PayPal fait appel à l’IA/ML pour lutter contre la fraude

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  • Par le personnel de FintechNews

    Sommaire:

    – L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) aident les commerçants et les plateformes en ligne à devenir plus intelligents dans la détection des risques. Les méchants ont aussi de la haute technologie. Les deepfakes gagnent du terrain, de même que les identités synthétiques. Les principaux acteurs des paiements ripostent avec une unité d’IA sophistiquée, de ML et une montagne de données qui déjoue les cybervoleurs avant qu’ils ne marquent. Considérez-le comme un robot contre un robot.

    – Jusqu’à deux tiers des consommateurs sont enclins à abandonner un commerçant s’il y a un seul incident de fraude ou de vol de données. Les commerçants sont conscients du problème et sont sur la bonne voie pour investir des dizaines de milliards de dollars dans les efforts de prévention de la fraude au cours des cinq prochaines années.

    – La science des données et l’apprentissage automatique ont fait partie intégrante des offres sophistiquées de détection des fraudes de PayPal, qui ont fait de PayPal le choix préféré des processeurs de paiement dans le monde.

    -Les modèles d’apprentissage automatique de PayPal peuvent aider à prédire à l’avance si la carte d’un utilisateur sera refusée pour une transaction et empêcher la finalisation de l’achat. Si une baisse est prévue, l’entreprise peut créer une expérience personnalisée pour l’utilisateur qui garantira un achat valide, ce qui a entraîné une amélioration des taux d’authentification entre 60 et 240 bps pour certains commerçants.

    -Les modèles de science des données peuvent aider l’entreprise à identifier les bonnes transactions afin qu’elle puisse « se substituer » à l’achat et s’assurer qu’elle se déroule lorsque les commerçants sont confrontés à des problèmes techniques qui interrompent le traitement des transactions. PayPal peut également aller plus loin en proposant des remplaçants VIP : pour les clients très engagés et fidèles, l’entreprise est en mesure de « remplacer » pour l’achat quelle que soit la raison du refus. Les deux scénarios minimisent les pertes pour un commerçant et donnent au consommateur l’assurance que son paiement sera effectué lorsqu’il utilisera PayPal.

    -Tout comme les institutions financières traditionnelles, PayPal a utilisé la régression logistique pour la détection des fraudes. Cependant, il exploite désormais des techniques avancées telles que les arbres à gradient amplifié (GBT) pour améliorer la précision des modèles ML.

    -Récemment, il a commencé à se tourner vers des technologies d’IA plus avancées comme l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage actif et l’apprentissage par transfert avec leur parcours « Risk AI ». En conséquence, il atteint continuellement 10 à 20 % de précision en plus par rapport aux autres approches de ML traditionnelles dans la détection des fraudes en temps réel.




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