5 façons de renforcer la détection de la fraude et l’analyse des risques

Si vous ne deviez changer que cinq choses concernant la fraude et le risque au cours des 24 prochains mois…

• Passer des alertes basées sur des règles à l’analyse comportementale pilotée par l’IA – par étapes, et non d’un seul coup.
• Considérez le modèle zéro confiance comme un défi en matière de talents et de modèle opérationnel, et non comme un simple projet de sécurité.
• Unifiez les processus KYC, AML et de lutte contre la fraude en une seule vue des risques afin de réduire les doublons et les angles morts.
• Mesurer le retour sur investissement des plateformes et des personnes impliquées dans la fraude ensemble, et non séparément.
• Constituez une main-d’œuvre durable pour les opérations de lutte contre la fraude – composée d’employés permanents à temps plein, ainsi que de talents temporaires et de personnel affecté à des projets – grâce à des services de dotation en personnel technologique structurés.

La fraude n’est plus un simple problème de conformité administrative. Selon Rapport de McKinsey sur la résilience des paiements en 2025Les pertes liées à la fraude aux paiements en ligne devraient dépasser 362 milliards de dollars entre 2023 et 2028Et 77 % des clients affirment qu’ils quitteraient une banque qui ne les protège pas.

Pour les DSI, DRH, directeurs des opérations et directeurs financiers, il s’agit d’une question à la fois stratégique, de talents et d’investissement. La détection de la fraude par l’IA dans le secteur bancaire s’accélère, mais les plateformes ne sont performantes que si le modèle opérationnel et les équipes qui les mettent en œuvre sont adéquats.

Ce guide présente cinq méthodes pratiques pour renforcer votre stratégie de détection de la fraude et d’analyse des risques. Chaque méthode repose sur des données d’analystes et est adaptée aux capacités de vos équipes. À la fin de ce guide, vous saurez clairement par où commencer, quels talents sont nécessaires et comment mesurer vos progrès.

Méthode 1 : Repensez votre modèle opérationnel d’analyse de la fraude, et pas seulement votre infrastructure technique.

Les banques américaines ont déposé 2,6 millions de déclarations d’activités suspectes au cours de l’exercice 2024 – environ 7 100 par jour, selon Perspectives bancaires de Deloitte pour 2026Ce volume rend les opérations antifraude réactives et cloisonnées non viables.

Un modèle opérationnel d’analyse de la fraude définit la manière dont les équipes, les données et les outils interagissent entre les processus KYC, AML, la fraude et les paiements – et pas seulement les outils que vous achetez. Considérez-le comme le lien essentiel entre votre stratégie de gestion des risques et vos investissements technologiques.

Feuille de route pragmatique sur 12 à 24 mois :

1. Unifier les données et les alertes Intégrer les procédures KYC, AML et de lutte contre la fraude dans une vision partagée des risques.
2. Introduction des modèles d’IA pour vos cas d’utilisation les plus volumineux et les plus précieux en priorité.
3. Centraliser la gouvernance et le reporting des modèles Ainsi, les responsables de la gestion des risques disposent d’une source unique de vérité.

Il s’agit également d’un changement de compétences. Stratégie de recrutement des ingénieurs de plateforme dans le secteur BFSI Cela exige de plus en plus que les ingénieurs de données et les analystes de la fraude travaillent ensemble, et non plus en silos séparés.

Deuxième voie : Aligner la sécurité Zero Trust avec votre stratégie de gestion des talents en matière d’analyse des risques et de lutte contre la fraude

D’après les prévisions de Gartner pour 2025 : Déploiement et résilience des technologies Zero Trust, 30 % des organisations abandonneront leurs initiatives Zero Trust d’ici 2028 en raison de leur complexité, du manque d’intégration et de la faible valeur ajoutée des fournisseurs.

Le Zero Trust accroît votre dépendance aux ingénieurs IAM, aux architectes de sécurité cloud, aux analystes de la fraude et aux ingénieurs de données qui travaillent en équipe. Si votre plan de gestion des effectifs ne tient pas compte de cette collaboration, votre programme risque de stagner.

Une équipe minimale « Zéro Trust + Fraude » comprend :

• Responsable de l’analyse des fraudes – possède des modèles de détection et des flux de travail d’escalade.
• Ingénieur IAM – Applique des contrôles d’accès basés sur l’identité.
• architecte de sécurité cloud – renforce la couche d’infrastructure.
• Ingénieur de données – garantit des flux de données propres et accessibles pour l’analyse.

Il n’est pas nécessaire que tous ces postes soient à temps plein. De nombreuses équipes du secteur de la banque, de la finance et de l’assurance recrutent ce profil en combinant leurs talents internes et les services de sociétés de recrutement informatique aux États-Unis, en privilégiant les contrats à la tâche et les contrats ponctuels pour plus de flexibilité.

Troisième option : Passer progressivement des alertes basées sur des règles aux modèles de fraude par IA explicables

Les banques américaines les plus performantes affichent des taux de faux positifs d’environ 60 %, tandis que la moyenne du secteur se situe aux alentours de 90 %. Cet écart, mis en évidence dans le rapport McKinsey sur la résilience des paiements en 2025, se traduit directement par des frustrations clients, des coûts opérationnels accrus et des fraudes non détectées.

Combler cet écart nécessite une approche progressive de l’IA, et non l’acquisition d’une plateforme unique.

• Phase 1 : Appliquez la priorisation assistée par l’IA en plus des règles existantes pour réduire immédiatement le bruit des alertes.
• Phase 2 : Déployer des modèles comportementaux pour des canaux spécifiques – la fraude à la carte non présente constitue un excellent point de départ.
• Phase 3 : Élaborer des modèles comportementaux transversaux aux produits, avec un suivi complet et une explicabilité à destination des organismes de réglementation et des audits internes.

L’explicabilité est non négociable. Les organismes de réglementation exigent une documentation détaillée des modèles. L’audit interne exige une traçabilité. Les ingénieurs de données et les analystes de la fraude qui apportent leur soutien L’analyse de la fraude dans le secteur de la banque, de la finance et de l’assurance doit comprendre à la fois les dimensions techniques et de conformité.

Méthode 4 : Mesurer le retour sur investissement des plateformes et des équipes de lutte contre la fraude ensemble

Les études de cas sur le retour sur investissement des fournisseurs mettent généralement en évidence la réduction des pertes et des refacturations. Ces chiffres sont importants, mais incomplets si l’on n’intègre pas les coûts liés au personnel et aux processus.

Un ensemble d’indicateurs clés de performance (KPI) plus pertinents pour la direction :

• Perte évitée (la mesure de référence du fournisseur).
• Taux de faux positifs (directement lié au taux de désabonnement des clients).
• Durée du cycle de règlement des litiges (indicateur d’efficacité opérationnelle).
• Il est temps de déployer de nouvelles commandes (votre véritable mesure de l’agilité de l’équipe).

Le dernier point est souvent le plus révélateur. Si votre équipe met trois mois à déployer une nouvelle règle antifraude en raison d’un manque de personnel ou de problèmes d’accès aux données, le retour sur investissement prévu pour la plateforme ne se concrétisera pas. Qualité des candidats dans les programmes de main-d’œuvre temporaire Il s’agit d’un élément direct contribuant à cet indicateur de performance clé : un analyste de la fraude ou un ingénieur de données compétent peut réduire considérablement le temps de déploiement.

Cinquième option : Constituer une équipe dédiée aux opérations de lutte contre la fraude et à l’analyse des données, disponible 24h/24 et 7j/7.

Enquête 2025 de KPMG sur la cybersécurité de 310 cadres supérieurs et les responsables de la sécurité de haut niveau au sein d’organisations américaines dont le chiffre d’affaires dépasse le milliard de dollars constatent que 83 % signalent une augmentation des cyberattaques, 99 % prévoient d’augmenter leurs budgets de cybersécurité, et 53 % ne parviennent toujours pas à trouver de candidats qualifiésLa gestion des identités et des accès (IAM) est la priorité budgétaire numéro un pour 42 % des répondants.

L’intention budgétaire est forte. La disponibilité des talents constitue le principal obstacle.

Les opérations de lutte contre la fraude en première ligne aggravent la situation. Surchargées de travail et insuffisamment formées, les équipes de lutte contre la fraude des centres d’appels engendrent des lacunes en matière de couverture, des décisions incohérentes et un fort taux de rotation du personnel, autant de facteurs qui augmentent l’exposition aux risques.

Un modèle de main-d’œuvre durable combine :

• Direction de base à temps plein: responsables des programmes de lutte contre la fraude, responsables des modèles de risques, architectes de la conformité.
• talents spécialisés en contingent: analystes de la fraude, ingénieurs IAM, personnel de sécurité cloud pour des phases définies.
• équipes de projet: déployé pour les déploiements de plateformes majeures ou en réponse aux réglementations.

Explorez un stratégie de main-d’œuvre temporaire pour les équipes informatiques et logicielles ou consultez les avis d’Artech guide pour pérenniser votre main-d’œuvre temporaire pour voir comment les dirigeants du secteur BFSI structurent cela aujourd’hui.

Prêt à constituer l’équipe d’analyse des fraudes et des risques dont votre programme a besoin ?

Moderniser la détection des fraudes ne se résume pas à un choix de plateforme ; c’est aussi un choix relatif aux effectifs et au modèle opérationnel. Si vous souhaitez explorer les implications pour votre environnement, Parlez à notre équipe Parlez-nous de vos besoins actuels en personnel, du calendrier de votre programme et de votre modèle de dotation en personnel, et nous vous aiderons à identifier précisément où le bon mélange d’expertise à temps plein, temporaire et par projet fait la plus grande différence.

FAQ : Questions des dirigeants sur la détection des fraudes et l’analyse des risques

Comment les DSI orchestrent-ils la transition de la détection des fraudes basée sur des règles à l’analyse en temps réel pilotée par l’IA ?
Commencez par un tri assisté par l’IA des règles existantes afin de réduire le volume d’alertes sans remplacer vos systèmes du jour au lendemain. Passez ensuite à des modèles comportementaux pour vos canaux les plus à risque lors de la phase 2, puis étendez la couverture inter-produits avec une gouvernance lors de la phase 3. Chaque phase requiert des compétences spécifiques en ingénierie des données et en analyse de la fraude.

Quels rôles et compétences sont essentiels pour une équipe moderne de lutte contre la fraude, d’analyse des risques et de sécurité du cloud dans un environnement de confiance zéro ?
Les rôles clés sont ceux de responsable de l’analyse des fraudes, d’ingénieur IAM, d’architecte de sécurité cloud et d’ingénieur de données, un chef de produit assurant la liaison entre eux. Il n’est pas nécessaire que tous ces postes soient permanents. De nombreuses équipes du secteur bancaire, financier et des assurances font appel à des agences d’intérim ou à des spécialistes du recrutement informatique pour trouver des talents ponctuels pour des postes spécialisés.

Quelles tâches de détection des fraudes devraient être automatisées en priorité, et lesquelles nécessitent encore une intervention humaine ?
Automatisez le tri et la reconnaissance des alertes à faible risque et à volume élevé. Réservez l’examen humain aux litiges relatifs aux transactions importantes, aux décisions d’ajustement des modèles et aux remontées réglementaires. L’analyse du contexte, des exceptions et des cas particuliers exige toujours l’expertise d’analystes de la fraude.

Au-delà des études de cas des fournisseurs, quels indicateurs clés de performance (KPI) permettent de déterminer si une plateforme de détection de la fraude apporte de la valeur ?
Suivez le taux de faux positifs, le délai de déploiement des nouveaux contrôles, la durée du cycle de traitement des litiges et le taux d’attrition client, en parallèle des chiffres relatifs aux pertes évitées. Ces indicateurs offrent aux directeurs financiers et aux directeurs informatiques une vision réaliste des performances de la plateforme et de l’équipe qui l’entoure.