects. L’objectif de l’audit interne est d’évaluer et d’améliorer le système de contrôle interne, un processus continu visant à protéger l’entreprise contre les risques et les fraudes. L’utilisation du Big Data et de l’analyse des données en temps réel permet donc aux auditeurs internes d’effectuer une “risk analysis” plus approfondie et de prendre des mesures préventives plus rapidement pour réduire les risques de fraude. De plus, l’utilisation de technologies open source offre aux auditeurs internes des possibilités d’innovation et de personnalisation de leurs méthodes d’audit pour mieux répondre à ces défis et risques.

Le Big Data pour un gain de productivité significatif

La détection de fraude automatisée grâce à la data offre aux entreprises un avantage majeur en termes de productivité. Les outils automatisés peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur les fraudes les plus complexes. Les technologies telles que le data mining et l’apprentissage automatique permettent également une détection rapide des anomalies, ce qui représente un gain de temps significatif par rapport aux méthodes de détection manuelles.

Des algorithmes sophistiqués pour une détection plus efficace

Les entreprises, en particulier les institutions financières, se préoccupent de plus en plus des transactions frauduleuses. Pour lutter contre ce phénomène, elles adoptent de plus en plus d’algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent de détecter voire de prévenir les activités frauduleuses. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des schémas dans de vastes ensembles de données, révélant ainsi des comportements frauduleux potentiels. En analysant les transactions passées, ces algorithmes peuvent repérer des comportements suspects tels qu’un grand nombre de transactions provenant d’un même compte ou une augmentation soudaine des dépenses d’une carte spécifique. Cette approche permet aux organisations d’identifier rapidement et d’enquêter sur d’éventuelles activités frauduleuses, réduisant ainsi leurs risques.

Le Big Data pour une meilleure conformité réglementaire

Les outils de détection de fraude automatisée sont par ailleurs un élément clé de la conformité réglementaire. Les régulateurs exigent que les entreprises disposent de systèmes de contrôle interne robustes pour prévenir les fraudes et les abus. La détection de fraude automatisée permet aux entreprises de respecter ces exigences de manière plus efficace, en identifiant rapidement les fraudes potentielles et en prenant des mesures pour les prévenir.

La détection de fraude automatique est un atout essentiel pour les équipes de contrôle interne. Grâce à l’utilisation des données, elle permet une détection rapide des fraudes potentielles, offrant ainsi gain de temps et efficacité dans la gestion des risques. Les outils de détection de fraude automatisée sont indispensables pour aider les entreprises à se conformer aux réglementations et à protéger leurs actifs contre les menaces de fraude. Essayez Kantik, notre logiciel de détection de fraude automatisée, pour découvrir comment il peut améliorer votre contrôle interne.

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