Étude de cas : Détection de compte "Money Mule".

               
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Un grand établissement financier améliore de 50 % la détection des comptes de mules financières.


Détection des comptes de mules financières LexisNexis® Risk Solutions aide la banque à restituer $965 000 aux victimes de mules financières.


Contexte.

Ce grand établissement financier offre un large éventail de services, parmi lesquels des services bancaires aux entreprises et aux particuliers, des services de banque privée, des services d’assurance et des services de financement d’entreprise. Le client réside au cœur de la philosophie de la banque. Pour être respecté et apprécié de ses clients, l’établissement fait de la confiance l’un de ses principaux objectifs.

Un enjeu commercial important.

Les mules financières, c’est-à-dire les passeurs d’argent, jouent aujourd’hui un rôle clé dans un grand nombre de cas de fraude externe et autres types d’escroqueries dont les clients et les banques sont victimes dans l’ensemble du secteur. Armés d’informations d’identification obtenues lors de nombreux vols de données, les cybercriminels sont passés maîtres dans l’art de pirater des comptes bancaires en ligne légitimes. Leur objectif : s’assurer des gains financiers substantiels. Mais une fois que le fraudeur a infiltré un compte à l’aide d’identifiants volés, ou de techniques d’ingénierie sociale à l’encontre d’un client légitime, il a besoin de transférer l’argent vers un compte dont il a le contrôle et qui servira au blanchiment des gains acquis illégalement.

Les mules sont des personnes dont le compte bancaire est utilisé dans le but de blanchir le produit d’activités criminelles à travers le système financier. Elles sont recrutées, à leur insu ou non, pour le blanchiment de capitaux. Difficiles à tracer, les fonds sont rapidement transférés vers de vastes réseaux de comptes de mules sans lien apparent les uns avec les autres et ouverts auprès de différents établissements financiers.

Ce grand établissement financier souhaitait identifier l’activité des mules au sein de son environnement bancaire en ligne. Il lui fallait pour cela une solution permettant de déceler ces activités, d’empêcher le transfert des fonds et, au final, de garantir leur restitution aux victimes de la fraude.

"Alors que les mules financières deviennent de plus en plus intelligentes et sophistiquées, LexisNexis Risk Solutions nous donne les outils nécessaires pour garder une longueur d'avance, en découvrant les liens et les modèles que ces réseaux ont si longtemps cru introuvables."

Définition d’un comportement de confiance avec LexID® Digital.

Depuis le lancement de la solution de LexisNexis® Risk Solutions, la banque est en mesure d’identifier 50 % de comptes de mules financières en plus et a restitué aux victimes 965 000 $ de fonds obtenus de manière frauduleuse. Le réseau Digital Identity Network® de LexisNexis® est à l’origine de cette réussite. Il a mis en évidence des comportements anormaux indiquant la présence potentielle de mules financières en analysant des attributs tels que la géolocalisation, l’appareil et les anomalies comportementales.

Les renseignements mondiaux sur l’identité numérique ont permis à la banque de voir clairement l’entrelacs de comptes liés créés par les mules. Elle a ainsi pu associer les appareils connus des mules aux nouveaux comptes dès la connexion et être alertée par e-mail, ce qui l’a aidée à bloquer rapidement les nouveaux comptes des mules. Les renseignements sur les appareils et les adresses IP ont été mis à profit pour relier les appareils et détecter d’autres mules et réseaux. La banque est même allée jusqu’à identifier un réseau de fraude impliquant 140 comptes de mules. Elle a également facilité l’arrestation d’un recruteur de mules en exploitant les renseignements de LexisNexis Risk Solutions pour géolocaliser l’activité des comptes des mules.

La banque a par ailleurs déployé un modèle destiné à identifier des mules jusque-là inconnues à partir de schémas comportementaux. Ce modèle lui a permis d’analyser le comportement et les schémas à un niveau granulaire, et de distinguer plus précisément les nouvelles mules des changements de comportement des clients légitimes. Tenant compte des changements de comportement des utilisateurs de confiance, le modèle de mule a en outre contribué à réduire les points de friction pour les clients légitimes.

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