La fraude aux paiements continue de sévir dans le secteur des services financiers. Selon l'American Bankers Association, la fraude contre les comptes de dépôt bancaires a totalisé 25.1 milliards de dollars en 2018 . En 2022, huit sénateurs américains ont envoyé des lettres aux PDG de sept des plus grandes banques américaines concernant la fraude dans une entreprise de paiement en temps réel. Avec une croissance mondiale des paiements en temps réel de 41 % en 2020 , il est manifestement nécessaire de moderniser la prévention de la fraude alors que les criminels tentent d'exploiter le système.
Pour lutter contre la fraude aux paiements, les entreprises investissent dans une technologie qui tire parti des architectures cloud hybrides et de l'IA/ML. Dans un cloud hybride, les charges de travail de calcul peuvent être réparties sur des centres de données sur site, des clouds privés, des clouds publics et même des emplacements périphériques en fonction d'exigences telles que la souveraineté des données, la latence, la capacité, le coût, etc. Les progrès de l'IA / ML permettent aux machines d'être entraînées à reconnaître des modèles sur des milliards ou des billions de points de données. Ces relations sont ensuite intégrées dans des « modèles » qui sont intégrés dans les workflows de paiement en temps réel.
Un modèle architectural hybride consiste à ce que l'infrastructure de paiement à haute confidentialité reste sur site, le cloud public étant utilisé pour la formation des modèles. En utilisant le cloud public, les entreprises peuvent paralléliser la formation sur un grand nombre de nœuds, ne payer que pour le temps utilisé et avoir accès à une accélération matérielle telle que les GPU. Pour protéger la confidentialité ou améliorer la qualité des données, les entreprises peuvent générer des données synthétiques qui sont transférées dans le cloud et utilisées pour la formation. Les modèles formés sont ensuite importés dans l'environnement d'exécution d'une entreprise où ils s'exécutent sur site avec un accès local aux données de confidentialité.
Pour les institutions financières mondiales, les exigences de souveraineté des données peuvent dicter un autre modèle architectural qui conserve les données de paiement et de fraude dans le pays d'origine. Avec l'apprentissage fédéré, un modèle de base unique est créé de manière centralisée et distribué aux sites distants. Ces sites forment ensuite le modèle sur leurs données privées locales avant de renvoyer leur modèle, sans données de confidentialité, au site central. Les modèles sont ensuite agrégés dans un nouveau modèle global qui peut ensuite être envoyé aux sites distants pour des cycles de formation plus itératifs. Une fois le modèle entièrement formé, les modèles s'exécutent localement sans jamais avoir à déplacer les données de confidentialité en dehors d'une juridiction réglementaire.
Bien que les architectures varient en fonction des besoins, les institutions financières conviendront toutes que l'exécution de ces charges de travail à grande échelle nécessite une plate-forme moderne qui exploite le cloud hybride, améliore l'efficacité opérationnelle, réduit les risques opérationnels et contribue à améliorer la sécurité. Avec une plate-forme telle que Red Hat OpenShift, les entreprises peuvent créer, moderniser et déployer avec succès des applications avec une expérience cohérente à la fois sur site et dans le cloud. À mesure que les besoins de l'entreprise évoluent, les charges de travail peuvent ensuite être déplacées entre les serveurs sur site ou ceux exécutés sur Amazon AWS, IBM FS Cloud, Microsoft Azure ou Google Cloud. Pour en savoir plus, visitez Red Hat
– Aric Rosenbaum, technologue en chef, Red Hat
Aric Rosenbaum occupe le poste de technologue en chef au sein de l'équipe Global FSI de Red Hat, où il aide les clients à répondre à leurs priorités stratégiques grâce à l'utilisation de la technologie open source. Avant de rejoindre Red Hat, il a dirigé de grands projets de transformation numérique au sein de la division de gestion des investissements de Goldman Sachs et a été co-fondateur/CTO de plusieurs FinTechs dans le trading d'actions et de devises.
Association des banquiers américains : Résumé des fraudes sur les comptes de dépôt en 2019
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- La source: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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