Qu'est-ce que le scoring de fraude SaaS ?

La notation de fraude SaaS est la pratique consistant à attribuer un nombre à la probabilité qu'une action utilisateur ou une transaction soit frauduleuse, basée sur une analyse de :

• le comportement des utilisateurs
• caractéristiques de l'appareil
• adresse IP
• attributs d'identité. 

Le score varie généralement de 0 à 1, les scores plus élevés indiquant des niveaux de risque plus élevés et entraînant des actions telles que le déclenchement d'une deuxième étape de vérification, l'envoi de la transaction pour examen ou simplement son blocage. 

À mesure que la fraude SaaS évolue rapidement, le besoin d'un modèle de notation de fraude SaaS suffisamment flexible pour être mis à jour régulièrement avec de nouvelles informations s'accroît également.

Le processus de notation de la fraude SaaS comprend les étapes suivantes :

1. Les systèmes de notation de la fraude SaaS surveillent les activités des utilisateurs et créent des signaux pour chaque événement. 
2. Ces signaux sont ensuite traités à l'aide de règles et de modèles d'apprentissage automatique. Les règles sont utilisées pour détecter les schémas risqués connus, tandis que les modèles sont utilisés pour détecter les anomalies et les changements subtils de comportement. 
3. En fonction de ces données, le système génère un score de risque en temps réel, qui détermine si l'action doit être autorisée, contestée ou rejetée.

Les scores de fraude sont dérivés de diverses catégories de données utilisateur, telles que : 

• Détails d'identification
• Données de transaction
• Métadonnées de l'appareil et du navigateur
• Réputation IP
• Géolocalisation
• Signaux comportementaux (la vitesse de frappe ou de navigation). 

La plupart des systèmes intègrent également la vérification d'identité par des tiers et des informations provenant d'autres réseaux pour identifier les fraudeurs possédant des comptes dans d'autres entreprises. 

L'utilisation de données propriétaires et de données tierces améliore l'efficacité de la détection de la fraude et protège contre les nouvelles méthodes de fraude.

Notation de la fraude pour les applications SaaS :

• Aide à la détection de la fraude
• Permettre de réduire la dépendance aux examens manuels
• offrir une résolution rapide et éviter ainsi l'engagement de coûts superflus et les pertes de revenus
• offrir une meilleure visibilité des schémas de fraude et contribuer à la création d'une réponse efficace aux incidents
• stopper les activités à haut risque, tout en permettant aux utilisateurs légitimes de passer, ce qui protège les revenus et évite la frustration de l'expérience utilisateur.

L'évaluation du risque de fraude est cruciale pour les entreprises SaaS, car leur modèle économique est basé sur des paiements récurrents, qui peuvent être facilement manipulés. 

Les modèles de revenus récurrents sont susceptibles de:

• usurpations de compte
• fraude au paiement
• fausses inscriptions. 

Un système complet de notation de la fraude peut aider à protéger les processus d'intégration, à éviter les usurpations de compte et à réduire la fraude à la facturation sans compromettre l'efficacité. 

Il contribue également à satisfaire aux exigences de conformité telles que l'AML et le KYC, et renforce la confiance de la marque en réduisant le nombre de faux refus et d'incidents de sécurité.

Oui, la notation de la fraude SaaS est généralement effectuée en temps réel. 

Les modèles de scoring sont déployés par les entreprises SaaS pour évaluer instantanément le risque des transactions individuelles au fur et à mesure de leur traitement. 

Cette pratique est particulièrement cruciale lors des processus d'inscription, de connexion et de paiement, où des niveaux de risque élevés sont généralement présents.

La précision du scoring de fraude dépend de la disponibilité de données de bonne qualité.

Cependant, les données peuvent être incomplètes, obsolètes ou contradictoires. Ces facteurs affectent l'efficacité du modèle, ainsi que la capacité à détecter les activités suspectes. Une mauvaise gestion des données augmente le risque de fraude, les risques de conformité et le mécontentement des clients.

Les outils de scoring de fraude pour les applications SaaS s'intègrent avec les processeurs de paiement, les CRM, les fournisseurs d'identité et les outils d'analyse via d'API et les flux d'événements. 

Ces intégrations permettent d'intégrer la détection de fraude dans les processus existants. Systèmes natifs du cloud s'intégrer facilement, tandis que les systèmes hérités pourraient nécessiter des intégrateurs sur mesure. De solides capacités d'intégration sont un prérequis aux décisions en temps réel et la gestion des fraudes.

Les défis majeurs dans ce domaine incluent :

• l'équilibre entre une solide protection contre la fraude et la commodité pour l'utilisateur
• protéger les informations sensibles
• maintenir l'efficacité des modèles à mesure que les méthodes de fraude évoluent
• la lenteur de l'implémentation due à l'intégration avec des systèmes hérités ou des ressources limitées