Shield
Co-développement, avec une spin-off du CNRS de Grenoble, d'une IA prédictive qui repère un profil de fraudeur avant le paiement et l'oriente vers un autre parcours. But : protéger les contrats de vente à distance d'un éditeur de services B2C en forte croissance, sans perdre de clients.
Une brique d'analyse comportementale placée avant la transaction, dans le parcours de souscription. Pour chaque nouvel utilisateur, elle croise près d'un millier de signaux, les compare à des profils de fraudeurs construits à partir de l'historique, puis choisit le parcours de paiement adapté au niveau de risque.
Le taux de chargeback a nettement baissé et le taux de transformation n'a pas souffert. Les indicateurs sont restés sous les seuils de surveillance de Visa et de Mastercard. Les contrats de vente à distance de la filiale la plus rentable du groupe ont été préservés, et sa croissance a pu continuer.
La croissance devenait un risque
Sur un service B2C vendu par carte bancaire, chaque souscription contestée devient un chargeback : la banque du porteur reprend le montant au marchand. Au-delà de la perte de chiffre d'affaires, les réseaux de cartes mesurent ces litiges marchand par marchand. Plus le nombre d'utilisateurs augmentait, plus l'éditeur se rapprochait de leurs seuils.
Montant reversé, frais de litige
Chaque chargeback annule la vente et ajoute des frais de traitement facturés par l'acquéreur.
Programmes Visa et Mastercard
Au-delà d'un volume et d'un taux mensuels de litiges, le marchand entre dans un programme de surveillance assorti de pénalités.
Perte du contrat VAD
En cas de dépassement durable, la banque peut résilier le contrat de vente à distance. Pour un service vendu en ligne, c'est l'arrêt du chiffre d'affaires.
Souscription et paiement par carte. Seul moment où le marchand peut encore agir.
Le service est consommé. Rien ne distingue encore un client sincère d'un fraudeur.
Le porteur conteste auprès de sa banque. Le litige remonte au marchand.
Les réseaux consolident le volume et le taux de litiges du marchand.
Quand le chargeback arrive, il est trop tard pour l'éviter. La seule réponse durable est de prédire le risque au moment de la souscription.
Comprendre qui conteste, et comment
Avec les chercheurs, nous sommes partis des litiges passés. Chaque chargeback reçu a servi d'étiquette pour relire le parcours de l'utilisateur concerné. De cette analyse sont sortis des profils types de fraudeurs, dont chacun laisse une trace comportementale reconnaissable.
Le contestataire opportuniste
Titulaire légitime de la carte, il consomme le service puis nie l'avoir souscrit. C'est la fraude la plus fréquente sur les services B2C.
L'utilisateur de carte volée
Il paie avec des coordonnées qui ne sont pas les siennes. Le vrai titulaire contestera dès son relevé reçu.
Le testeur de cartes
Il enchaîne les tentatives pour vérifier des numéros. Ses rafales laissent une signature de vitesse et de répétition.
Le récidiviste
Déjà à l'origine d'un litige, il revient sous une autre identité en changeant d'adresse, de carte ou d'appareil.
Pris seul, aucun signal ne prouve rien. C'est leur combinaison, près d'un millier par utilisateur, qui fait apparaître un profil. Le modèle produit un score de risque, pas une accusation.
Ne pas refuser le client, changer son chemin de paiement
Bloquer chaque profil suspect aurait fait chuter la conversion. Le choix décisif a été d'utiliser le score pour aiguiller l'utilisateur plutôt que pour le rejeter. Le client sincère passe toujours, et le risque se déplace vers des moyens de paiement qui n'exposent pas le marchand au chargeback carte.
Le score n'exclut personne. Il choisit le moyen de paiement qui protège le contrat VAD tout en laissant l'utilisateur souscrire.
Moins de litiges, autant de clients
Ce que ce projet enseigne
- 01
Le chargeback est un risque de survie, pas seulement un coût. Ce qui est en jeu n'est pas la perte unitaire mais le droit d'encaisser par carte. Le sujet relève de la direction générale.
- 02
Agir au seul moment où c'est possible. Le litige arrive des semaines après la vente. La prévention ne peut se faire qu'en amont du paiement, avec un modèle prédictif.
- 03
Aiguiller plutôt que bloquer. Un modèle qui refuse coûte des clients à chaque faux positif. Un modèle qui oriente vers un autre paiement rend les faux positifs presque gratuits.
- 04
Le passé fournit les étiquettes. Chaque litige reçu est une donnée d'apprentissage. Relire les parcours des fraudeurs avérés a été plus utile qu'empiler des règles a priori.
- 05
La recherche publique accélère l'industrie. Associer l'expertise scientifique d'une équipe issue du CNRS à la connaissance métier de l'éditeur a permis de passer de l'hypothèse à la production.
Un risque de paiement qui menace votre croissance ?
Lecture des indicateurs des réseaux, modélisation du risque, arbitrage entre conversion et fraude : nous intervenons du diagnostic jusqu'à la mise en production.
Signaux utilisés, profils détaillés, seuils de score, règles d'aiguillage et prestataires de paiement ne sont pas communiqués. Ils peuvent être présentés dans le cadre d'une mission.
