Tech disruptions boost financial crime

Tech disruptions boost financial crime: Criminals find new opportunities

Introduction

Les avancées technologiques, notamment l'intelligence artificielle (IA) et les cryptomonnaies, ont permis aux réseaux criminels organisés de devenir plus puissants et sophistiqués. Ces technologies ont introduit de nouvelles menaces, telles que la fraude alimentée par l'IA, les attaques pilotées par des botnets, les réseaux d'escroquerie automatisés et l'utilisation d'appareils connectés pour le crime financier. Alors que l'IA révolutionne de nombreuses industries, les acteurs malveillants l'utilisent de plus en plus pour mener des piratages, des fraudes, créer des deepfakes pour l'extorsion, diffuser de la désinformation et exécuter des cyberattaques à grande échelle. Par exemple, 49 % des entreprises dans le monde ont signalé avoir rencontré des fraudes par deepfake, soit une augmentation de 10 fois par rapport aux années précédentes. De plus, les botnets ont permis aux mauvais acteurs de multiplier les activités criminelles financières, cherchant continuellement les maillons faibles du système. La prochaine frontière pour les criminels est de développer des agents IA capables de fonctionner de manière autonome, identifiant et exploitant les vulnérabilités sans supervision humaine.

Combattre 'le feu par le feu'

Il n'est pas durable pour les organisations de continuer à adopter une approche réactive et cloisonnée. Au lieu de cela, une approche proactive, dirigée par l'entreprise et multifacette, intégrant des technologies avancées, une gouvernance robuste et une innovation continue, est nécessaire pour rester en avance sur les défis évidents. Cette approche multifacette devrait considérer :

1. Utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour la détection

L'un des moyens les plus efficaces de contrer la fraude alimentée par l'IA et les réseaux d'escroquerie automatisés est d'utiliser les technologies d'IA et d'apprentissage automatique (ML) pour la détection et la prévention. Les organisations peuvent mettre en œuvre des plateformes basées sur l'IA pour réduire les faux positifs, améliorer la détection des fraudes de paiement et prévenir les tentatives de fraude. Ces plateformes peuvent analyser de vastes quantités de données en temps réel, identifiant des modèles et des anomalies pouvant indiquer des activités frauduleuses.

2. Amélioration de la vérification d'identité

Pour lutter contre la fraude par deepfake et les identités synthétiques, les organisations devraient améliorer leurs processus de vérification d'identité. Cela peut se faire en utilisant des portefeuilles d'identité numérique, comme le portefeuille d'identité numérique européen (EUDIW) sous eIDAS 2.0. Ces portefeuilles permettent aux personnes de décentraliser leur identité. De plus, l'automatisation de la numérisation de documents et l'authentification par puce à l'aide de la reconnaissance optique de caractères (OCR) et de la communication en champ proche (NFC) peuvent accélérer le processus de connaissance du client (KYC) et améliorer la précision.

3. Collaboration intersectorielle et partage de données

La collaboration entre les industries et le partage de données sont cruciaux dans la lutte contre le crime financier. Les organisations devraient établir des partenariats avec d'autres institutions financières, agences d'application de la loi et organismes de réglementation pour partager des informations et des meilleures pratiques. Cette approche collaborative peut aider à identifier et à atténuer les menaces émergentes plus efficacement.

4. Adoption de la blockchain pour la transparence

La technologie blockchain peut être un outil puissant pour améliorer la transparence et la traçabilité des transactions financières. En adoptant des solutions blockchain, les organisations peuvent créer des enregistrements immuables des transactions, rendant plus difficile pour les criminels de masquer les flux financiers illicites. Cette technologie peut également faciliter la détection des activités suspectes et améliorer la conformité aux exigences réglementaires.

5. Conformité réglementaire et validation des modèles

Assurer la conformité avec les cadres réglementaires est essentiel pour contrer les perturbateurs technologiques. Les organisations doivent établir des structures de gouvernance robustes et des processus de validation des modèles pour s'assurer que leurs modèles d'IA et de ML sont conformes aux réglementations. Cela inclut la mise en place de comités internes pour la gouvernance des modèles d'IA et la mise en œuvre de cadres d'utilisation responsable des données pour quantifier l'impact des sorties erronées.

6. Aborder les menaces émergentes

Les organisations doivent rester en avance sur les menaces émergentes en surveillant et en s'adaptant continuellement aux nouvelles technologies utilisées par les criminels. Cela inclut l'investissement dans des analyses avancées pour identifier les tendances, les modèles et les anomalies dans le crime financier, ainsi que le développement d'équipes d'enquête spécialisées avec une expertise dans la gestion des cas de fraude complexes. Cela pourrait également inclure la mise en œuvre de l'hyper-automatisation avec l'IA, la RPA et le NLP pour automatiser les alertes de fraude et reconnaître de nouveaux modèles de fraude.

Conclusion

En conclusion, contrer les perturbateurs technologiques adoptés par les réseaux criminels organisés nécessite une approche globale et proactive. En utilisant les technologies d'IA et de ML, en améliorant la vérification d'identité, en favorisant la collaboration intersectorielle, en adoptant des solutions blockchain, en assurant la conformité réglementaire et en abordant les menaces émergentes, les organisations peuvent renforcer leurs défenses et rester en avance dans la lutte contre le crime financier.

Quelques pistes pour l'intégration opérationnelle dans votre dispositif :

- Mettre en œuvre des plateformes d'IA pour la détection des fraudes en temps réel.

- Améliorer les processus de vérification d'identité avec des technologies avancées.

- Établir des partenariats pour le partage d'informations et de meilleures pratiques.

- Adopter des solutions blockchain pour une meilleure traçabilité des transactions.

- Assurer la conformité avec les cadres réglementaires et valider les modèles d'IA.