Identity Insights - Advisor [Aperçu pour développeurs]

Identity Insights fournit des indications issues du secteur des télécommunications qui peuvent s'avérer difficiles à traduire en décisions concrètes. Ce défi se manifeste dans trois domaines :

• Informations pertinentes : Quels sont les signaux qui comptent pour votre cas d'utilisation ?
• Interprétation des données : En quoi les signaux ont-ils une incidence sur votre cas d'utilisation ?
• Prise de décision : Quelle décision devriez-vous prendre en fonction des signaux positifs, négatifs et manquants ?

Qu'est-ce qu'Advisor ?

Advisor est une fonctionnalité de l'API Identity Insights qui analyse les signaux bruts issus des télécommunications et formule des recommandations, ce qui évite d'avoir à interpréter chaque signal individuellement ou à élaborer une logique décisionnelle à partir de zéro.

Advisor présente les indicateurs sous-jacents utilisés dans chaque évaluation et explique ses analyses, ce qui vous permet de valider ses résultats au regard de votre contexte métier.

Advisor comprend trois composantes interconnectées :

• Modèles : Chaque modèle définit des « Insights » recommandés, des définitions de signaux basées sur les valeurs des attributs, ainsi que des plages de valeurs pour ces attributs. Les modèles prédéfinis couvrent les cas d'utilisation et les secteurs d'activité courants ; vous n'avez donc pas besoin d'identifier les signaux pertinents, de définir des seuils ni de mettre à jour les critères de décision au fil du temps.
• Interprétation du signal : Advisor évalue chaque signal dans le contexte du modèle et fournit une analyse en langage naturel. Cette analyse explique les valeurs brutes aux équipes commerciales et opérationnelles.
• Conseils pour les mannequins : Advisor analyse les signaux pertinents et les valeurs de conseil individuelles — positives, négatives, d'alerte et manquées — et formule une recommandation POSITIVE, d'ALERTE ou NÉGATIVE. Vous recevez une recommandation plutôt qu'un ensemble de valeurs à rapprocher.

Modèles

Advisor organise les signaux en modèles prédéfinis qui correspondent à des objectifs spécifiques en matière de risque ou d'activité.

Prise de contrôle de compte (ATO)

Définition : Détecte le risque qu'une personne non autorisée accède à un compte existant ou en prenne le contrôle.

Le détournement de compte consiste en un accès non autorisé au compte ou au moyen d'authentification d'un utilisateur légitime. Il peut faire suite à une usurpation d'identité ou à une tentative d'hameçonnage et inclut le partage de compte ainsi que les comptes « mules » utilisés pour blanchir de l'argent. Les attaquants peuvent détourner un numéro de téléphone par le biais d'un échange de carte SIM afin d'intercepter l'authentification à deux facteurs (2FA), voler un téléphone ou dérober une carte SIM.

Exemples :

• Après un vol de carte SIM, un pirate réinitialise le mot de passe d'un compte bancaire et se connecte.
• Quelqu'un vole une carte SIM, obtient le code d'accès (PIN) et l'utilise dans un autre appareil.

Scénarios types :

• Connexion et authentification.
• Réinitialisation du mot de passe.
• Les opérations à haut risque, telles qu’un virement vers un nouveau bénéficiaire.

Identité synthétique

Définition : Détermine si une identité a été créée artificiellement à partir d'une combinaison de données réelles et de données fausses.

Une identité synthétique combine des informations réelles et fausses pour créer une personne qui n'existe pas. Les fraudeurs peuvent utiliser ces identités pour ouvrir des comptes, bénéficier de promotions ou commettre des fraudes au fil du temps. Le trafic artificiellement gonflé (AIT) peut utiliser des identités synthétiques pour manipuler le trafic télécom. Dans certains cas, les signaux indiquant une identité synthétique reflètent une erreur commise par un client légitime.

Exemples :

• Un vrai numéro de téléphone, un faux nom et une fausse date de naissance.
• Un nombre aléatoire, un nom valide et une fausse adresse e-mail.
• Un numéro non mobile qui ne peut être associé à aucune personne.

Scénarios types :

• Processus d'intégration des utilisateurs non vérifiés.
• Création d'un compte.
• Promotions et abus en matière de promotion.

Usurpation d'identité

Définition : Détecte si un utilisateur se fait passer pour une personne existante sans avoir accès aux appareils ou aux Accounts de cette dernière.

L'usurpation d'identité vise à faire croire à des systèmes ou à des personnes qu'un pirate informatique est quelqu'un d'autre. Elle repose souvent sur l'utilisation de données personnelles volées et sur des techniques d'ingénierie sociale.

Exemples :

• Un escroc appelle un opérateur de téléphonie mobile et se fait passer pour le titulaire de l’Account : « Bonjour, j'ai perdu mon téléphone. Pouvez-vous transférer mon numéro sur une nouvelle carte SIM ? » Le fraudeur utilise des données personnelles volées, telles que le nom, la date de naissance et les quatre derniers chiffres d'un numéro d'identification, pour passer les contrôles d'identité.
• Un fraudeur se procure le nom, la date de naissance et l'adresse d'une personne, puis utilise un numéro de téléphone personnel pour faire une demande de crédit. Lorsque le prêteur interroge Identity Insights, le contrôle « Subscriber Match » détecte que le numéro de téléphone n'est pas enregistré au nom et à l'adresse fournis. La demande est alors signalée comme une tentative probable d'usurpation d'identité avant que le prêteur n'accorde le crédit.

Scénarios types :

• Intégration des utilisateurs.
• Récupération d'account.
• Des contextes d'authentification peu fiables, par exemple des pièces d'identité difficiles à valider ou numérisées.

Expérience client

Définition : Il met l'accent sur l'optimisation de l'expérience utilisateur plutôt que sur la détection des fraudes.

Ce modèle vous aide à prendre des décisions adaptées au contexte lorsque vous communiquez avec des clients ou que vous les servez. Il vous aide à répondre aux questions suivantes :

• Ce numéro de téléphone est-il susceptible d'être associé à une seule personne ?
• Est-ce le bon moment pour contacter le client ?
• Faut-il envoyer un SMS, passer un appel ou envoyer une notification via une application ?
• Devriez-vous tenir compte de l'itinérance dans votre stratégie commerciale ou de service ?

Scénarios types :

• Identifiez les numéros fixes avant d'envoyer un mot de passe à usage unique (OTP) lors de la création d'un compte. Un numéro de téléphone fixe ou VoIP (Voice over Internet Protocol) nécessite un recours à la voix, ce qui peut entraîner une augmentation du taux d'abandon. Utilisez Advisor pour choisir un canal d'authentification plus adapté ou informez l'utilisateur que l'OTP lui sera communiqué par voix.
• Au moment de la commande, vérifiez si un numéro de téléphone est susceptible d’être valide. Cela vous permet de demander aux clients de corriger les numéros invalides avant l’expédition, sans alourdir le processus d’authentification lors du paiement.
• Adaptez les horaires ou le canal des communications sortantes en fonction du pays du client, de son fuseau horaire ou des coûts potentiels des appels.

Interprétation des signaux

Pour chaque modèle, Advisor analyse les attributs fournis par Identity Insights, compare leurs valeurs aux définitions et aux seuils propres à chaque modèle, puis génère une interprétation pour chaque signal :

• Conseil : Une évaluation catégorique de la signification du signal dans le contexte du modèle.
• Évaluation : Une explication en langage naturel des raisons pour lesquelles Advisor a formulé ce conseil dans le contexte du cas d'utilisation.

Vous n'avez pas besoin d'interpréter la signification brute de chaque valeur d'attribut ni de déterminer si celle-ci représente un risque ou un signal positif.

Valeurs de référence

Exemples

Modèle de piratage de compte — Remplacement de carte SIM détecté

{
  "attribute": "sim_swap.is_swapped",
  "attribute_value": TRUE,
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "A SIM swap represents a high risk of account takeover."
}

Modèle d'identité synthétique — Numéro de portable confirmé

{
  "attribute": "current_carrier.network_type",
  "attribute_value": "MOBILE",
  "advice": "POSITIVE",
  "assessment": "The phone number is assigned to a mobile carrier. While this does not mean the phone number is assigned to a subscriber or reachable, this is a positive signal to mitigate different sort of frauds."
}

Modèle d'usurpation d'identité — Non-correspondance du nom de l'abonné

{
  "attribute": "subscriber_match.given_name_match, subscriber_match.family_name_match",
  "attribute_value": "Neither is EXACT or HIGH",
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "Impersonation risk is high because several key attributes do not match the telco operator's records."
}

Modèle d'expérience client — Format de numéro de téléphone non valide

{
  "attribute": "format.format_valid",
  "attribute_value": FALSE,
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "Do not trust phone numbers with invalid format."
}

Lacunes de couverture et informations manquantes

Advisor identifie également les « Insights » recommandés qui n’ont pas été inclus dans la demande ou qui ne sont pas disponibles pour un numéro de téléphone. Lorsqu’un « Insight » recommandé est manquant, Advisor génère un MISSED_INSIGHT signal :

{
  "attribute": "sim_swap",
  "advice": "MISSED_INSIGHT",
  "assessment": "This Insight is recommended for the Advisor account takeover model."
}

Chaque modèle définit des « Insights » recommandés, c'est-à-dire les attributs les plus pertinents pour ce cas d'utilisation. Cela permet d'identifier les lacunes de couverture susceptibles de nuire à la fiabilité de l'évaluation et vous aide à optimiser vos requêtes « Insights » au fil du temps. Le insights_completeness_ratio La section suivante illustre l'impact des signaux manquants sur le niveau de confiance de l'évaluation.

Conseils pour les mannequins

Une fois que Advisor a analysé tous les signaux, il les synthétise en une recommandation au niveau du modèle : POSITIF, AVERTISSEMENT ou NÉGATIF. Cette recommandation résume le profil global des signaux pour le cas d'utilisation évalué.

Métriques

Advisor fournit des indicateurs qui décrivent la composition et la qualité de l'évaluation du signal. Ces indicateurs servent de base à la recommandation finale du modèle et vous aident à évaluer le niveau de confiance et le caractère déterminant du résultat.

Taux d'exhaustivité des informations

Rapport entre le nombre d'« Insights » disponibles (sans données manquantes) et le nombre total d'« Insights » recommandés pour le modèle. Un rapport faible indique qu'Advisor a évalué le modèle à partir d'un ensemble de données limité, ce qui réduit la fiabilité.

insights_completeness_ratio = available insights / recommended insights

Par exemple, le synthetic_identity Le modèle comporte format, original_carrieret subscriber_match comme le recommande Insights. Si seulement… format si cette information est disponible, le rapport est de un sur trois :

{
  "insights_completeness_ratio": 0.33
}

Ratios de conseil

Trois ratios complémentaires décrivent la répartition des résultats entre les signaux évalués dans le modèle. MISSED_INSIGHT Les signaux sont exclus de ce calcul. Seuls les signaux POSITIFS, d'AVERTISSEMENT et NÉGATIFS sont pris en compte dans le dénominateur.

Soient les signaux suivants :

{
  "signals": [
    {
      "attribute": "format.is_format_valid",
      "advice": "POSITIVE",
      "assessment": "According to the global and local numbering standard this number can be legitimately assigned by carriers to subscribers."
    },
    {
      "attribute": "current_carrier.network_type",
      "advice": "WARNING",
      "assessment": "Insight original_carrier is recommended if current_carrier.network_type is not mobile or available."
    },
    {
      "attribute": "roaming",
      "advice": "MISSED_INSIGHT",
      "assessment": "Insight missed - This Insight is recommended to evaluate advisor synthetic_identity model."
    }
  ]
}

Les ratios sont calculés à partir des deux signaux non manqués :

{
  "positive_ratio": 0.5,
  "warning_ratio": 0.5,
  "negative_ratio": 0.0
}

Ratio pondéré

Un score normalisé unique permet de refléter la qualité globale du signal en attribuant des coefficients de pondération fixes à chaque résultat de conseil :

POSITIVE → 1
WARNING → 0.5
NEGATIVE → 0

La somme pondérée est ensuite divisée par le nombre total de signaux non manqués. Par exemple, si l'on dispose de 10 « POSITIFS », 3 « AVERTISSEMENTS » et 2 « NÉGATIFS » :

(10 × 1) + (3 × 0.5) + (2 × 0) = 10 + 1.5 + 0 = 11.5

Total signals, excluding MISSED_INSIGHT: 10 + 3 + 2 = 15

weighted_ratio: 11.5 / 15 = 0.77

Un ratio pondéré proche de 1,0 traduit un profil de signaux majoritairement positif. Une valeur proche de 0,0 indique un profil dominé par des signaux de risque ou négatifs.

Critères de conseil

Advisor prend en charge trois critères d'agrégation. Choisissez le critère qui correspond le mieux à votre appétit pour le risque et à la disponibilité de vos données.

Scénario le plus défavorable (model_advice.worst_case)

La recommandation globale constitue le signal individuel le plus négatif de l'évaluation. Un seul signal NÉGATIF rend la recommandation du modèle NÉGATIVE, quel que soit le nombre de signaux positifs présents. Si tous les signaux sont MISSED_INSIGHT, le conseil par défaut est « AVERTISSEMENT ».

Adoptez cette approche prudente dans les contextes nécessitant un niveau de sécurité élevé, tels que les transactions financières ou la récupération d'Account, où le coût d'une fraude non détectée dépasse largement celui d'une procédure plus contraignante.

Basé sur l'exhaustivité (model_advice.completeness)

L'Advisor élabore ses recommandations générales à partir de la insights_completeness_ratio, qui indique dans quelle mesure l'ensemble de signaux recommandé est disponible. Ce critère considère la disponibilité des données comme un indicateur de risque, car une évaluation reposant sur un nombre restreint de signaux est moins fiable.

Utilisez ce critère lorsque des données incomplètes doivent susciter la prudence ou lorsque vous avez besoin d'un seuil minimal de couverture du signal avant de donner suite à une recommandation.

Basé sur la pondération (model_advice.weighted_ratio)

L'Advisor élabore ses recommandations générales à partir de la weighted_ratio, qui équilibre les signaux POSITIFS, d'AVERTISSEMENT et NÉGATIFS. Si tous les signaux sont MISSED_INSIGHT, le conseil par défaut est « AVERTISSEMENT ».

Utilisez ce critère lorsqu'un profil présentant un signal positif fort ne doit pas être remis en cause par un seul résultat ambigu et lorsque vous souhaitez réduire les difficultés inutiles pour les utilisateurs légitimes.

Sécurité adaptative

Les recommandations générées par Advisor doivent toujours être considérées comme un élément parmi d’autres au sein d’un processus décisionnel plus large, et non comme un verdict en soi. Les signaux issus des télécommunications sont des indicateurs probabilistes, et non des preuves de fraude ou de légitimité. Pour une efficacité optimale, vous devez associer les résultats d’Advisor à des signaux non issus des télécommunications, tels que les données sur les appareils, l’analyse comportementale, le contexte des transactions et l’historique interne des risques. Aucun signal ne doit à lui seul déterminer une décision, et les processus de gestion des risques doivent être conçus pour combiner plusieurs sources d’information et appliquer des solutions de repli prudentes lorsque des informations clés font défaut ou sont incomplètes.

Utilisez la sécurité adaptative pour appliquer un niveau de friction approprié en fonction du risque détecté. Un profil à faible risque, avec un modèle bien couvert, peut permettre une expérience quasi sans friction. Un profil à risque moyen, avec des signaux ambigus ou manquants, peut déclencher une mesure de renforcement, telle qu’un mot de passe à usage unique (OTP), une authentification silencieuse ou un contrôle biométrique. Un profil à haut risque présentant plusieurs signaux NÉGATIFS, un faible taux d’exhaustivité ou des indicateurs tels qu’un récent échange de carte SIM et une non-correspondance de l’abonné peut déclencher un examen de la transaction, une vérification approfondie ou un rejet. Advisor apporte la dimension propre au secteur des télécommunications à ce tableau des risques : passive, en temps réel et indépendante des données que l’utilisateur peut manipuler.

Identity Insights et Advisor sont particulièrement efficaces lorsqu’ils sont intégrés à un moteur décisionnel contrôlé et optimisé en permanence par la marque. Advisor se charge de la partie la plus complexe — l’interprétation des signaux bruts issus des opérateurs télécoms et leur traduction en une évaluation des risques spécifique au modèle — tout en vous laissant le soin de définir la logique de décision finale, la configuration des seuils et les règles métier. Au fil du temps, à mesure que vous gagnez en confiance dans des signaux et des modèles spécifiques, le moteur décisionnel peut être ajusté pour accorder davantage d’importance aux signaux de télécommunications dans les parcours où ils s’avèrent systématiquement décisifs, et moins d’importance dans les contextes où d’autres signaux dominent. Il en résulte une stratégie de lutte contre la fraude et d’amélioration de l’expérience client à la fois fondée sur des principes et adaptative — une stratégie qui gagne en précision à chaque interaction.