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Visa utilise une IA avancée pour lutter contre la fraude

Visa utilise l'IA dans la lutte contre la fraude

Visa adopte les avancées technologiques le l’IA afin de lutter contre la fraude au crédit.

Les techniques de fraude utilisées par les criminels ne restent jamais les mêmes. Ainsi, les méthodes pour lutter contre cette attaque doivent également évoluer constamment. Grâce aux technologies avancées de l’intelligence artificielle, Visa score toutes les transactions sur le réseau afin de définir les comportements normaux et suspects.

Les fraudes au crédit

Effectivement, la fraude est un domaine qui change constamment, les méthodes et les cibles ne sont pas toujours les mêmes. Autrement dit, afin d’y mettre un terme, il faut être aussi innovants que les fraudeurs.

Dans cette lutte, Visa utilise l’IA pour l’analyse et le suivi des transactions à grande échelle. C’est ce qu’a déclaré leur vice-présidente Melissa McSherry, lundi dernier lors de la conférence virtuelle Transform 2021 de VentureBeat. De cette manière, l’entreprise peut définir les comportements « normaux » des utilisateurs.

Généralement, une ou des transactions légitimes sont associées à la même paire d’adresse e-mail et numéro de téléphone. En d’autres termes, un numéro de téléphone associé à plusieurs adresses e-mail est considéré comme un comportement suspect.

Lutte contre la fraude : Visa opte pour l’IA avancée

Cela fait des dizaines d’années que Visa utilise les réseaux de neurones pour détecter les fraudes. Mais plus récemment, les réseaux de neurones à convolution (CNN) et récurrents (RNN) ont amélioré la reconnaissance de formes sur le réseau. Entre autres, en plus d’être utilisés comme modèles, ils permettent d’identifier d’autres domaines connexes et les modifications nécessaires.

Pour procéder, Visa utilise les réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour créer des fraudeurs virtuels. Ensuite, ils sont confrontés au système de détection de fraude dans le but d’identifier les lacunes au niveau des modèles ou des outils.

Cependant, selon McSherry, il ne faut pas toujours s’attendre à obtenir des résultats satisfaisants du premier coup. Dans ces cas de figure, il est possible d’utiliser d’autres méthodes en parallèle pour mieux comprendre le problème.

Néanmoins, l’important est de se focaliser sur les bénéfices que les technologies telles que le machine learning apportent dans la résolution de ces problèmes. En ce qui concerne Visa, l’entreprise a privilégié les employés existants aux experts en IA, dans leur lutte contre la fraude.

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