La technologie au service de la lutte contre la fraude

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La technologie au service de la lutte contre la fraude

Dans un contexte où le nombre de fraudes ne cesse de croitre, de nouvelles solutions technologiques apparaissent pour accompagner plus efficacement les directions financières dans leur lutte contre les fraudeurs.

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L'année dernière a été une fois de plus marquée par le développement du nombre de fraudes en entreprise. Selon les dernières études disponibles, le constat est sans appel : plus de 8 entreprises sur 10 déclarent avoir été victimes d'au moins une tentative de fraude. La menace s'intensifie, et les entreprises françaises sont ciblées en continu : 25% d'entre elles ont subi plus de 10 tentatives de fraude dans l'année. Que ce soit sur le plan géographique, sectoriel ou encore sur le niveau de chiffre d'affaires généré, toutes les sociétés semblent être des cibles potentielles. Des entreprises très sensibles dans le domaine de la sécurité ont été la cible de tentatives de fraude. D'autres sociétés, dont le métier est de conseiller leurs clients sur les problématiques de sécurité, ont elle aussi été victimes. Bref, plus aucune entreprise n'est à l'abri, et c'est là que réside le vrai danger mais heureusement des solutions existent !

Innovations et nouvelles technologie, fers de lance de la lutte anti-fraude

Lutter efficacement contre la fraude, passe bien entendu par une mobilisation forte de tous les acteurs de la communauté financière. Les entreprises adaptent leur organisation, elles renforcent les processus internes, sensibilisent et forment leur personnel aux diverses typologies de fraude. Mais pour que l'ensemble de ces actions soient pleinement efficaces, il est impératif qu'elles soient soutenues par des solutions technologiques pertinentes, qui elles-mêmes évoluent et s'adaptent à ces nouveaux enjeux.

Et dans ce domaine, deux concepts sont devenus très rapidement incontournables, particulièrement lorsqu'il s'agit d'imaginer des solutions anti-fraude: le Big Data et le Machine Learning. De façon très simplifiée, on peut résumer la problématique technique du Big Data à la gestion d'énormes volumes de données, le plus souvent en temps réel. Pour ce faire, il convient d'utiliser des outils spécifiques. En ce qui concerne le Machine Learning, cela consiste en la mise en place d'algorithmes en vue d'obtenir une analyse prédictive à partir de données, dans un but précis. C'est en quelque sorte l'apprentissage par l'exemple.

Et l'on perçoit très vite, le potentiel de ces nouvelles technologies dans un cadre de lutte contre la fraude. En effet, pouvoir exploiter des informations concernant plusieurs millions de coordonnées bancaires et d'ordres de paiements qui transitent par une plateforme 100% Cloud comme celle de Kyriba, pouvoir analyser les comportements d'usage (fréquence de paiement d'un fournisseur, nombre de signature sur une typologie de paiement), le nombre de paiements effectués vers un même compte bancaire, ou encore une fréquence d'utilisation d'un même IBAN sur une période, représentent autant d'indicateurs très intéressants à suivre afin de détecter des fraudes potentielles.

Autre exemple : la perspective de pouvoir attribuer un score à un IBAN - en fonction du résultat d'un certain nombre de critères d'analyse - un score qui traduirait le risque potentiel à l'utiliser dans le cadre d'un paiement. Cette perspective est aujourd'hui une réalité, grâce à ces nouveaux outils qui ouvrent de nouveaux champs d'action et offrent de fantastiques opportunités pour renforcer davantage la sécurité des entreprises.


Une approche multi canaux qui élargit le balayage anti fraude

Il n'existe pas cependant à ce jour de solution automatisée permettant de confirmer seule qui est le propriétaire d'un compte bancaire. Notamment lorsqu'un compte bancaire n'est pas encore présent dans les historiques (cas d'un nouveau compte bancaire) ou y est insuffisamment présent. Ou lorsqu'un fournisseur indique un compte bancaire de factor comme compte de règlement (dans ce cas, le compte bancaire n'appartient pas au fournisseur...).

Compte tenu des enjeux, les algorithmes doivent dès lors être renforcés par une enquête manuelle. Via un audit scripté du titulaire du compte bancaire, exécuté par des équipes expertes et outillées de solution technologique. La technologie est toujours prépondérante.

Cette combinaison des canaux d'analyse élargit le balayage des données et permet d'atteindre la fiabilité requise. Tout en collectant des informations à forte valeur ajoutée en termes de données sur les fournisseurs (contacts, coordonnées...).

Un nouveau service innovant pour lutter contre la fraude aux faux fournisseurs

Alors que la fraude au faux fournisseur représentait en 2017 le 3ème type de fraude la plus répandue en France selon la dernière étude de Euler Hermès /DFCG, il n'existait sur le marché aucune solution technologique efficace. Pourtant le risque est bien réel. La fraude " aux faux fournisseurs ", qui consiste pour des fraudeurs à contacter des entreprises en se faisant passer pour des fournisseurs changeant leurs coordonnées bancaires, représente 56% des tentatives de fraude dont sont victimes les entreprises françaises.

Mais une fois de plus, la communauté financière et les éditeurs de solutions, dont Kyriba, se sont mobilisés et ont innové afin d'apporter une réponse adaptée aux besoins des directions financières. Une réponse qui, comme toujours, est la combinaison de services à valeur ajoutée (enrôlement des fournisseurs, contrôles des informations du fournisseur, surveillance des traitements automatisés, etc.) et d'éléments technologiques. Chez Kyriba, cette solution existe et s'appelle KVerif. Ce qui est notable, c'est qu'elle est née du besoin des clients et s'est construite en co-innovation et collaboration avec eux tels que Spie-Batignolles et le groupe COLAS.

C'est ainsi que ce nouveau type de service a vu le jour. Grâce à ce service, les donneurs d'ordres peuvent désormais faire vérifier les coordonnées bancaires de leurs fournisseurs et ainsi être certains de payer le bon fournisseur sur le bon compte bancaire. Une réponse complète, fiable, évolutive, et innovante pour contrer le fléau de la fraude aux faux fournisseurs et ne plus subir les usurpations d'identité à l'origine de ces escroqueries.

Dans cet exemple, la technologie joue une fois de plus son rôle de catalyseur pour le développement d'innovations au service des responsables financiers les plus exigeants en matière de lutte contre la fraude. Innover sans cesse pour lutter toujours plus efficacement contre la fraude est la seule voie à suivre, celle qui va permettre à la communauté financière de toujours garder une longueur d'avance sur les fraudeurs.

Kyriba

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