Banques : les défis de l’intelligence artificielle pour réduire les risques de fraude

Quel secteur d’activités n’a pas encore trouvé comment tirer profit de l’intelligence artificielle ? Son usage alimente tous les débats, aussi bien dans la sphère privée que professionnelle. Lors du sommet AI for Finance 2023 qui s’est tenu le 14 septembre à Paris, nous avons notamment assisté à de nombreuses conférences sur le sujet avec un focus majeur sur son rôle crucial dans la gestion et la prévention de la fraude bancaire et assurantielle. Au cœur des débats : les enjeux et limites de l’IA, l’apparition de nouveaux défis technologiques mais aussi réglementaires et, surtout, un champ des possibles sans frontières (pour le moment). Ce qui est certain, c’est que l’IA est inévitablement une technologie à double tranchant, obligeant les entreprises à redoubler de vigilance… Je vous explique !

Pour les acteurs de la finance, l’intelligence artificielle joue un rôle crucial dans la gestion de la cybersécurité et de la fraude, notamment pour le métier de la banque. Entrées en relation, transactions, gestion de compte… la plupart des services sont aujourd’hui dématérialisés. L’IA est alors un outil irremplaçable pour protéger les clients – et leur banque, d’une multiplicité de fraudes : usurpation d’identité, fraude documentaire, prise de contrôle d’un compte, hameçonnage ou cyberattaques, etc.

Associée à une solution de traitement documentaire et de vérification d’identité, l’IA a su se rendre indispensable pour traiter instantanément les données, automatiser la prise de décision, analyser des documents d’identité, détecter des menaces ou des incohérences et, in fine, concevoir des dossiers clients conformes dès l’entrée en relation, en accord avec les exigences réglementaires du KYC.

L’IA est donc assez puissante pour répondre aux défis de l’identification de personnes à distance et de la lecture de documents quels qu’ils soient (grâce à un référentiel de documents fourni et l’usage du machine learning), mais pour des activités aussi délicates que la banque, elle nécessitera toujours d’être combinée, en dernier recours, à une expertise humaine pour être véritablement infaillible, et s’assurer de prendre les bonnes décisions, notamment dans les cas les plus risqués.

Le secteur bancaire met tout en œuvre pour prévenir le risque de fraude, mais il s’interroge également sur les limites des actions mises en place pour y parvenir. Les opportunités offertes par l’intelligence artificielle sont immenses, mais l’équilibre entre la protection des données personnelles et l’usage que l’on peut en faire pour lutter contre la fraude est quant à lui difficile à trouver. Les banques ne sont par exemple pas en mesure de communiquer entre elles des données cruciales sur les attaques récurrentes identifiées. L’idéal serait d’imaginer une collaboration incluant les forces de l’ordre et les banques pour mutualiser les informations et lutter efficacement contre les attaques identifiées.

Les banques doivent également s’assurer que leurs systèmes basés sur l’IA soient auditables et conformes aux exigences réglementaires : un enjeu de plus dans l’équilibre à trouver, cette fois, entre l’expérience client et la conformité. Heureusement, des solutions digitales utilisant notamment l’IA proposent aujourd’hui des parcours clients 100 % automatisés, instantanés, guidés et ne traitant en local que les données strictement nécessaires, un atout de taille pour la fidélisation client, l’efficacité des ventes et la transparence.

À mesure que l’IA fait des prouesses en matière de détection de la fraude, de vérification des documents et des identités, ses outils Open Source sont adoptés par le grand public à des fins pas toujours très licites. Les acteurs de la banque sont désormais confrontés à une fraude qui se généralise et prend des aspects de plus en plus inventifs, notamment grâce à l’intelligence artificielle générative, permettant par exemple de créer des identités synthétiques ou de reproduire des voix. En plus d’être plus difficiles à contrer, ces manœuvres sont en constante évolution, avec des contenus frauduleux de plus en plus convaincants, obligeant les banques à redoubler de vigilance.

Le champ des possibles en termes de fraude grâce à l’IA générative sera de plus en plus important, c’est pourquoi l’utilisation de solutions digitales couplant machine learning, analyse des comportements et intervention humaine sera cruciale si l’on veut pouvoir les contrer sur le long terme.

Finalement, s’il est utile d’avoir conscience des dérives possibles de l’IA, il vaut mieux se focaliser sur les avancées technologiques que le secteur peut encore accomplir pour améliorer le parcours client, le sécuriser davantage et automatiser ses processus.

À l’heure actuelle, les banques et bien d’autres secteurs utilisent déjà des technologies très puissantes et tendent vers l’usage d’IA génératives multimodales (systèmes capables de générer du contenu sous forme de textes, images…) plus performantes, robustes et rapides. L’avenir se joue dans des solutions capables de s’adapter à tous les types de données et à une infinité de scénarios différents, impliquant tout autant de modèles de documents différents si l’on se projette à l’échelle internationale. L’IA, dont le machine learning, permettra d’être toujours plus efficient dans la détection des fraudes, notamment grâce à l’analyse des comportements anormaux et suspects, à l’extraction d’informations à partir de données non structurées et à la comparaison avec des référentiels de données évolutifs.

En parallèle, la mise en place de l’identité numérique contribuera également à la sécurisation des démarches pour le secteur bancaire. Cette étape constituera un changement majeur à l’échelle européenne grâce au futur portefeuille d’identité numérique permettant de simplifier et de fluidifier l’expérience avec un accès facile aux données pour confirmer son identité, de manière très hautement sécurisée.