Le point de détection ou POD réduit non seulement les pertes liées à la fraude mais permet aussi de réagir dès les premières transactions suspectes.

Il mesure le nombre de transactions frauduleuses ratées qui se sont produites avant de générer une première alerte. Il décrit aussi le nombre de transactions perdues effectuées avant qu’un analyste ait la possibilité d’arrêter la fraude.

Un POD de 5 signifie que, à la cinquième transaction, le système a détecté une activité suspecte et a généré une alerte. Les quatre transactions qui précèdent le déclenchement du POD représentent les pertes à condition que leur système de détection offre la possibilité de le faire en temps réel. C’est une des raisons pour lesquelles les revendeurs le négligent car il affecte directement les performances de certaines solutions de détection de la fraude. Par exemple : un produit qui revendique un faux positif de 3 pour 1, avec un taux de détection sur un compte de 60%, donnent des résultats qui semblent globalement satisfaisants. En faisant une estimation haute, ici le Point de Détection pourrait être à 10. Cela signifie aussi que l’affirmation d’un taux de détection de fraude de 60% est vraie et que le POD est en mesure de prévenir avec une précision de 3 pour 1 ; cependant il faut plus de neuf transactions frauduleuses par compte avant que le système réagisse, les classe comme suspectes et donne l’alerte. Ces 9 ou 10 transactions font une énorme différence sur l’ensemble des pertes subies. Même un fléchissement de la moyenne du POD de la moitié d’une transaction peut faire plus de différence que d’augmenter le taux de détection avec un grand pourcentage.

Quelle mesure affecte vos pertes frauduleuses ?
Le point de détection joue un rôle majeur dans l’évasion des pertes directes. Plus vite la fraude est détectée sur un compte, plus vite il est possible de prendre les mesures qui s’imposent et d’enrayer les pertes. Basé sur les moyennes de perte par transaction frauduleuse, si la détection a été ciblée sur les premières transactions effectuées dans le cycle de fraude, il est simple de comprendre le potentiel d’économie réalisable.

Bref exemple de cas :
Supposons que vous ayez identifié 100 comptes frauduleux par mois, 60 sont détectés par votre système et 40 ne sont pas identifiés tant que le client n’a pas pris contact avec vous. Si votre moyenne de perte par transaction est de 500 et que vous avez un POD de 5, vos pertes s’élèveraient à environ 275 000 par mois. Si on tient compte de ces chiffres, une augmentation du taux de détection de 10% produirait une réduction des pertes de 6 200 par mois soit 2,25%. Si vous préférez vous orienter vers une baisse de votre POD de ,5, les économies mensuelles réalisées seraient de 15 000 soit environ 5,5 %. L’augmentation du taux de détection nécessite d’une part une augmentation des ressources et d’autre part de sacrifier le faux positif pour ouvrir le champ de détection. Comme il suffit d’analyser les premières transactions afin d’établir les règles, la réduction du point de détection se fait avec moins d’efforts. Dans la plus part des cas, une règle peut être développée sans augmenter pour autant le faux positif de montants importants.
Utilisé conjointement avec une baisse du point de détection, l’augmentation d’un taux de détection devient plus performant car vous avez la possibilité de détecter, plus tôt, plus de comptes. En résumé, une fois que vous avez ciblé la plupart des fraudes, il est essentiel d’augmenter tout simplement votre taux de détection et d’ouvrir vos alertes à un plus grand taux de faux positifs.

Par David Divitt, Consultant Solutions Risques chez ACI Worldwide