Sommaire
Pourquoi les comportements clients sont devenus un indicateur clef
Signaux faibles et typologies de comportements à risque
Comment les solutions RegTech exploitent ces données
Vers une conformité prédictive : enjeux et limite
Et si le véritable déclencheur d’une alerte de conformité se cachait… dans un simple changement d’habitude client ?
Dans les établissements bancaires, la fraude se niche désormais dans des comportements apparemment anodins : virements rapides vers des comptes nouveaux, connexions géolocalisées atypiques ou modifications répétées de données personnelles.
Selon l’OSMP, le montant total de la fraude aux moyens de paiement scripturaux a atteint 1,195 milliard d’euros en 2022, malgré une baisse de 4 % par rapport à 2021, tandis que le volume des opérations frauduleuses a progressé de 5,2 %.
Ces chiffres révèlent clairement que la fraude ne se limite plus à des actes isolés : elle s’inscrit dans la répétition de micro-écarts comportementaux.
Paradoxalement, le taux de fraude au virement, bien que faible (0,001 %), représente une part croissante des montants fraudés, confirmant l’émergence de schémas progressifs plutôt que d’attaques frontales.
Dans ce deuxième épisode dédié à la conformité bancaire, nous allons voir comment les banques s’appuient désormais sur le scoring comportemental, les profils dynamiques et les technologies RegTech pour transformer chaque micro-écart détectable en levier de vigilance active.
Pourquoi les comportements clients sont devenus un indicateur clef
Dans les dispositifs de conformité bancaire, la simple vérification des seuils ou des justificatifs ne suffit plus. Les fraudeurs ont appris à se fondre dans les règles. Ils fractionnent les montants, automatisent les opérations et adaptent leurs actions aux limites connues du système.
C’est pourquoi le comportement client est devenu l’un des premiers déclencheurs d’alerte. Ce n’est plus ce qu’un client fait qui alarme, mais comment il le fait, quand, avec quelle cohérence et dans quelle séquence.
Un virement international n’est pas suspect en soi. Il le devient si le client n’en a jamais réalisé ou si ce virement s’inscrit dans une série d’actions inhabituelles :
- Modification d’adresse
- Ajout de bénéficiaire
- Connexion depuis un autre pays
C’est la rupture de logique qui signale un risque.
Cette évolution répond à une réalité opérationnelle : les fraudeurs n’agissent plus de manière isolée. Ils testent les failles par micro-écarts et exploitent les angles morts des dispositifs statiques.
Les outils de conformité doivent donc suivre des logiques séquentielles, s’appuyer sur un profil client évolutif et interpréter des données comportementales plutôt que simplement financières.
En intégrant ces paramètres, les banques peuvent affiner leur détection, réduire les faux positifs et hiérarchiser les alertes en fonction du scoring comportemental réel.
Signaux faibles et typologies de comportements à risque
Identifier un comportement suspect ne consiste plus à repérer une infraction manifeste. Dans une logique de conformité bancaire moderne, il s’agit d’interpréter des écarts subtils, souvent dissimulés dans une séquence d’actions apparemment normales. On parle alors de signaux faibles.
Un signal faible, c’est une anomalie comportementale isolée qui, prise seule, ne justifie pas d’alerte. Mais replacée dans le contexte d’un profil client dynamique, elle devient révélatrice. C’est par exemple un virement inhabituel à un nouvel IBAN, un pic soudain d’activité sur un compte dormant, ou encore, un changement rapide de plusieurs données personnelles.
Les établissements bancaires établissent un profil comportemental client, basé sur les schémas transactionnels, les usages des appareils ou les canaux de connexion. Toute déviation importante par rapport à ce profil génère une alerte : c’est ce que décrivent les experts de TransUnion dans leur approche de détection de fraude bancaire.
Certaines typologies de comportements sont désormais bien identifiées dans les dispositifs de conformité :
- Profils fractionnés : multiplication de micro-transactions pour contourner les seuils classiques
- Profils instables : modifications fréquentes de coordonnées, d’appareils ou de canaux d’accès
- Profils éclatés : transferts répétés entre comptes liés, parfois au sein d’une même institution
- Profils géo-incohérents : connexions depuis plusieurs pays en peu de temps, sans justification logique
- Profils opportunistes : comportement « normal » pendant plusieurs mois, suivi d’actions soudaines à fort impact
Ces signaux faibles sont souvent détectés après croisement de plusieurs données. C’est là qu’interviennent les outils de scoring et d’analyse comportementale. Ils permettent de pondérer les écarts, de mesurer leur intensité, leur fréquence et leur écart-type par rapport à la norme.
La solution ne réside donc pas dans une surveillance intensive, mais dans une capacité à structurer les signaux, à leur donner du sens et à hiérarchiser les cas réellement à risque. Une approche impossible sans données bien organisées et sans outils capables d’interprétation contextuelle.
Comment les solutions RegTech exploitent ces données
Face à la complexité des schémas frauduleux et à la subtilité des signaux faibles, les outils traditionnels de conformité atteignent leurs limites. Les solutions RegTech permettent de passer d’un système basé sur la règle à une logique pilotée par la donnée.
Ces technologies exploitent des données multiples :
- Historiques de transaction
- Comportements de connexion
- Changements de paramètres clients…
Toutes ces informations sont agrégées pour construire un profil comportemental évolutif, capable de détecter des écarts subtils par rapport à la norme individuelle.
Grâce à l’intelligence artificielle, ces systèmes analysent chaque action en temps réel, les comparent à l’historique du client, puis calculent un scoring de risque dynamique. Ce score permet ensuite de hiérarchiser les signaux reçus, d’éliminer les faux positifs et de concentrer les efforts sur les cas réellement critiques.
Un autre atout majeur : la traçabilité. Chaque alerte générée est documentée, contextualisée et peut être expliquée en cas de contrôle. Cette transparence opérationnelle est aujourd’hui indispensable pour satisfaire les exigences des régulateurs.
C’est précisément l’approche adoptée par AP Solutions IO, acteur RegTech spécialisé dans les environnements bancaires. Leur technologie permet de détecter automatiquement des écarts comportementaux, de générer des alertes qualifiées et de produire des rapports exploitables, intégrés aux outils métiers.
En apportant une lecture structurée des comportements, ces solutions révolutionnent la conformité bancaire : elles ne l’alourdissent pas, elles l’augmentent.
Vers une conformité prédictive : enjeux et limites
À mesure que les schémas frauduleux se complexifient, la conformité bancaire doit évoluer d’un système réactif vers un modèle capable d’anticiper les dérives avant qu’elles ne surviennent. C’est toute l’ambition de la conformité prédictive : transformer les signaux faibles d’aujourd’hui en leviers d’alerte pour demain.
En s’appuyant sur des données comportementales croisées, des profils dynamiques et un scoring intelligent, les établissements bancaires peuvent désormais repérer les prémices d’un contournement ou d’un usage abusif, bien avant que celui-ci ne devienne un incident avéré. Cette logique permet d’optimiser les ressources, de réduire les faux positifs et d’augmenter la réactivité opérationnelle.
Mais cette transformation n’est pas sans exigences. Elle suppose une gouvernance rigoureuse des données, une transparence dans les critères d’analyse ainsi qu’une collaboration étroite entre conformité, directions métiers et équipes techniques. La conformité prédictive ne remplace pas l’humain : elle l’assiste, l’oriente, l’outille.
C’est dans cette optique que des acteurs comme AP Solutions IO proposent une approche structurée et agile, où la technologie vient renforcer la vigilance sans la déshumaniser. Détection, scoring, documentation, traçabilité : tout est pensé pour s’intégrer naturellement dans les flux existants, sans complexifier les opérations.
Car anticiper les risques ne relève plus d’un luxe ou d’une posture réglementaire. C’est désormais un facteur de robustesse, de réactivité… et de confiance.
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