Résultats
Le défi
L'entreprise fintech traitait des milliers de transactions par jour et perdait environ 2,3 % de son chiffre d'affaires à cause de transactions frauduleuses. Son système de détection de fraude à base de règles générait trop de faux positifs (blocage d'utilisateurs légitimes) tout en laissant passer des schémas de fraude sophistiqués. Les fraudeurs utilisaient des VPN, des appareils jetables et des identifiants volés pour contourner les contrôles traditionnels.
La solution
Tracio a été intégré au parcours de paiement via un SDK JavaScript léger. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur les adresses IP et les identifiants d'appareil, Tracio analysait les schémas comportementaux — vitesse de frappe, mouvements de la souris, comportement de défilement et modes d'interaction — pour établir un profil de risque à chaque session. Le système a appris les schémas des utilisateurs légitimes de l'entreprise et signalait les sessions qui s'en écartaient nettement.
Le résultat
Les pertes liées à la fraude ont diminué de 67 % au cours du premier trimestre suivant le déploiement. Tout aussi important, le taux de faux positifs a chuté de 40 %, ce qui signifie que moins de clients légitimes se voyaient empêchés de finaliser leurs transactions. Le système a démasqué un réseau de fraude qui opérait sans être détecté depuis des mois, en reconnaissant des schémas comportementaux communs à des comptes en apparence sans lien.
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