Paris, le 12 septembre 2017 à 17h45 : HiPay (code ISIN FR0012821916 - HIPAY), la fintech spécialisée dans les paiements, annonce le lancement de HiPay Sentinel , une nouvelle technologie offrant aux marchands une gestion de la fraude toujours plus efficace.

Avec une croissance de 14 % au premier trimestre 2017, le marché du e-commerce continue sa croissance, et ce partout dans le monde. Cette forte hausse du volume de transactions en ligne confronte toujours plus les e-commerçants au risque de fraude.

Say Hi to HiPay Sentinel

En 2014, HiPay développe sa première technologie de détection des fraudes : Fraud Protection Service . Parce qu'une lutte efficace contre la fraude nécessite de s'adapter aux spécificités métier, ce module analyse 80 types de données de paiement ainsi que des données métiers spécifiques à chaque marchand.

Aujourd'hui, HiPay Sentinel va encore plus loin : « Nous avons compris les enjeux que représentent l'expérience utilisateur. C'est en ce sens que nous avons pensé notre instrument de lutte contre la fraude, HiPay Sentinel. Aux fonctionnalités existantes du FPS ont été ajoutées deux innovations majeures : la combinaison possible de plusieurs critères au sein d'une même règle et l'analyse plus efficace des transactions dites « challenged », c'est-à-dire nécessitant une revue manuelle plus approfondie de la part du marchand, grâce à l'Intelligence Artificielle . » explique Virginie Koçun, Head of Fraud chez HiPay.

Jusqu'à présent, les règles de scoring , c'est-à-dire la notation du risque de fraude pour chaque transaction, ne pouvaient contenir qu'un seul critère. Désormais, les marchands pourront cumuler jusqu'à quatre critères différents au sein d'une seule et même règle. Une nouvelle fonctionnalité qui permet d'affiner considérablement l'analyse des transactions.

Smart Decision : l'Intelligence Artificielle au service de la lutte contre la fraude

Le module de scoring permet un premier filtrage des transactions. A l'issue de cette première étape, un certain nombre de transactions requiert une analyse plus approfondie. Cette revue demande des ressources et des compétences représentant un coût significatif. Il s'agit également d'un processus long qui tend à dégrader l'expérience des consommateurs dans la mesure où leurs paiements sont placés en suspens jusqu'à leur traitement manuel.

Désormais partie intégrante de HiPay Sentinel, Smart Decision , fonctionnalité d'analyse des transactions automatique et auto-apprenante, permet de limiter les ressources allouées à cette revue et d'être beaucoup plus réactif dans le traitement des transactions à risque.

« Avec Smart Decision, nous mettons à disposition de nos clients notre expertise dans la gestion du risque et nous confions ainsi l'étape de revue approfondie des transactions à des algorithmes bénéficiant de capacités d'apprentissage et d'auto-adaptation. Le Machine Learning nous permet ainsi d'évaluer statistiquement et dynamiquement le niveau de risque des transactions « challenged » afin de prendre la meilleure décision en temps réel. Décision qui, au-delà de la dimension statistique, prend également en compte l'aspect business de chaque marchand. » complète Alexandre Czech, Chef de Projet Data Science chez HiPay.

Pour le lancement de cet outil, les équipes R&D de HiPay ont travaillé en partenariat avec les leaders de l'industrie, prenant en compte leurs remarques et leurs attentes en termes de prévention contre la fraude en ligne.

« Nous sommes heureux de proposer HiPay Sentinel à nos clients, premier module de lutte contre la fraude intégrant les technologies du Machine Learning. La lutte contre la fraude étant un sujet primordial pour de très nombreux marchands. Cette innovation a un avenir certain dans le secteur de la vente en ligne. HiPay Sentinel est une nouvelle étape dans le développement technologique de HiPay au service de ses clients et de l'amélioration de l'expérience consommateur. » conclut Grégoire Bourdin, Directeur Général de HiPay.

Prochaine communication financière : 7 novembre 2017 - Chiffre d'affaires du 3 e semestre 2017.