ProbayesCard

“ProbayesCard”Solution de détection de fraude à la carte bancaire Mars 2011

Présentation Probayes Créée en 2003 – Basée en France (Grenoble) Spin-off de l’INRIA et du CNRS Bureaux: France, Mexique 22 Employés 80% de Doctorat Détenue à 100% par fondateurs et employés $ Rentable depuis la créationCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 4

Notre Métier Développer des solutions logicielles d’aide à la décision basées sur la prévisions des comportements Comportements de : Objets Processus Personnes (Consommateurs) PREDIRE UN COMPORTEMENTCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 5

Marchés ciblés Finance Risque opérationnel Détection fraude & blanchiment Gestion de processus (BPM) Processus industriel (production, maintenance) Automobile, Santé, Energie, Sécurité Business Intelligence Helpdesk, Call-center Comportement consommateurs (web, énergie, distribution) Défense Fusion de données, identification et suivi menaces Classification et reconnaissance de comportements Prévision de trajectoiresCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 6

Fraude CB: le dilemme Les fraudeurs sont intelligents, informés et s’adaptent en permanence. Les porteurs peuvent avoir des comportements inhabituels mais ce ne sont pas des fraudeurs L’institution financière doit : Garantir la tranquillité d’usage des porteurs Limiter le plus possible le montant de la fraudeCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 9

Limites des solutions actuelles Moteurs de règles: Les fraudeurs savent en déduire les seuils Ces seuils doivent être réévalués régulièrement et manuellement La multiplication de cas spécifiques fait grossir leur taille et complique leur maintenance Moteurs statistiques: Perte de l’expérience des experts métier «Boîte noire» empiriqueCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 10

Notre réponse: ProBayesCard ProbayesCard est une solution de détection de fraude à la carte bancaire travaillant sur les demandes d’autorisation, au niveau de la banque émetteur ou au niveau interbancaire et calculant un scoring carte et transaction. Les algorithmes de détection sont des calculs probabilistes selon des modèles bayésiens comportementaux mis au point par des experts en monétique et bayésien, spécifiquement pour chaque type de fraude selon les données analysables au point de traitement. Les modèles s’auto-adaptent aux évolutions grâce à un calibrage régulier.Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 12

ProbayesCard ProbayesCard RunTime: Détection et Scoring demandes d’autorisation Scoring et Alertes ProbayesCard Work Shop: Calibrage et Simulation demandes Modèle d’autorisation autoparamétré Ra p p orts, fraudes résu lt atsCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 13

ProbayesCard Solution logicielle de détection de fraudes CB Composants: 1. Un moteur de calcul probabiliste dédié 2. Différents Modèles Spécifiques de détection de fraudes Intégrant le meilleur des approches existantes: • Modélisation par expert • Apprentissage des comportements Exemple de modèles existants: VAD, Contrefaçon Carte Modèles à la demande: fraude ciblée avec données client Génère un score (probabilité de fraude)Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 14

Exemple d’intégration + Score OFFICE FRONT demande interne Autos d’autorisation H-x PBC Le serveur d’autorisation TPE, NRT ajuste sa réponse si la carte GAB, est dans la liste des cartes en e-commerce alerte, selon ProbayesCard X: réponse Calibrage Alertes Cartes en PBC ProBayesCard NRT : alerte Outil détection fraude quasi temps-réel Détection Temps Réel Les alertes ProbayesCard ont un score précis et sont présentées classées selon le Autos//TF @ risque. Histo Autos j-1 N mois Calibrage Alertes PBC TF X: Autos Outil gestion J-1 d’alertes et ProbayesCard WorkShop détection BACK OFFICE outil étude fraude Service Fraude différée monétique Etudes LCLFCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 15

Notre démarche 1. Étude ==>un modèle adapté aux données et à la fraude visée, testé et mesuré. 2. Intégration du modèle dans ProbayesCard puis interfaçage chez le client 3. Exploitation ==> Constitution d’alertes sur les dernières autorisations (ex. H+1) 4. Calibrage ==> adaptation automatique du modèle 5. Audit => audit/vérification des résultats, qui donnera lieu à: Poursuite (le modèle est toujours efficace) Remodelage fin (iI reste efficace après aménagement) ou nouvelle étude (la fraude ou le système ont trop changé) Cette démarche est adaptée pour la fraude récurrente, même mal connue.Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 16

Pré-requis Le client fournit un historique d’autorisations annotées, au format CSV ou de fichier à plat, avec la structure précise, sur une profondeur de 4 mois au minimum. Exemple de volume : 6 mois d’historique, pour 40 millions de transactions par mois soit 60 Go de données. Il est INDISPENSABLE que toutes les transactions frauduleuses (correspondant à la fraude visée) de la période soient présentes et marquées comme telles, et qu’il y n’ait pas d’omission dans les autres. Sinon : Probayes propose un outil rapide et efficace pour faire le rapprochement À partir de données Autorisations/TFCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 17

Indicateurs calculés PROBAYESCARD calcule pour plusieurs seuils de probabilité : nombre d’alertes justifiées - Pertinence ou Taux de bonnes alertes ou « pert »= ------------------------------------- nombre d’alertes nombre de fraudes détectées - Performance ou Taux de Couverture ou « perf » = -------------------------------------- nombre de fraudes - Nombre d’alertes - Montant de fraude « Sauvable » = montants fraudes - Performance en montant ou « Perf-Mt »= montant fraudes détectées/montant fraudes Seuls les montants accordés sont pris en compte. c’est donc de la fraude non couverte par les autres outils de détection temps réel. Montant & performance sont calculés pour différents moments de réaction : immédiate (H), à H+1h, à J+1 On choisira le seuil en fonction des ojectifs visés, avec le meilleur compromis.Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 18

Matrice de confusion Fraude 0 – pas d’alerte 1 – alerte 0 et 1 réelle/ fraude estimée 0 – non D B D+B D/(D + B) fraude Vrai n égatif Faux p ositifs =spéc ificité/spec ificity TN -Tr ue N egative FP -False P ositive gêne clien t ?/ta u x de faux p ositi fs= B/ (D+ B )= fa ll out=1 - spec ificity 1 – fraude C A Nb_Fr a udes=A + Perf orm a nce/ co uv e Faux négatif Vrais posit ifs C rture FN TP = A / (A + C) = sensi b ilité/ se nsitivity = rap p el/r eca ll 0 et 1 D+C Nb_aler tes = A+B Negat iv e p re dict iv e Pertin e nce = Efficacité = va lue A/(A + B) Perform a nce = précis io n/ *pert in en ce prec ision/ p ositiv e pr edictive v alue F-sco re= 2. ac cur a cy = (A+ D )/(A + B+ C+ D )Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 19

Délais de détection/réaction exécution ProbayesCard exception négative Réaction: mise en levée exception si Lendemain 6h: PF+1h Opposition si non fraudeur PA4 PA8 1ère h PF1J-9h DFa 1ère 1ère fraudeur- PF0 après 1ère Lendemain dernière 1ère fraude fraude 1ère fraude 9h après fraude tentative détectée détectée fraude accordée 1ère fraude accordée fraude seuil i seuil i accordée détectée temps autorisations d’une carte historique 24h temps SI durée de la fraude délai de détection seuil 4 délai d’alerte 4 délai de détection seuil 8 délai d’alerte 8 délai d’opposition délai de détection & alerte délai de réactionCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 20

Résultats ProbayesCard traite 16 à 20 millions de transactions chaque jour. Les alertes sont diffusées à toutes les banques françaises. ProbayesCard est reconnu dans la profession: •Il détecte une fraude diffuse sans reparamétrage continuel, •est le seul à détecter certaines fraudes, •couvre 20% du montant de fraude non détectée par les autres outils (VISA, Mastercard et règles d’expert internes).Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 21

Les bénéfices Efficacité • Meilleurs taux de bonnes alertes / couverture de la fraude Flexibilité/Visibilité • Compromis possible entre performance/pertinence/alertes • Visibilité sur impact des modèles avant mise en production Evolutivité • Les modèles s’auto-adaptent à partir des données historiques • Pas besoin d’intervention manuelle pour modifier des règles Simplicité • Calibrage sur fichier autorisations/fraude (TF) • Complète simplement les solutions en place • En entrée : les demandes d’autos, en sortie les alertesCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 22

ProbayesCard, mais aussi... L’équipe classification & monétique de Probayes peut également effectuer : tout type de statistiques et classifications sur les données monétique ou autres. des développements de traitements de ces données (ex: rapprochements) des prestations de conseil & d’assistance en sécurité monétique et LCLF , en classification.Copyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 23

Nous contacter Contact Technique : Diana Pétrot e-mail : diana.petrot@probayes.com +33 (0)4 76 42 64 13 Contact Commercial: Serge Rigori e-mail : serge.rigori@probayes.com +33 (0)4 76 42 34 24 www.probayes.comCopyright © 2011 Probayes All Rights Reserved 24

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