CA Technologies aide à lutter contre la fraude bancaire grâce à sa solution d’authentification de nouvelle génération

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CA Risk Analytics propose de nouveaux modes d’authentification par analyse comportementale à l’aide de réseaux neuronaux. Objectifs : permettre aux établissements financiers de détecter les fraudes plus efficacement en améliorant l’expérience d’achat en ligne des utilisateurs

CA Technologies présente CA Risk Analytics, un système de détection de la fraude qui intègre des technologies d’authentification intelligentes avec apprentissage automatique. Objectifs : réduire les étapes d’identification des utilisateurs lors des paiements en ligne, et permettre aux établissements émetteurs de cartes de limiter la fraude en rendant leurs systèmes de détection plus flexibles et plus efficaces.

CA Risk Analytics intègre des modèles sophistiqués d’authentification par analyse comportementale à l’aide de réseaux neuronaux, afin d’évaluer les risques de ‘transactions sans carte’. Ces modèles de réseaux neuronaux utilisent des techniques d’apprentissage automatique enregistrant des données sur les actions de chaque utilisateur. CA Risk Analytics peut ainsi mieux comprendre et distinguer les comportements normaux des comportements frauduleux. CA Risk Analytics empêche les fraudes, de façon transparente et en temps réel, au cours des ‘transactions sans carte’, en suivant le protocole 3-D Secure.

En France, le montant de la fraude sur les transactions par cartes bancaires s’est élevé en 2013 à 470 millions d’euros (montant en augmentation de 4,3% par rapport à 2012). Et la fraude sur internet représentait 64,6% du montant total de la fraude en 2013.[1]

« Nous observons une croissance de la demande pour l’amélioration des systèmes de détection des fraudes lors de transaction sans carte », remarque Gaël Kergot, Directeur Solutions de Sécurité chez CA Technologies. « CA Risk Analytics enregistre aussi bien les scénarios de fraude que les comportements légitimes, et supervise les protagonistes d’une transaction : la carte ou l’appareil, par exemple. La solution évalue le risque de fraude à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Elle reconnaît un comportement normal au niveau de ces protagonistes ainsi que le risque de fraude lié à tout écart par rapport à des comportements précédemment enregistrés. Résultat : des évaluations plus précises des transactions à authentifier et une réduction des cas de fraudes au cours de transactions sans carte. »

CA Risk Analytics propose également d’autres fonctionnalités majeures :

  • Davantage de flexibilité et de contrôle pour l’organisme émetteur de cartes. Les établissements émetteurs de cartes peuvent instantanément et librement définir des seuils et des règles afin de s’adapter aux nouvelles conditions du marché (examen de volumes de transactions plus élevés ou plus faibles, priorité à l’opération la plus risquée, …etc). Ils n’ont donc plus à se fier uniquement aux contrôles de paramètres systèmes effectués par les commerçants.
  • Réduction des fraudes et optimisation des coûts. Les modèles d’authentification par réseaux neuronaux de CA Risk Analytics augmentent la précision des mécanismes de distinction de transactions légitimes et frauduleuses, permettant ainsi de limiter la fraude. Cette meilleure précision permet également de mieux gérer les coûts d’analyse des transactions.
  • Une meilleure expérience client. Les modèles proposés par CA Risk Analytics permettent de mieux reconnaître les comportements légitimes des clients : il n’est donc plus nécessaire de rendre le processus de paiement encore plus pénible en obligeant le consommateur à suivre de nouvelles étapes d’authentification afin de prouver son identité.

« Les expériences passées indiquent que le déploiement mondial et en continu du standard de cartes EMV et la délivrance de plus en plus importante de cartes à puce entraîneront une hausse des tentatives de fraude lors de transactions sans carte, » constate Gaël Kergot. « Les établissements émetteurs de cartes et les commerçants ont donc besoin d’une solution améliorant la détection des fraudes sans rendre les processus de paiement pénibles pour les détenteurs de cartes. Grâce à ses modèles d’analyse comportementale par réseaux neuronaux, CA Risk Analytics permettra une authentification sans contact qui instaurera un niveau de confiance élevé, tout en facilitant les processus de paiement en ligne. »

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CA Technologies aide à lutter contre la fraude bancaire grâce à sa solution d’authentification de nouvelle génération

matchstick-500 1st octobre, 2014

CA Risk Analytics propose de nouveaux modes d’authentification par analyse comportementale à l’aide de réseaux neuronaux. Objectifs : permettre aux établissements financiers de détecter les fraudes plus efficacement en améliorant l’expérience d’achat en ligne des utilisateurs

CA Technologies présente CA Risk Analytics, un système de détection de la fraude qui intègre des technologies d’authentification intelligentes avec apprentissage automatique. Objectifs : réduire les étapes d’identification des utilisateurs lors des paiements en ligne, et permettre aux établissements émetteurs de cartes de limiter la fraude en rendant leurs systèmes de détection plus flexibles et plus efficaces.

CA Risk Analytics intègre des modèles sophistiqués d’authentification par analyse comportementale à l’aide de réseaux neuronaux, afin d’évaluer les risques de ‘transactions sans carte’. Ces modèles de réseaux neuronaux utilisent des techniques d’apprentissage automatique enregistrant des données sur les actions de chaque utilisateur. CA Risk Analytics peut ainsi mieux comprendre et distinguer les comportements normaux des comportements frauduleux. CA Risk Analytics empêche les fraudes, de façon transparente et en temps réel, au cours des ‘transactions sans carte’, en suivant le protocole 3-D Secure.

En France, le montant de la fraude sur les transactions par cartes bancaires s’est élevé en 2013 à 470 millions d’euros (montant en augmentation de 4,3% par rapport à 2012). Et la fraude sur internet représentait 64,6% du montant total de la fraude en 2013.[1]

« Nous observons une croissance de la demande pour l’amélioration des systèmes de détection des fraudes lors de transaction sans carte », remarque Gaël Kergot, Directeur Solutions de Sécurité chez CA Technologies. « CA Risk Analytics enregistre aussi bien les scénarios de fraude que les comportements légitimes, et supervise les protagonistes d’une transaction : la carte ou l’appareil, par exemple. La solution évalue le risque de fraude à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Elle reconnaît un comportement normal au niveau de ces protagonistes ainsi que le risque de fraude lié à tout écart par rapport à des comportements précédemment enregistrés. Résultat : des évaluations plus précises des transactions à authentifier et une réduction des cas de fraudes au cours de transactions sans carte. »

CA Risk Analytics propose également d’autres fonctionnalités majeures :

  • Davantage de flexibilité et de contrôle pour l’organisme émetteur de cartes. Les établissements émetteurs de cartes peuvent instantanément et librement définir des seuils et des règles afin de s’adapter aux nouvelles conditions du marché (examen de volumes de transactions plus élevés ou plus faibles, priorité à l’opération la plus risquée, …etc). Ils n’ont donc plus à se fier uniquement aux contrôles de paramètres systèmes effectués par les commerçants.
  • Réduction des fraudes et optimisation des coûts. Les modèles d’authentification par réseaux neuronaux de CA Risk Analytics augmentent la précision des mécanismes de distinction de transactions légitimes et frauduleuses, permettant ainsi de limiter la fraude. Cette meilleure précision permet également de mieux gérer les coûts d’analyse des transactions.
  • Une meilleure expérience client. Les modèles proposés par CA Risk Analytics permettent de mieux reconnaître les comportements légitimes des clients : il n’est donc plus nécessaire de rendre le processus de paiement encore plus pénible en obligeant le consommateur à suivre de nouvelles étapes d’authentification afin de prouver son identité.

« Les expériences passées indiquent que le déploiement mondial et en continu du standard de cartes EMV et la délivrance de plus en plus importante de cartes à puce entraîneront une hausse des tentatives de fraude lors de transactions sans carte, » constate Gaël Kergot. « Les établissements émetteurs de cartes et les commerçants ont donc besoin d’une solution améliorant la détection des fraudes sans rendre les processus de paiement pénibles pour les détenteurs de cartes. Grâce à ses modèles d’analyse comportementale par réseaux neuronaux, CA Risk Analytics permettra une authentification sans contact qui instaurera un niveau de confiance élevé, tout en facilitant les processus de paiement en ligne. »

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