Aujourd’hui, Featurespace lance la solution Automated Deep Behavioral Networks (Réseaux comportementaux profonds automatisés) pour le secteur des cartes et des paiements, fournissant une couche de protection renforcée, destinée à préserver les consommateurs contre les escroqueries, le piratage de compte, ainsi que les fraudes relatives aux cartes et aux paiements, qui ont coûté environ 42 milliards USD en 2020.
« L’importance de cette réalisation s’inscrit au-delà de la question de résoudre la criminalité financière d’entreprise. Il s’agit véritablement de la nouvelle génération de l’apprentissage automatique », a déclaré Dave Excell, fondateur de Featurespace.
L’Invention
Véritable révolution en matière de technologie d’apprentissage profond, cette invention a nécessité une toute nouvelle manière de concevoir et de construire les plateformes d’apprentissage automatique. Automated Deep Behavioral Networks offre une nouvelle architecture basée sur des réseaux de neurones récurrents, qui est exclusivement disponible via la toute dernière version d’ARIC™ Risk Hub.
Le Défi et la Découverte
Bien que la technologie d’apprentissage profond offre diverses applications, comme le traitement du langage naturel pour la prédiction du mot suivant dans une phrase, son utilisation à des fins préventives dans le cadre de la détection des fraudes relatives aux cartes et aux paiements n’a pas été optimisée pour protéger les entreprises et les consommateurs contre les fraudes liées aux cartes et aux paiements. Grâce à cette invention, ce défi est résolu.
Dans la mesure où les transactions sont intermittentes, la compréhension contextuelle du temps est cruciale pour prédire le comportement. Auparavant, l’élaboration de modèles d’apprentissage automatique efficaces pour la prévention des fraudes exigeait de la part des experts en données de bénéficier d’une solide expertise sectorielle afin d’identifier et sélectionner les caractéristiques de données appropriées, étape laborieuse, mais cruciale.
L’équipe de recherche de Featurespace a développé la solution Automated Deep Behavioral Networks afin d’automatiser la découverte de caractéristiques, et d’introduire des cellules de mémoire grâce à une compréhension native de l’importance du temps dans les flux de transaction, améliorant ainsi la performance leader du marché, de la solution Adaptive Behavioral Analytics (Analyse comportementale adaptative), de la société. La détection des fraudes avant que l’argent de la victime ne s’échappe de son compte constitue la meilleure ligne de défense contre les escroqueries, le piratage de compte, ainsi que les attaques frauduleuses relatives aux cartes et aux paiements. Pour les groupes suivants, les avantages de la solution Automatic Deep Behavioral Networks incluent :
Consommateurs :
- Transactions authentiques avec vérification réduite ; et
- Identification automatique des escroqueries, piratages de compte, et attaques frauduleuses relatives aux cartes et aux paiements, avant que l’argent de la victime ne s’échappe de son compte.
Experts en données :
- Découverte automatique des caractéristiques dans les événements de transaction ;
- Intégration de la logique d’apprentissage automatique dans l’ensemble de la structure de modélisation ;
- Exploitation de l’irrégularité des actions humaines afin d’identifier des comportements anomalistiques ; et
- Conservation de l’ensemble des découvertes de la solution Adaptive Behavioral Analytics, de Featurespace.
Secteur des cartes et des paiements :
- Amélioration de la certitude de la cote de risque sur toutes les transactions (la détection des fraudes au cours de la transaction est renforcée, et les comportements authentiques sont identifiés de manière plus précise afin de faciliter l’acceptation d’un plus grand nombre de transactions) ;
- Renforcement des performances pour tous les types de paiement, notamment les paiements par carte et les paiements ACH/BACS, les virements et les paiements P2P, et pour des paiements plus rapides ;
- Amélioration de la détection des fraudes à faible volume et à valeur élevée (et détection des fraudes à volume élevé et à faible valeur) ;
- Réduction de l’authentification par étapes ;
- Fourniture de documents de gouvernance stricte de modèles, avec une logique explicable, un processus décisionnel juste et des codes de motif ; et
- Délivrance d’une cote stable en temps réel avec des délais de réponse à haut débit et faible latence pour les activités d’entreprise stratégiques, même dans des conditions de surtension.
M. Excell a poursuivi : « À l’heure où les paiements en temps réel, la transformation numérique et la demande des clients exigent des transferts monétaires instantanés, notre rôle consiste à veiller à ce que l’industrie dispose des meilleurs outils pour protéger les organisations et leurs consommateurs contre la criminalité financière. Je suis extrêmement fier de notre équipe de recherche et de son engagement en faveur de l’innovation dans le domaine de l’apprentissage automatique, au nom de nos clients. »
À propos de Featurespace – www.featurespace.com
Featurespace™ est le leader mondial dans le domaine de la prévention de la criminalité financière d’entreprise, concernant les fraudes et la lutte contre le blanchiment d’argent. Featurespace a inventé les solutions Adaptive Behavioral Analytics et Automated Deep Behavioral Networks, disponibles via la plateforme ARIC™, logiciel d’apprentissage automatique en temps réel, qui note le risque des événements dans plus de 180 pays afin de prévenir les fraudes et la criminalité financière.
ARIC™ Risk Hub utilise la détection des anomalies, avancée et explicable afin de permettre aux institutions financières d’identifier automatiquement le risque, de détecter de nouvelles attaques frauduleuses, et d’identifier les activités suspectes en temps réel. Plus de 30 institutions financières mondiales de premier plan utilisent ARIC pour protéger leur activité et leurs clients. Parmi ses clients publiquement annoncés figurent HSBC, TSYS, Worldpay, NatWest Group, Contis, Danske Bank, ClearBank, AK Bank et Permanent TSB.
Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.
Consultez la version source sur businesswire.com : https://www.businesswire.com/news/home/20210225006339/fr/