Partout dans le monde, l’adoption croissante des paiements numériques alimente un boom de l’innovation. À mesure que l’industrie se développe, la menace de fraude augmente également, coûtant aux entreprises, aux institutions financières et aux particuliers des centaines de milliards de dollars par an.
Les fraudeurs deviennent de plus en plus sophistiqués, exploitant les deepfakes générés par l’IA, les identités synthétiques et les escroqueries au paiement en temps réel (RTP) pour déjouer les mesures de sécurité traditionnelles. Les institutions financières doivent continuellement affiner leurs techniques de détection des fraudes, s’efforcer de détecter les anomalies et renforcer la collaboration avec leurs pairs du secteur et les régulateurs pour prévenir, détecter et répondre aux menaces émergentes en temps réel.
La menace croissante de la criminalité financière dans les paiements transfrontaliers
Avec l’expansion du marché des solutions de paiement, les acteurs malveillants s’adaptent également. Ils améliorent les tactiques existantes et étudient les dernières solutions technologiques pour concevoir de nouveaux stratagèmes visant à frauder les entreprises, les consommateurs et les gouvernements.
« Pendant des années, les banques se sont concentrées sur la compréhension et les avancées technologiques en matière de détection de la fraude », explique Karen Boyer, vice-présidente principale et directrice du renseignement sur la fraude chez M&T Bank, dans le podcastConverge. « Les fraudeurs se sont rapidement adaptés, constatant que le maillon le plus faible est souvent l’humain. »
Qu’est-ce que la fraude fintech ?
La fraude Fintech fait référence à toute activité trompeuse ou illégale au sein du secteur des technologies financières (fintech). Les entreprises Fintech sont particulièrement vulnérables à la fraude car leurs solutions sont faciles et pratiques à utiliser et elles traitent des données sensibles, telles que les coordonnées bancaires ou les historiques de transactions. Il est donc plus difficile et plus important pour les entreprises de technologie financière de protéger les données des utilisateurs et d’empêcher tout accès non autorisé, toute violation ou toute fraude. Il est essentiel de tirer parti de technologies avancées et de mesures de sécurité robustes pour se protéger contre ces menaces.
La fraude en chiffres
L’économie de la fraude est aujourd’hui florissante. La criminalité financière est organisée, automatisée et évolutive.
Selon le rapport mondial sur la criminalité financière de Nasdaq Verafin, environ 3,1 billions de dollars de fonds illicites ont circulé dans l’économie mondiale en 2023. Cela représente environ 3 % de l’activité économique totale. Les escroqueries et autres fraudes financières sont parmi les principales causes de pertes financières importantes, tant pour les particuliers que pour les institutions. On estime qu’elles s’élèvent à 485,6 milliards de dollars.
Aux États-Unis seulement, la fraude financière coûte à l’économie 138,3 milliards de dollars. Si ces pertes étaient compensées, la croissance économique aurait augmenté de plus de 0,5 %, portant la croissance annuelle du PIB à plus de 3 %.
En 2024, le volume des transactions frauduleuses et des dollars perdus à cause de la fraude a augmenté à un rythme plus rapide que l’année précédente. La part des fraudes résultant d’escroqueries a augmenté de 56 %, tandis que les pertes ont augmenté de 121 %. Aujourd’hui, les banques signalent les escroqueries comme la forme de fraude la plus courante, représentant 23 % de toutes les transactions frauduleuses.
Qui est touché par la fraude financière ?
La réponse courte est : tout le monde. En 2024, 60 % des institutions financières et des fintechs ont signalé une augmentation de la fraude. Les banques d’entreprise ont signalé la plus forte croissance de la fraude, soit près de 70 %.
La bonne nouvelle est que, selon le rapport 2025 d’Alloy sur l’état de la fraude, de nombreuses institutions financières sont désormais mieux équipées pour reconnaître les transactions frauduleuses. Presque tous les décideurs (99 %) redoublent d’efforts pour détecter les attaques en utilisant une forme d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle (IA) pour protéger toutes les parties prenantes.
Tendances clés
Tout comme l’innovation technique améliore la détection et la réponse aux fraudes, elle rend également la fraude de plus en plus sophistiquée et plus efficace pour exploiter les vulnérabilités.
Des outils malveillants alimentés par l’IA sont facilement disponibles à l’achat sur les marchés du dark web, Telegram et même sur les principales plateformes de médias sociaux, et les mauvais acteurs peuvent perpétrer des escroqueries à grande échelle avec un minimum d’effort.
La fraude est attrayante : « La détection est relativement faible, le paiement est important et la fraude est perçue comme faisant partie du coût de l’activité », expliqueDavid Maimon, responsable de Fraud Insights chez SentiLink. « Alors pourquoi pas ? »
Certains des types de fraude les plus pertinents en 2025 comprennent :
Identités synthétiques
Une identité synthétique est un mélange d’informations réelles et fausses. Il s’agit d’une personne inventée avec suffisamment de crédibilité pour ouvrir des comptes bancaires, obtenir des prêts, envoyer des paiements et disparaître avec des fonds volés. Le vol d’identité synthétique se produit lorsque des fraudeurs combinent des informations personnelles identifiables (PII) volées, telles qu’un numéro de sécurité sociale, avec un nom ou une date de naissance fabriqué pour contourner la vérification d’identité.
Étant donné que les identités synthétiques contiennent des données légitimes, elles échappent souvent aux systèmes traditionnels de détection des fraudes.
Pour lutter contre la fraude à l’identité synthétique, les institutions financières utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique avancés pour aider à vérifier les identités à partir de diverses sources supplémentaires. Ils rejoignent également des réseaux anti-fraude pour accéder à une base de données partagée de rapports de fraude.
Fraude en tant que service (FaaS)
Le FaaS est devenu une industrie qui prospère désormais à l’échelle mondiale. Grâce à l’IA générative, les fraudeurs à gages peuvent facilement rationaliser les ouvertures de compte, manipuler les dispositions des écrans et automatiser l’intégration, commettant ainsi des fraudes dans plusieurs institutions financières.
Soixante et onze pour cent des institutions financières ont indiqué que les réseaux du crime organisé étaient à l’origine de la majorité des tentatives de fraude visant leurs organisations.
Ingénierie sociale et escroqueries deepfake
La compromission des e-mails professionnels (BEC) est un type d’attaque de phishing ou d’ingénierie sociale dans laquelle un fraudeur incite la victime à envoyer de l’argent ou à partager des informations sensibles en se faisant passer pour un patron, un collègue de confiance ou un partenaire commercial. Les escroqueries BEC et les prises de contrôle de compte (ATO) utilisent souvent un sentiment d’urgence pour tromper la victime, obtenir ses identifiants de connexion et obtenir un accès non autorisé aux comptes financiers.
Les craintes selon lesquelles les images, vidéos et clips audio générés par l’IA générative déclencheraient un tsunami de fraudes ne se sont pas encore concrétisées. Cependant, les outils deepfake évoluent rapidement et devraient connaître une croissance substantielle.
Étant donné que les escroqueries par hameçonnage et les attaques d’ingénierie sociale exploitent le comportement humain plutôt que les vulnérabilités techniques, la sensibilisation et l’éducation restent les tactiques de défense les plus efficaces contre ce type de fraude.
Fraude aux paiements
La fraude aux paiements en temps réel et la fraude aux paiements push autorisés (APP) sont deux types d’escroqueries couramment observées avec les paiements numériques. Les criminels utilisent des informations de carte de crédit volées ou des comptes de paiement en ligne piratés pour effectuer des transactions non autorisées. Bien qu’ils soient distincts en principe, les fraudes APP utilisent souvent des systèmes RTP pour la même raison que les consommateurs et les entreprises les aiment : leur commodité et leur immédiateté. Le plus grand défi avec ce type de fraude est qu’il n’y a pas de bouton « annuler » : Une fois l’argent envoyé, il disparaît.
Les fraudeurs peuvent accéder à un compte ou exploiter l’infrastructure RTP pour voler de l’argent, mais ils utilisent le plus souvent l’ingénierie sociale pour convaincre les victimes d’autoriser des paiements qu’ils ne peuvent pas annuler.
Grâce à une approche multicouche de communication, d’éducation et de technologie, les institutions financières et les sociétés de technologie financière peuvent contribuer à atténuer l’impact de la fraude aux paiements.
Lutter contre la fraude grâce à l’innovation et à la collaboration
Aux côtés des institutions financières traditionnelles, le secteur fintech déploie des solutions innovantes, telles que des outils de détection de fraude basés sur l’IA qui découvrent les anomalies en temps réel, améliorent l’authentification biométrique et sécurisent les cadres bancaires ouverts. La technologie de la blockchain et du registre distribué aide les entreprises de technologie financière à relever les défis des paiements transfrontaliers, en offrant transparence et traçabilité, en réduisant les risques de fraude et en améliorant la sécurité.
En adoptant des stratégies de prévention de la fraude de nouvelle génération, les fintechs peuvent garder une longueur d’avance sur les criminels financiers et créer un écosystème financier numérique plus sécurisé.
Stratégies de prévention et de détection de la fraude
Pour prévenir et détecter la fraude fintech, les entreprises doivent suivre ces 10 bonnes pratiques :
- Processus d’authentification forts: Mettez en œuvre des mécanismes d’authentification forts tels que l’authentification multifacteur (MFA), la vérification biométrique et des politiques de mot de passe strictes pour rendre l’accès non autorisé beaucoup plus difficile.
- Cryptage avancé: Chiffrez les données au repos et en transit avec des normes de chiffrement solides et à jour pour garantir que les données ne peuvent pas être facilement comprises ou utilisées à mauvais escient.
- Systèmes de détection de fraude: Utilisez l’IA et l’apprentissage automatique pour détecter et prévenir la fraude en temps réel en analysant les modèles de transaction et en signalant les anomalies.
- Audits de sécurité réguliers: Effectuez des audits réguliers de l’infrastructure de sécurité pour identifier et corriger les vulnérabilités avant que les attaquants ne puissent les exploiter.
- Formation des employés Organisez régulièrement des séances de formation pour les employés sur les dernières techniques de prévention de la fraude et les meilleures pratiques de sécurité pour éviter les erreurs humaines.
- Pratiques de développement de logiciels sécurisés: Donnez la priorité à la sécurité à chaque étape du développement du logiciel pour prévenir les vulnérabilités.
- Limites de transaction et alertes: Fixez des limites sur la taille ou la fréquence des transactions pour atténuer l’impact de la fraude.
- Sécurité des API: Sécurisez les API avec une authentification et un cryptage appropriés et limitez l’accès aux données en fonction des rôles d’utilisateur ou de service.
- Suivi et réponse: Constituez une équipe dédiée pour surveiller les signes de fraude et réagir rapidement pour minimiser les dommages.
- Éducation des clients: Sensibilisez les clients aux risques de fraude et aux pratiques de sécurité pour les aider à éviter d’être victimes d’hameçonnage ou d’autres formes d’ingénierie sociale.
Le rôle de l’éducation des utilisateurs
L’éducation des utilisateurs joue un rôle crucial dans la prévention de la fraude fintech.
En éduquant les consommateurs – et les employés – sur les risques de fraude et sur la manière de se protéger, les entreprises de technologie financière peuvent réduire la probabilité de tentatives de fraude réussies. Ils peuvent le faire en fournissant des informations sur les types courants de fraude, tels que le phishing et l’ingénierie sociale, et en proposant des conseils sur la détection et la prévention de ces types d’attaques.
L’autonomisation par les connaissances contribue à créer un environnement financier plus sûr et réduit l’impact global de la fraude.
Exigences réglementaires pour la prévention de la fraude dans le secteur des technologies financières
Les entreprises Fintech doivent se conformer à diverses exigences réglementaires visant à prévenir la fraude et à protéger les données des consommateurs. Ces exigences peuvent inclure :
- Connaissez votre client (KYC): Les entreprises Fintech doivent vérifier l’identité de leurs clients et conserver des enregistrements de ces informations.
- Lutte contre le blanchiment d’argent (LAB): Les entreprises Fintech doivent mettre en œuvre des mesures pour détecter et prévenir les activités de blanchiment d’argent.
- Norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS): Les entreprises Fintech qui traitent les informations des cartes de paiement doivent se conformer aux exigences PCI DSS pour garantir le stockage et la transmission sécurisés de ces données.
- Règlement général sur la protection des données (RGPD): Les entreprises Fintech qui traitent les données personnelles des citoyens de l’UE doivent se conformer aux exigences du RGPD pour garantir le stockage et la transmission sécurisés de ces données.
En suivant ces meilleures pratiques et en se conformant aux exigences réglementaires, les entreprises fintech peuvent réduire le risque de fraude et protéger les informations sensibles de leurs clients.
Détection des fraudes aux paiements : Stratégies de détection des anomalies
Les paiements en temps réel nécessitent une détection des fraudes en temps réel. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et à l’IA, les outils les plus récents peuvent filtrer les paiements transfrontaliers en temps réel avant qu’une demande de paiement n’atteigne la banque.
Par exemple, les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser le comportement des utilisateurs ou les informations spécifiques à l’appareil pour vérifier l’identité d’un utilisateur et créer un profil unique pour chaque utilisateur. Cela peut aider à détecter une prise de contrôle de compte ou une fraude APP en temps réel.
L’ajout d’API à la plateforme de paiement peut aider à protéger les institutions financières contre les dommages causés par la fraude. Les API peuvent automatiser les contrôles de sécurité, de réglementation et de sanctions, identifier les anomalies et bloquer les paiements suspects.
Pourquoi la collaboration est essentielle pour mettre fin à la criminalité financière
Même avec les outils les plus avancés, lutter contre la fraude n’est pas une tâche facile. Une culture de transparence est essentielle : sans partager ouvertement les informations sur les incidents de fraude, les entreprises restent vulnérables.
Aux États-Unis, par exemple, il n’existe pas de juridiction unifiée, de sorte qu’une entreprise peut déposer une plainte pour fraude dans six ou sept endroits différents.
Cette fragmentation rend les opérations de paiement transfrontalières particulièrement difficiles, car les fraudeurs ont tendance à s’adapter rapidement aux nouveaux paradigmes. Pour les institutions financières, la solution réside souvent dans une plus grande collaboration et dans la tendance vers les données ouvertes.
En réponse, les organisations fintech ont formé des consortiums de partage de données sur la fraude, tels que Sonar, permettant aux banques et autres institutions financières de vérifier si les données de leurs clients ont été compromises lors d’une violation ou utilisées pour des activités frauduleuses.
À mesure que l’écosystème du commerce mondial et des paiements transfrontaliers se développe, la prise de conscience que ses participants et parties prenantes doivent travailler ensemble pour lutter contre la criminalité financière se développe également.
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