Si l'intelligence artificielle (IA) est correctement déployée, elle améliore les capacités de décision des coopératives de crédit en matière de fraude, Provenir's Vice-président exécutif pour l'Amérique du Nord Kathy regarde croit.

La détection et la prévention de la fraude constituent une priorité absolue pour les coopératives de crédit, qui réfléchissent à la manière dont l'IA peut améliorer la prestation de services, probablement parce que la fraude les frappe durement. Selon une enquête récente, 79 % des coopératives de crédit et des banques communautaires ont déclaré plus de 500,000 10 $ de pertes directes dues à la fraude, soit plus que tout autre segment. Selon Juniper Research, les entreprises du monde entier dépenseront plus de 2027 milliards de dollars chaque année en plateformes stratégiques de détection et de prévention de la fraude financière basées sur l'IA en 50. Cela représente une augmentation de plus de 2022 % par rapport à XNUMX.

Stares a déclaré que l'IA prédictive permet aux organisations financières d'optimiser leurs processus commerciaux. Cela libère des ressources et favorise une approche plus ciblée de la fraude. L'IA peut traiter des millions d'attributs au-delà des capacités humaines pour fournir une capacité prédictive efficace dans la modélisation de la fraude tout au long du cycle de vie du client.

« Certaines tendances sont identifiées, et la capacité de les mettre en œuvre dans une plateforme décisionnelle, je pense, est la clé », a déclaré Stares.

Les coopératives de crédit ont des considérations uniques en matière d'IA

De par leur conception, les coopératives de crédit peuvent attirer différents types de fraude. La conception de leurs succursales et de leurs membres se prête à la fraude de première partie et à l'identité. Cela attire également les escroqueries d’ingénierie sociale.

En intégrant des solutions de prévention de la fraude numérique, les coopératives de crédit doivent maintenir un niveau élevé de confiance avec leur base localisée. Les systèmes doivent réduire les faux positifs et permettre aux clients légitimes d'effectuer des transactions de manière transparente. Stares a déclaré que les systèmes basés sur l'IA doivent être associés à des décisions en temps réel pour fournir une identification et des alertes précoces.

Les coopératives de crédit ont tendance à avoir une clientèle plus homogène. L’IA est parfaite pour identifier rapidement les comportements aberrants. À mesure que le modèle reçoit davantage de données, il identifiera les activités suspectes beaucoup plus rapidement.

"Il est important d'être couplé à des données alternatives", a conseillé Stares. « Ces informations sont recueillies et comparées pour voir si elles ont un caractère prédictif dans l'identification de la fraude tout au long du cycle de vie, comme la fraude d'élimination. L'intégration de données KYC et AML, en utilisant potentiellement des données basées sur les transactions où les clients vous permettent de consulter leurs comptes bancaires et leurs données financières réelles, sera révélatrice d'éléments susceptibles de favoriser une fraude future. 

« C'est pourquoi la technologie est importante pour injecter des données en temps réel afin que vous puissiez utiliser les données… pour améliorer les modèles ou potentiellement insérer des modèles que vous pouvez défendre/contester pour examiner la nature prédictive de la prévention de la fraude tout au long du cycle de vie. . L’alerte précoce est donc essentielle.

Les fraudeurs utilisent également l’IA. Cela les aide à s’orienter rapidement vers de nouvelles stratégies à mesure que les institutions adoptent leurs tactiques. Les coopératives de crédit peuvent l'utiliser aux mêmes fins : identifier rapidement une activité suspecte avant qu'elle ne soit radiée comme un recouvrement.

Considérations de mise à l'échelle

L’IA joue également un rôle dans la consolidation et la croissance des coopératives de crédit. Stares a déclaré qu'il est essentiel que l'IA soit connectée à toutes les bases de données pertinentes, en tenant compte des faux positifs et en examinant tout dans sa totalité. Les données sont essentielles. Développez vos compétences dans l’injection de données puis dans l’utilisation de l’IA pour détecter rapidement la fraude.

"Je ne pense pas que la taille compte", a déclaré Stares. « La taille et l'échelle peuvent entraîner différents types et nombres d'attaques frauduleuses, mais je pense que la façon dont vous les gérez est la même avec l'utilisation de l'IA avec une injection de données alternative et un traitement des modèles en temps réel.

« Si vous disposez de la bonne technologie et que vous êtes capable de vous connecter à tous les silos et d'insérer d'autres données, exécutez-les de la même manière dans vos stratégies de décision et traitez-les de la même manière, car vous avez consolidé les données. Je ne pense pas qu'il y ait un risque significatif. Si vous n'y parvenez pas, il peut y avoir des risques à traiter chaque population, car vous pourriez devoir traiter chaque population différemment. Et vous pourriez avoir un risque de faux positifs plus élevé. 

IA prédictive et contact humain : considérations importantes

Alors que l’IA générative suscite de plus en plus de buzz, les institutions feraient bien d’envisager d’abord l’IA prédictive. Stares a déclaré que cela peut aider à tester l'efficacité de différents modèles de détection de fraude. Par exemple, lesquels créent le plus de faux positifs ? Les modèles basés sur l’IA apprennent également de leurs erreurs et s’améliorent au fil du temps.

Et même si le contact humain a sa place, Stares estime qu’il peut également nuire à l’efficacité de l’IA. L'intervention humaine est basée sur l'expérience. Si les modèles deviennent trop rétrospectifs, leur pouvoir prédictif est dilué.

Une expérience client optimale doit également être maintenue. La loyauté n'est plus ce qu'elle était.

« La loyauté envers une institution financière n’est plus ce qu’elle était autrefois », a observé Stares. « Mais si vous pouvez offrir l’expérience et fournir tous les éléments du produit en un seul endroit, votre consommateur y restera probablement. 

« Vous ne pouvez donc pas transférer le risque sur l'expérience client. Vous devez utiliser l’IA et les données pour atténuer les risques de fraude ou de crédit sans impact sur le client.

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• La source: https://www.fintechnexus.com/ai-as-a-credit-union-fraud-fighting-tool/