jeudi, 18 avril 2024

Un rapport de l’ACFE affirme que l’IA générative et la biométrie sont essentielles à la lutte contre la fraude, aujourd’hui et à l’avenir.

Cela

on ne peut pas le dire plus clairement : « en 2024, utiliser la technologie dans le cadre d’un programme anti-fraude est une nécessité. » Selon le rapport d’analyse comparative de l’innovation antifraude 2024, récemment publié par l’Association of Certified Fraud Inspectors (ACFE) en partenariat avec SAS. L’attention récente portée à l’IA générative l’a souvent présentée comme une menace : facilitant une fraude biométrique sophistiquée, paralysant des élections complémentaires et équitables, solvant toxique de la vérité. Le rapport d’analyse comparative de 2024 révèle qu’une grande majorité de spécialistes de la lutte antifraude voient l’IA sous un angle différent : comme une partie intégrante de leurs opérations futures.

Selon le rapport, qui utilise les données d’une enquête menée auprès de 1 187 personnes. Membres de l’ACFE, 83 % des organisations prévoient de mettre en œuvre l’IA générative dans leurs programmes antifraude au cours des 2 prochaines années. Cela implique que l’utilisation de GenAI et de l’apprentissage automatique devrait tripler au cours de cette période – un intérêt qui est le plus élevé jamais enregistré depuis le début de l’étude ACFE.

L’utilisation de la biométrie et de la robotique dans les procédures antifraude est en augmentation ; La biométrie a connu une augmentation de 14 pour cent, passant de 26 pour cent des entreprises exécutant des utilisations en 2019 à 40 pour cent en 2024. « L’innovation émergente actuellement utilisée par la plupart des organisations est la biométrie physique, qui est utilisée pour reconnaître les individus en fonction de qualités physiques telles que comme les empreintes digitales et les traits du visage ou du chant », lit-on dans le rapport. Deux organisations sur cinq (soit 40 %) utilisent actuellement la biométrie physique dans le cadre de leur programme antifraude, et 17 % prévoient d’adopter cette innovation au cours des deux prochaines années.

Analyse des informations et menaces la détection font partie des principales priorités qui stimulent l’adoption technologique de la biométrie, de l’IA et d’autres outils d’identité numérique. « Les avertissements automatisés, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive peuvent être bénéfiques de nos jours en raison du volume élevé de cyberattaques et de l’utilisation accrue de la technologie par les contrevenants », déclare un répondant anonyme à l’étude.

Beaucoup plus d’intérêt pour la biométrie. pour la prévention de la fraude

Bien que seulement 20 % des organisations utilisent la biométrie comportementale, ce chiffre contraste toujours avec ce que les personnes interrogées déclarent à propos d’autres innovations en progrès telles que la blockchain et la vérité mixte. « Plus de la moitié des participants », indique le rapport, « ont montré qu’ils ne s’attendent pas à ce que leur organisation utilise un jour la technologie blockchain/journaux distribués ou la réalité virtuelle/augmentée dans le cadre de leurs programmes anti-fraude. »

Même si une grande partie du rapport reconnaît certains domaines (silos organisationnels, contraintes budgétaires, menaces de sécurité croissantes), la prévalence de l’IA est nouvelle, reflétant la rapidité avec laquelle elle est devenue une priorité de haut niveau à résoudre pour de nombreuses personnes. Cependant, le rapport émet une légère mise en garde en soulignant que la précision est importante, car « 85 % des entreprises considèrent la précision des résultats obtenus par l’IA générative comme un facteur très crucial ou crucial dans cette décision ». Le personnel est également important : 77 % des organisations considèrent toujours les capacités internes liées à la technologie comme un facteur essentiel ou très crucial pour déterminer s’il convient de la mettre en œuvre.

SAS, qui a coparrainé le rapport, utilise une tableau de bord d’informations en ligne complémentaire, offrant une analyse interactive approfondie des modèles de lutte contre la fraude sur l’ensemble des marchés et des zones.

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