Comment la plateforme de nouvelle génération d'Oscilar vise à combler le fossé de la fraude IA d'une valeur de milliards

L’industrie des services financiers fait face à une crise croissante. Alors que les outils d’intelligence artificielle deviennent de plus en plus accessibles, les pertes dues à la fraude alimentée par la technologie IA devraient passer de 12,3 milliards de dollars en 2023 à $40 milliards d’ici 2027 rien qu’aux États-Unis — ce qui représente un taux de croissance annuel composé impressionnant de 32 %. Les défenses traditionnelles s’effondrent face à cette offensive, poussant des innovateurs comme Oscilar à repenser la vérification d’identité numérique de fond en comble.

Le problème : les solutions héritées ne peuvent pas suivre le rythme

Le fingerprinting d’appareils conventionnel et la biométrie comportementale ont été conçus pour une époque différente. Les fraudeurs d’aujourd’hui, armés d’outils IA démocratisés et de cadres d’attaque sophistiqués, peuvent systématiquement contourner ces approches plus anciennes. La vulnérabilité n’est pas une faiblesse mineure — elle est structurelle. Les systèmes traditionnels exposent leur logique de détection, les rendant des cibles prévisibles pour des attaques automatisées et des tentatives de rétro-ingénierie.

Les institutions financières et les fintechs se retrouvent piégées entre deux choix impossibles : accepter des pertes de fraude plus élevées ou mettre en place une sécurité lourde qui repousse les clients légitimes. Le statu quo n’est pas durable.

La réponse d’Oscilar : des signatures cognitives impossibles à falsifier

Sous la direction de la CEO Neha Narkhede — l’entrepreneure qui a co-créé Apache Kafka et a construit Confluent en une puissance de streaming de données en temps réel valorisée à $10 milliards, servant plus de 80 % des entreprises du Fortune 500 — Oscilar a développé une approche fondamentalement différente. La plateforme d’Intelligence d’Identité Cognitive de l’entreprise exploite une technologie propriétaire d’Identification Numérique & Comportementale pour analyser des milliers de signaux uniques à travers les dimensions réseau, appareil et comportement.

Plutôt que de s’appuyer sur un ensemble fixe de règles de détection, le système d’Oscilar génère des “signatures cognitives” dynamiques pour chaque interaction utilisateur. Ces signatures émergent de codes polymorphes et de chemins d’exécution qui changent d’une session à l’autre, rendant presque impossible pour des outils automatisés d’apprendre ou de reproduire ces modèles. L’architecture traite ce réseau complexe de signaux en temps réel sur une infrastructure distribuée capable de gérer plus de 100 000 transactions par seconde tout en adaptant continuellement les modèles ML aux nouvelles tendances de fraude.

S’appuyer sur une expertise approfondie

Le Chief Product Officer Saurabh Bajaj, qui a précédemment dirigé des initiatives de prévention de la fraude protégeant des entreprises du Fortune 500, des banques de premier ordre, des agences gouvernementales et des organisations de santé, a piloté le développement de la plateforme. Cette combinaison de rigueur en cybersécurité et de profondeur en prévention de la fraude a créé ce que l’équipe décrit comme une architecture “sécurité d’abord” — ce qui signifie que l’architecture elle-même empêche les fraudeurs de rétro-ingénierie les méthodes de détection.

Le résultat élimine le compromis traditionnel entre sécurité et expérience utilisateur. Les utilisateurs légitimes rencontrent un minimum de friction, tandis que les attaques d’identité synthétique sophistiquées et les schémas de fraude coordonnés deviennent exponentiellement plus difficiles à exécuter avec succès.

Innovations techniques clés

La plateforme introduit plusieurs capacités révolutionnaires : une technologie avancée de signatures cognitives crée des empreintes numériques uniques qui persistent à travers les appareils et sessions, rendant la création d’identités synthétiques presque impossible. Une architecture axée sur la sécurité utilise des protections de niveau militaire pour garder les méthodologies de détection cachées aux adversaires. La protection du parcours de bout en bout offre une authentification continue à tous les points de contact avec une évaluation du risque en temps réel. Le système exploite l’IA générative pour mettre à jour dynamiquement les stratégies de risque, et s’intègre parfaitement à l’infrastructure de gestion des risques existante.

Validation dans le monde réel

Les premiers retours confirment l’efficacité. Plus d’une dizaine de grandes institutions financières, dont Happy Money et Curve, déploient déjà la plateforme. Chez Happy Money, qui sert plus de 300 000 membres, le système surveille passivement les signatures cognitives lors des demandes de prêt et de la gestion des comptes sans ajouter de friction pour les demandeurs légitimes. La plateforme détecte des identités synthétiques sophistiquées et des tentatives de fraude qui passeraient inaperçues avec des défenses conventionnelles, permettant à l’institution de maintenir la confiance tout en protégeant le capital déployé auprès des emprunteurs.

Cette combinaison de réduction mesurable de la fraude et d’amélioration de l’expérience utilisateur suggère qu’Oscilar a résolu le problème central qui a longtemps hanté les générations précédentes de technologies de prévention de la fraude.