D’après une étude menée par Riskified, société spécialisée dans des solutions anti-fraude, en partenariat avec nos confrères américains de Skift, l’intelligence artificielle permettrait d’optimiser les systèmes de prévention des fraudes pour les distributeurs de voyages en ligne.
Selon l’étude Skift et Riskified, les ventes mondiales en ligne dans le Travel dépasseront 678 millions de dollars en 2018. La distribution en ligne d’offres de voyages est en plein boom. Malgré ces prévisions encourageantes, la fraude dans l’e-commerce engendre des milliards de dollars de pertes pour le secteur du Voyage. Bien qu’elle semble être un problème identifié et géré par les professionnels du Travel, dans les faits, l’étude révèle que l’utilisation de solutions obsolètes par ces mêmes acteurs peut amplifier le phénomène. Trop souvent, ces protocoles de sécurité entraînent des pertes additionnelles. L’étude met en cause des systèmes de prévention des fraudes peu dynamiques, qui identifient et annulent (à tort) des transactions qu’ils considèrent comme frauduleuses.
L’IA pour limiter les erreurs de jugement
Bien que la problématique de la fraude soit récurrente, l’étude suggère que les OTA peuvent significativement réduire leurs pertes en intégrant des systèmes de prévention des fraudes basés sur le machine learning. Plus flexible et capable d’évoluer automatiquement et constamment, l’intelligence artificielle constitue la solution de recours pour les distributeurs de voyages. Et compte tenu du volume de données historique en lien avec les transactions légitimes et frauduleuses collecté par les acteurs, les algorithmes de machine learning ont de quoi se former rapidement et efficacement.
Intégrer de telles solutions au cœur du système de prévention des fraudes permettrait aux distributeurs de mieux connaître le type de données facilitant l’identification des comportements frauduleux, avec plus de précision. L’étude souligne que les systèmes actuels prennent en considération principalement l’âge de l’acheteur, sa géolocalisation, le type de supports utilisé pour réserver (ordinateur ou mobile) ainsi que le délai entre le moment de réservation et le jour du départ. L’utilisation de l’IA permettrait potentiellement d’identifier une combinaison de données plus pertinente pour limiter la fraude. L’objectif final étant (évidemment) de limiter les pertes, nombreuses dans le secteur, en distinguant les fausses opérations frauduleuses des vraies, pour augmenter les taux de validation des réservations.
« 97 % des transactions validées grâce à l’IA »
Pour illustrer l’avantage potentiel que présente le machine learning dans la stratégie de prévention des fraudes, l’étude s’appuie sur plusieurs cas. Tout d’abord, celui d’une OTA de « taille moyenne » — générant un montant approximatif de 200 à 300 millions de dollars de revenus annuels moyens — qui auparavant, rejetait entre 40 et 80 millions de dollars de transactions qu’elle considérait comme frauduleuses. Après un premier test, l’IA a effectué un rétablissement immédiat d’un nombre important de réservations dont le montant des transactions est estimé à 10-15 millions de dollars. Autre exemple avec un important réseau européen d’agence — générant plus de 2 milliards de dollars de ventes annuelles — qui souhaitait booster son taux de validation des réservations grâce au machine learning. Le système a permis à l’OTA d’augmenter le nombre de transactions validées de 3 %, atteignant ainsi 97 % de taux de validation sur le total des ventes. L’étude soumet ainsi l’idée que l’intelligence artificielle présente un potentiel intéressant pour aider les distributeurs à limiter leurs pertes tout en assurant la sécurité des transactions. Une problématique inhérente à l’e-commerce, encore plus importante dans le Travel.
Pourquoi le Travel est-il plus exposé à la fraude ?
Selon l’étude, de nombreux facteurs justifient la forte exposition du Travel à la fraude au paiement en ligne. Le fait qu’il n’y ait pas de bien physique délivré rend l’évaluation des risques de fraude plus difficile. Skift et Riskified s’appuient ensuite sur une étude Econsultancy dans laquelle 46 % des distributeurs et agences de voyages en ligne affirment qu’il est très facile pour un acheteur de se tourner vers un concurrent dans le Travel. Ainsi, la volonté de délivrer un service instantané pour éviter qu’un acheteur se tourne vers un concurrent limite les marges de manœuvre en matière de sécurisation. D’autant plus lorsque la réservation d’un billet d’avion implique différentes parties prenantes : OTA, GDS, compagnie aérienne.
Autre phénomène augmentant les risques, la tendance des distributeurs à vouloir récolter le moins d’informations possible sur l’acheteur pour proposer une expérience de réservation sans friction. « La plupart des données d’authentification lors d’une réservation sont facilement falsifiables. Ajoutez à cela l’énorme volume de ventes effectuées dans le Travel et vous comprendrez pourquoi les fraudeurs parviennent à passer entre les mailles du filet », explique Eric Olmos, Revenue Manager chez NUK Consultants. Paradoxalement, l’étude souligne qu’avec l’évolution des systèmes de gestion des transactions, il est tout à fait possible de combiner un haut niveau de sécurité avec un outil de réservation attractif pour le voyageur.
Enfin, l’impact de la démocratisation du mobile comme canal de réservation ajoute une couche de complexité à l’identification des comportements frauduleux. Non relié à une adresse IP statique et plus facilement volable qu’un ordinateur, surtout pour les appareils qui n’ont pas de code de verrouillage, le support est en règle général considéré comme suspicieux par les systèmes de prévention des fraudes classiques utilisés dans le Travel. L’étude suggère ainsi qu’en intégrant des dispositifs plus agiles basés sur l’intelligence artificielle, les distributeurs pourraient réduire leurs marges d’erreur en matière d’identification des fraudes et in fine les pertes qui en découlent.
L’étude intégrale, rédigée en anglais est à télécharger ici.
Photo d’ouverture : © Stevepb
