Les activités de « mule » sont conçues pour passer inaperçues : elles utilisent de vrais clients, des identifiants valides et des appareils familiers pour transférer des fonds illicites via des comptes qui semblent tout à fait légitimes. Les établissements qui les détectent le plus tôt sont ceux qui surveillent l'utilisation des comptes sur la durée, et pas seulement si l'accès et les transactions paraissent normaux au moment de la connexion.
Un compte légitime, plusieurs visages possibles
Les activités des « mules » prennent de nombreuses formes, ce qui rend leur détection difficile pour les établissements financiers. Les profils de mules vont des complices volontaires et des fraudeurs délibérés aux clients induits en erreur qui transfèrent à leur insu des fonds illicites, en passant par les vendeurs de comptes qui cèdent le contrôle de leurs comptes à des criminels. Dans chaque cas, les comptes peuvent sembler légitimes au premier abord, puisqu'ils utilisent de vrais clients, des identifiants valides et des appareils familiers — ce qui permet aux « mules » de contourner les contrôles traditionnels basés sur des règles.


Le comportement révèle le changement de mains, pas les identifiants
BioCatch identifie les changements comportementaux subtils qui indiquent qu'un compte est utilisé à des fins de blanchiment d'argent, même lorsque le client, les identifiants et l'appareil semblent légitimes. Une surveillance continue détecte les changements dans les schémas de transaction, la cadence, le comportement d'interaction et la familiarité avec les données, sur l'ensemble des scénarios impliquant des « mules ». Un compte dormant qui redevient actif, des schémas d'accès suggérant la présence de plusieurs utilisateurs, des tentatives de connexion infructueuses répétées, des demandes de réinitialisation de mot de passe ou des connexions rapides suivies d'une activité minimale : autant d'indicateurs d'une utilisation en tant que « mule ». BioCatch permet aux établissements financiers de détecter cette activité de manière proactive, avant même que les virements entrants n'aient lieu, réduisant les délais d'enquête et limitant les risques financiers, opérationnels et réglementaires.
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Trois signaux qui trahissent une mule
Changement de comportement au fil du temps
Les changements observés dans les habitudes de connexion, la fréquence des sessions et les comportements d'interaction indiquent une transition d'une utilisation normale vers une activité coordonnée.
Analyse de la familiarité avec les données
Une maîtrise inégale de la saisie, une augmentation des corrections et/ou un recours fréquent au copier-coller au fil du temps suggèrent que le compte pourrait être géré par plusieurs utilisateurs différents.
Utilisation anormale du compte
Des schémas d'interaction qui diffèrent du comportement historique suggèrent que le compte n'est plus utilisé par son propriétaire légitime.
Intelligence synthétisée :
Collecte unifiée. Télémétrie continue. Séquençage comportemental. Analyse prédictive. Prise de décision en temps réel.
Aucun fournisseur n’a jamais déployé l’intelligence comportementale à l’échelle que nous avons démontrée comme possible. Nous analysons en continu davantage de sessions utilisateur (16 milliards à ce jour), collectons davantage de signaux (plus de 3 000), fournissons des informations plus fiables et protégeons davantage de clients de la banque en ligne (plus d’un demi-milliard) que n’importe quel autre fournisseur de solutions de prévention de la fraude numérique centrées sur le comportement. Et nous le faisons en tenant compte de leur appareil, des applications qu’ils utilisent et de leurs habitudes transactionnelles afin de fournir un signal fiable et précis pour une expérience client fluide et sécurisée.
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