L'IA au service de la détection des fraudes : comment une IA axée sur la connaissance identifie et résout les anomalies
En 2025, les pertes liées à la fraude ont dépassé les 190 milliards de dollars à l'échelle mondiale. Les équipes chargées de la conformité consacrent jusqu'à 42 % de leur budget au traitement des faux positifs générés par les systèmes de détection existants. Le problème de la fraude comporte deux aspects que la plupart des plateformes d'IA traitent séparément : la détection de la fraude et la gestion de l'interaction avec le client qui s'ensuit.
Une IA destinée à la détection des fraudes et fonctionnant dans un environnement d'expérience client doit remplir ces deux fonctions. Détecter une anomalie n'est que la moitié du chemin : le client à l'autre bout de cette interaction a besoin d'une solution contrôlée et précise.
Points clés à retenir
- L'IA utilisée pour la détection des fraudes dans les environnements d'expérience client doit identifier les anomalies et résoudre l'interaction avec le client avec précision — et non pas se contenter de signaler et de transmettre chaque cas.
- L'architecture d'Encore, axée sur les données, offre une précision supérieure à 98 % dans le traitement des interactions clients liées à la fraude, avec une piste d'audit complète, répondant ainsi aux exigences d'inspection du CFPB, de l'OCC et de la FDIC.
- Les modèles de traitement du langage naturel (NLP) détectent les fraudes dans les documents avec une précision de 88 % — la couche de gouvernance d’Encore garantit que la résolution proposée au client qui en découle est tout aussi précise et justifiable.
Le défi CX en matière de détection de la fraude
Les établissements financiers chargés de gérer les interactions avec les clients liées à la fraude sont confrontés à un défi particulier : la gestion de la situation qui fait suite à la détection d'une fraude est souvent plus complexe que la détection elle-même.
Selon les statistiques bancaires de CoinLaw pour 2026, l'analyse comportementale basée sur l'IA permettra de prédire la fraude avec un taux de réussite de 92 % en 2026. Ces capacités de détection ne cessent de gagner en maturité. C'est en revanche le volet de la résolution des problèmes en contact avec la clientèle qui accuse un retard.
Un client signalé pour des transactions inhabituelles a besoin d'une explication précise, cohérente et traçable. Une IA qui génère cette réponse de manière probabiliste — plutôt que de s'appuyer sur un script de conformité réglementé — engendre un risque de responsabilité précisément au moment où les enjeux sont les plus importants dans la relation client.
Comment Encore résout ce problème
Encore gère la couche de détection des fraudes en contact avec le client grâce à la même architecture axée sur la connaissance qui régit toutes les interactions avec le client. Les procédures liées à la fraude, les scripts de conformité, les obligations d’information et les procédures d’escalade sont intégrés dans des « intents » réglementés avant leur déploiement. L’IA puise dans cette couche ; elle ne génère pas de réponses aux requêtes relatives à la fraude de manière probabiliste.
Lorsqu'un signalement de fraude déclenche une interaction avec un client, Encore fournit une réponse précise, cohérente et traçable jusqu'à sa source contrôlée. Si l'interaction nécessite une remontée hiérarchique, celle-ci s'effectue avec l'ensemble du contexte. Si une documentation est requise, le système met en avant les informations pertinentes. Chaque étape est consignée.
- +98 % de précision concernant les interactions avec les clients liées à la fraude
- Piste d'audit complète répondant aux exigences d'inspection du CFPB, de l'OCC et de la FDIC
- Plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi avec des systèmes existants de détection de la fraude et de gestion de la relation client (CRM)
- Intégration du contenu dans des intents régis en temps réel en 30 à 60 minutes
Découvrez comment l'agent client d'Inbenta gère les interactions liées à la fraude et soumises à des exigences de conformité.
Pourquoi la détection de la fraude nécessite une gouvernance
Les communications générées par l'IA dans le cadre d'interactions liées à la fraude font l'objet d'une surveillance réglementaire. Les normes d'inspection du CFPB exigent que les établissements expliquent comment les réponses aux clients produites par l'IA ont été générées. L'architecture « glass-box » d'Encore enregistre chaque interaction au niveau de l'intention : quelle source a généré la réponse, quel flux de travail a été déclenché, ce qui a été dit et pourquoi.
Découvrez comment la plateforme d'Inbenta gère l'automatisation de l'expérience client dans des environnements financiers à enjeux élevés.
Foire aux questions
En quoi l'IA contribue-t-elle à la détection des fraudes dans le secteur des services financiers ?
L'IA dédiée à la détection des fraudes dans les environnements CX gère à la fois l'interaction client déclenchée par la détection et la résolution qui s'ensuit. Encore pilote la couche en contact avec le client — en fournissant des réponses précises, cohérentes et traçables aux demandes liées à la fraude — tout en s'intégrant aux systèmes de détection des fraudes existants pour le signalement des anomalies.
Comment l'IA permet-elle de respecter les exigences réglementaires en matière de communications avec les clients liées à la fraude ?
Encore génère une piste d'audit complète pour chaque interaction. Chaque réponse est rattachée à une intention source réglementée, ce qui permet de justifier les communications avec les clients liées à la fraude lors des contrôles menés par le CFPB, l'OCC et la FDIC.
L'IA peut-elle réduire les coûts liés au traitement des faux positifs ?
Oui. Encore traite de manière autonome les demandes liées à la fraude de niveau 1 et de niveau 2, ce qui réduit le volume de travail que les équipes chargées de la conformité doivent traiter manuellement. Pour les établissements qui consacrent jusqu’à 42 % de leur budget de conformité au traitement des faux positifs, cette réduction est significative.
Dans quelle mesure l'IA est-elle fiable pour gérer les interactions avec les clients liées à la fraude ?
Encore offre une précision de +98 % pour les interactions avec les clients liées à la fraude, en s'appuyant sur des intentions réglementées et prévalidées. Les réponses aux demandes relatives à la fraude ne sont jamais générées de manière probabiliste : elles proviennent de scripts de conformité approuvés et de contenus d'information.
Dans quels délais peut-on déployer une IA destinée à la détection des fraudes dans le domaine de l'expérience client (CX) ?
Les procédures de lutte contre la fraude, les scripts de conformité et les contenus de communication deviennent des « intents » réglementés et prêts à être mis en production en 30 à 60 minutes. Le déploiement complet est nettement plus rapide que les références du secteur.
Quelles intégrations l'IA dédiée à la détection des fraudes prend-elle en charge ?
Encore propose plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi avec des systèmes de détection de la fraude existants, des CRM, des plateformes de gestion des dossiers et des technologies de centre de contact, reliant ainsi la couche régie en contact avec la clientèle à l'infrastructure anti-fraude existante.
Points clés à retenir
- L'IA utilisée pour la détection des fraudes dans les environnements d'expérience client doit identifier les anomalies et résoudre l'interaction avec le client avec précision — et non pas se contenter de signaler et de transmettre chaque cas.
- L'architecture d'Encore, axée sur les données, offre une précision supérieure à 98 % dans le traitement des interactions clients liées à la fraude, avec une piste d'audit complète, répondant ainsi aux exigences d'inspection du CFPB, de l'OCC et de la FDIC.
- Les modèles de traitement du langage naturel (NLP) détectent les fraudes dans les documents avec une précision de 88 % — la couche de gouvernance d’Encore garantit que la résolution proposée au client qui en découle est tout aussi précise et justifiable.
Foire aux questions
En quoi l'IA contribue-t-elle à la détection des fraudes dans le secteur des services financiers ?
L'IA dédiée à la détection des fraudes dans les environnements CX gère à la fois l'interaction client déclenchée par la détection et la résolution qui s'ensuit. Encore pilote la couche en contact avec le client — en fournissant des réponses précises, cohérentes et traçables aux demandes liées à la fraude — tout en s'intégrant aux systèmes de détection des fraudes existants pour le signalement des anomalies.
Comment l'IA permet-elle de respecter les exigences réglementaires en matière de communications avec les clients liées à la fraude ?
Encore génère une piste d'audit complète pour chaque interaction. Chaque réponse est rattachée à une intention source réglementée, ce qui permet de justifier les communications avec les clients liées à la fraude lors des contrôles menés par le CFPB, l'OCC et la FDIC.
L'IA peut-elle réduire les coûts liés au traitement des faux positifs ?
Oui. Encore traite de manière autonome les demandes liées à la fraude de niveau 1 et de niveau 2, ce qui réduit le volume de travail que les équipes chargées de la conformité doivent traiter manuellement. Pour les établissements qui consacrent jusqu’à 42 % de leur budget de conformité au traitement des faux positifs, cette réduction est significative.
Dans quelle mesure l'IA est-elle fiable pour gérer les interactions avec les clients liées à la fraude ?
Encore offre une précision de +98 % pour les interactions avec les clients liées à la fraude, en s'appuyant sur des intentions réglementées et prévalidées. Les réponses aux demandes relatives à la fraude ne sont jamais générées de manière probabiliste : elles proviennent de scripts de conformité approuvés et de contenus d'information.
Dans quels délais peut-on déployer une IA destinée à la détection des fraudes dans le domaine de l'expérience client (CX) ?
Les procédures de lutte contre la fraude, les scripts de conformité et les contenus de communication deviennent des « intents » réglementés et prêts à être mis en production en 30 à 60 minutes. Le déploiement complet est nettement plus rapide que les références du secteur.
Quelles intégrations l'IA dédiée à la détection des fraudes prend-elle en charge ?
Encore propose plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi avec des systèmes de détection de la fraude existants, des CRM, des plateformes de gestion des dossiers et des technologies de centre de contact, reliant ainsi la couche régie en contact avec la clientèle à l'infrastructure anti-fraude existante.