À mesure que la technologie continue d’avancer et d’évoluer, la sophistication et la variété des activités frauduleuses augmentent également. On estime qu’en 2026, la fraude aux cartes de crédit à elle seule atteindra 43 milliards de dollars dans le monde. Cet environnement dynamique représente un défi important pour les fournisseurs de services financiers qui doivent constamment s’adapter et innover pour garder une longueur d’avance sur les fraudeurs. Ne pas le faire risque d’être déjoué et exploité, entraînant d’importantes pertes financières et des dommages à la réputation.
Dans cet article, nous allons explorer les enjeux cruciaux auxquels font face les prêteurs et la fraude, en discutant de la façon dont les prêteurs peuvent améliorer leurs mécanismes de détection et de prévention de la fraude en réponse à l’évolution du paysage numérique. Nous explorerons la nécessité d’une approche proactive et dynamique de la prévention de la fraude, qui évolue en parallèle avec la technologie.
Nous examinerons aussi le pouvoir d’exploiter les données transactionnelles des clients pour atténuer la fraude. En tirant parti des informations tirées de ces données, les prêteurs peuvent non seulement détecter plus efficacement les activités frauduleuses, mais aussi prédire et prévenir les fraudes potentielles avant qu’elles ne se produisent.
Types et tendances de fraude à surveiller
- Fraude à l’identité synthétique : Les fraudeurs combinent des informations d’identité volées et fausses pour créer des identités « synthétiques »
- Prise de contrôle de compte : Les identifiants volés donnent aux fraudeurs accès à un compte réel. Ils changent ensuite les coordonnées et prennent le contrôle des fonds.
- Fraude par changement de carte : Utiliser des identifiants volés pour ouvrir de nouveaux comptes de carte de crédit afin d’obtenir des primes en argent, des points de récompense ou d’autres offres.
- Fraude Buy-Now-Pay-Later (BNPL) : Utilisation d’identifiants volés et vérifiés pour des transactions BNPL, réalisant un profit de 100% lorsqu’ils revendent les articles reçus.
- Empilement de prêts : Empiler plusieurs prêts au nom d’une personne (volés ou frauduleux) simultanément sans intention de rembourser le prêt.
- Fraude hypothécaire : Utilisation d’informations falsifiées pour obtenir une hypothèque ou un montant de prêt plus élevé que celui qui serait approuvé selon des données vraies.
- Fraude documentaire : Tentatives d’obtention d’un prêt à partir de documents faux ou modifiés, allant de falsifications modifiées à complètes.
- Fraude aux petites et moyennes entreprises (PME) : La fraude aux PME consiste à spéculer au nom d’identités réelles ou fausses associées à une entreprise et peut varier sous différentes formes, allant de la fraude au paiement, à la fraude sur l’origine de compte, à la fraude sur les prêts commerciaux, et plus encore.
Défis de détection de fraude auxquels font face les prêteurs
Les méthodes courantes de prévention de la fraude telles que le KYC et/ou la vérification d’identité, la vérification des revenus et l’intégration numérique ralentissent bien les fraudeurs, mais elles ne suffisent pas à identifier tous les signaux clés de fraude – surtout pour les emprunteurs pour la première fois ou les nouveaux clients. C’est pourquoi il est essentiel que les prêteurs, surtout les numériques, adoptent une approche plus complète de la détection de la fraude.
Une approche globale de la mitigation de la fraude peut inclure le recoupement des données entre diverses sources, ainsi que le routage des applications pour des examens manuels de fraude. Ces méthodes permettent une analyse plus approfondie des activités frauduleuses potentielles et peuvent grandement aider à la prévention de la fraude.
Cependant, il existe des limites à la mise en œuvre de ces méthodes, car elles peuvent être coûteuses, longues et pas toujours évolutives ou infaillibles. De plus, toutes les entreprises ne peuvent pas se permettre des analyses sophistiquées de fraude et des modélisations (comme des modèles prédictifs alimentés par l’IA), ce qui les rend vulnérables aux fraudeurs en constante évolution.
Atténuation de la fraude pour les prêteurs
Jetons un coup d’œil aux différents types d’atténuation de la fraude qui existent actuellement :
Méthode à double procédéNécessite des informations provenant de deux sources fiables pour vérifier soit le nom et l’adresse, le nom et la date de naissance, soit le nom et l’existence d’un compte financier. Les sources peuvent inclure : des pièces d’identité et relevés avec photo émis par le gouvernement, des lettres, des certificats, des formulaires et d’autres documents fournis par des sources fiables, telles que le gouvernement (par exemple, évaluations de taxes foncières, relevés d’avantages gouvernementaux, factures de services publics) et des entités financières (par exemple, relevés bancaires, relevés de cartes de crédit ou de prêt, chèques traités, microdépôts) Double vérification biométriqueFidèle à son nom, un utilisateur doit fournir une méthode biométrique de vérification, comme la reconnaissance faciale et/ou les empreintes digitales en plus des mots de passe dans le cadre de sa connexion numériqueAuthentification multifacteur (MFA) Une méthode d’authentification qui exige que l’utilisateur fournisse deux facteurs de vérification ou plus pour accéder à lui, comme un mot de passe plus une application d’authentificationVérification du revenuTraditionnellement, il s’agit d’un rapport de vérification du revenu, d’un document de l’employeur ou d’autres documents justificatifs prouvant un revenu vérifiable. L’agrégation de données est la méthode la plus fiable pour recueillir la vérification des revenus, car elle se connecte directement aux comptes bancaires du demandeur, compliquant ainsi les faux et lesfraudes, l’historique du compte. Un historique de compte est un registre chronologique qui suit tout l’argent entrant et sortant d’un compte bancaire, de carte de crédit ou d’investissement. C’est un outil que les organismes gouvernementaux utilisent lorsqu’ils enquêtent sur un comportement financier douteux. Les banques et autres institutions financières surveillent ces historiques pour détecter toute activité étrange ou potentiellement illégale, comme le vold’identité, la détection de falsification de documents. Les modèles d’apprentissage automatique permettent aux prêteurs d’utiliser l’IA pour identifier les tendances dans les données et les documents. La révision automatique des documents, comme Flinks Upload, facilite la capacité de signaler rapidement les documents qui pourraient être frauduleux. Cela inclut la détection de falsification de documents basée sur des anomalies ou des données manquantes. L’automatisation peut aider les prêteurs à identifier de nombreux types de fraudes, allant de la fraude sur les prêts et la fraude financière à la fraude documentaire et à la fraude hypothécaire.
Exploiter les données pour atténuer la fraude
Les données transactionnelles sont un moyen fiable de saisir des insights et comportements clés essentiels à l’analyse et à la prévention de la fraude. Cela inclut :
- Données sur la paie : flux de revenus, découpes et fréquences
- Historique de (re)paiement : paiements anticipés, ponctuels ou en retard aux factures
- Tendances des dépôts : augmentation, diminution ou constante d’un mois à l’autre
- Éléments transactionnels de signalement : dépenses de jeu, NSF, avantages monétaires, achat immédiat, paiement plus tard (BNPL), et ainsi de suite
- Agrégation et enrichissement des données : analyse des flux de trésorerie
Il existe d’autres types de données au-delà des données transactionnelles qui peuvent être exploités ou un profilage de risque plus précis. On parle souvent de « données alternatives » et cela capture des informations et des insights qu’on ne peut pas trouver uniquement avec des données transactionnelles. Cela inclut :
- Données de profils sociaux : médias sociaux, autres plateformes en ligne
- Analyse par courriel, téléphone et adresse IP
- Factures : services publics, télécommunications, données sur les paiements de loyer, et ainsi de suite
Pourquoi la détection et la prévention de la fraude sont importantes
- La détection et la prévention de la fraude sont bénéfiques tant pour les prêteurs que pour les emprunteurs
- Réduire l’exposition à la fraude signifie moins d’argent perdu et une augmentation des revenus
- Minimiser les erreurs de saisie manuelle et les revues manuelles mène à une meilleure productivité
- Meilleures expériences pour les emprunteurs et conversions plus élevées, car les clients se sentent en sécurité en travaillant avec votre entreprise
