L'un des types de fraude les plus courants dans les transactions financières et dans les affaires générales est la fraude documentaire, qui se produit lorsque des escrocs soumettent des documents modifiés ou fabriqués afin d'améliorer leurs chances dans toute transaction dans laquelle ils s'engagent.

La forme la plus courante de fraude documentaire se produit dans les demandes de prêt, les opérations bancaires et d'autres transactions financières qui obligent une partie à soumettre des relevés bancaires et d'autres documents financiers. La fraude documentaire peut inclure tout, de la modification des relevés bancaires à la création de faux talons de paie, en passant par la modification des formulaires fiscaux, des factures, des signatures, des dates, etc.

Le problème avec la fraude documentaire, en particulier dans le domaine des opérations de prêt/bancaires/financières, est qu'elle devient de plus en plus facile à exécuter. Avec l'avancement des logiciels d'imagerie numérique et des services de contrefaçon spécialisés, il devient de plus en plus difficile pour les institutions financières et autres entreprises de détecter les documents frauduleux. En conséquence, la fraude documentaire commence à leur coûter des millions de dollars.

La fraude documentaire est particulièrement courante dans les services bancaires en ligne et les demandes de prêt en ligne et constitue l'une des principales causes de la cybercriminalité. Le dernier rapport de McAfee déclare que la cybercriminalité cause actuellement 600 milliards de dollars de dommages à l'économie mondiale, soit l'équivalent de 0.8 % du PIB mondial.

Pour lutter contre la fraude documentaire, non seulement dans le processus de prêt/bancaire, mais aussi dans d'autres activités commerciales, les institutions financières et les entreprises se tournent vers des solutions technologiques innovantes. Les outils basés sur l'IA et le ML sont de plus en plus utilisés pour la détection de la fraude documentaire.

Comment fonctionne la fraude documentaire

La fraude documentaire est une activité criminelle qui implique la modification ou la création de documents frauduleux. Le document le plus couramment modifié est le relevé bancaire dans les demandes de prêt et autres activités financières. Ces relevés bancaires frauduleux peuvent impliquer de nombreux types d'altérations, y compris la manipulation de transactions individuelles ou la fabrication de faux enregistrements.

L'un des principaux outils utilisés pour modifier les relevés bancaires et autres documents est un logiciel de conception, tel que PhotoShop. Les fraudeurs ayant une expertise dans les logiciels de conception ont un avantage pour commettre une fraude documentaire, mais ce n'est pas une exigence.

De nombreux fraudeurs peuvent encore se livrer à des demandes de prêt/à des transactions bancaires frauduleuses sans avoir besoin de compétences en conception. Par exemple, il existe des services en ligne spécialisés dans la production de « nouveaux relevés bancaires ». Une recherche rapide sur Internet révélera bon nombre de ces services illégaux et contraires à l'éthique.

En plus de générer de faux relevés bancaires, ces services produisent également d'autres types de documents frauduleux, tels que de faux talons de paie et de fausses factures. Ces documents sont utilisés par des fraudeurs pour garantir des prêts illégitimement.

Degrés de fraude

Une façon d'identifier la fraude documentaire consiste à analyser le niveau de compétence des fraudeurs. Le degré de sophistication de leurs faux documents peut donner un aperçu de la manière de prévenir de futures fraudes.

À une extrémité du spectre, les fraudeurs peuvent être relativement peu qualifiés dans la manipulation de documents. Leurs faux documents contiendraient des erreurs telles que des changements de polices, qui sont facilement perceptibles et nécessitent peu d'efforts pour être détectées. Ces erreurs sont souvent des modifications photoshoppées évidentes effectuées pour une ou deux transactions, afin de gonfler le solde bancaire du fraudeur. Les humains et les machines peuvent identifier ce type de fraude, mais l'utilisation de l'automatisation pour gérer des milliers de pages améliore l'efficacité du temps.

Le niveau suivant de fraude documentaire est plus sophistiqué. Ces fraudeurs créent de faux documents qui semblent réalistes et exacts. La détection de ces altérations nécessite généralement l'utilisation d'une technologie anti-fraude pour empêcher l'approbation des demandes de prêt frauduleuses. La technologie anti-fraude peut détecter des indices subtils tels que des polices incohérentes, des bizarreries de formatage et des erreurs de rapprochement entre les transactions et les soldes de compte déclarés.

Le niveau le plus avancé de fraude documentaire est la fabrication quasi parfaite de documents. Ces documents ne génèrent pas d'erreurs de rapprochement, semblent réels aux yeux des observateurs humains et de la machine et passent plusieurs contrôles d'authenticité. La détection à ce niveau peut nécessiter l'examen des métadonnées du fichier ou l'identification de modèles suspects de transactions. Une plateforme de détection de fraude est la méthode de prévention idéale.

La fraude documentaire est un problème sérieux pour les institutions financières et autres entreprises et il existe plusieurs solutions qui peuvent aider à la combattre. L'une des solutions clés est l'utilisation d'une technologie de détection automatisée de falsification de documents. Bon nombre de ces outils utilisent l'intelligence artificielle et plusieurs couches d'examen humain augmenté par la machine pour détecter et prévenir la fraude documentaire. La combinaison d'outils d'IA et d'humains dans la boucle permet une détection plus précise des fraudes et moins de faux positifs, ce qui améliore la fiabilité.

Lorsqu'une fraude documentaire est suspectée, des modèles d'IA peuvent être utilisés pour automatiquement rejeter ou signaler les transactions pour une enquête plus approfondie. De plus, les modèles d'IA peuvent également fournir une évaluation de la probabilité de fraude, ce qui peut aider les enquêteurs à prioriser leurs efforts sur les cas les plus suspects.

L'IA peut également générer des « codes de cause » pour les transactions signalées, ce qui guide l'enquêteur vers les domaines spécifiques à enquêter et accélère le processus. De plus, les modèles d'IA peuvent apprendre des actions des enquêteurs lorsqu'ils évaluent et clarifient les transactions douteuses, ce qui aide le modèle d'IA à améliorer ses connaissances et à éviter les détections de fraude faussement positives.

Les sources de données numériques peuvent également être utilisées pour améliorer et simplifier leurs procédures de souscription anti-fraude. Les agrégateurs de données tels que Plaid offrent un accès à jusqu'à 24 mois d'historique des transactions une fois qu'un emprunteur a fourni des identifiants de connexion bancaire. En utilisant l'agrégation de données pendant le processus de financement, les entreprises peuvent confirmer que les documents financiers du demandeur correspondent aux données obtenues directement auprès de la banque, garantissant ainsi l'authenticité des informations soumises.

En combinant un traitement efficace et précis des documents avec la vérification numérique, les entreprises peuvent optimiser à la fois la satisfaction des clients et une intrusion minimale, tout en incorporant plusieurs couches de détection de la fraude dans leurs processus de vérification de demande de prêt (et d'autres activités). Cette approche peut contribuer à des approbations plus rapides et plus fiables pour les prêts et autres services financiers et commerciaux.

Cas d'utilisation de la détection de fraude documentaire

La détection de la fraude documentaire a des applications au-delà des demandes de prêt et des opérations financières, car il s'agit d'un outil essentiel pour prévenir les activités frauduleuses dans divers secteurs. Les documents frauduleux peuvent être utilisés dans le vol d'identité, la fraude à l'assurance et la fraude immobilière. Il existe plusieurs cas d'utilisation des outils de détection de fraude documentaire, notamment :

• Fraude à la demande de prêt : il s'agit du domaine prédominant dans lequel les relevés bancaires sont modifiés pour garantir des prêts. Les outils de détection de fraude documentaire peuvent aider les établissements de crédit et les institutions à détecter et à prévenir la fraude dans les demandes de prêt en identifiant les faux relevés bancaires et les fiches de paie soumis par les emprunteurs.
• Vérification de l'identité : les outils de vérification de la fraude documentaire peuvent être utilisés pour vérifier l'identité des personnes en analysant leurs documents d'identité émis par le gouvernement, tels que les passeports et les permis de conduire, pour s'assurer qu'ils sont authentiques et correspondent aux informations de la personne.
• Conformité KYC (Know Your Customer) : les institutions financières peuvent utiliser un logiciel de vérification de l'authenticité des documents pour vérifier l'identité de leurs clients et se conformer aux réglementations anti-blanchiment d'argent (AML) et contre le financement du terrorisme (CFT).
• Réclamations d'assurance : les compagnies d'assurance peuvent utiliser des outils de détection de fraude documentaire pour vérifier l'authenticité des documents soumis par les demandeurs, tels que les factures médicales et les rapports de police, afin d'éviter les réclamations frauduleuses.
• Transactions immobilières : les outils de détection de fraude peuvent être utilisés pour détecter les irrégularités dans les transactions immobilières en analysant des documents tels que des titres de propriété et des titres de propriété pour s'assurer qu'ils sont légitimes.
• Intégration des employés : les employeurs peuvent utiliser des outils de détection de fraude documentaire pour vérifier l'identité des candidats à un emploi et s'assurer que leurs qualifications et leur expérience professionnelle sont légitimes.
• Vérification des documents gouvernementaux : les organismes gouvernementaux bénéficieraient d'outils de détection de la fraude car ils peuvent être utilisés pour vérifier l'authenticité des documents émis par le gouvernement, tels que les certificats de naissance, les certificats de mariage et d'autres formes d'identification.

La mise en œuvre d'outils de détection de fraude documentaire peut aider les organisations financières et non financières à détecter et à prévenir les activités frauduleuses et les fausses demandes de prêt, et également à protéger leurs clients et leurs actifs, réduisant ainsi les pertes financières et améliorant la sécurité globale.

Nanonets dans le protocole de détection de fraude

Nanonets est une solution de traitement intelligent de documents (IDP) d'apprentissage automatique qui permet aux organisations de former et de déployer facilement des modèles d'IA personnalisés. Il peut être intégré aux systèmes de détection de fraude aux demandes de prêt de plusieurs manières :

• OCR (reconnaissance optique de caractères) : les nanonets peuvent être utilisés pour extraire du texte d'images de documents, tels que des relevés bancaires et des cartes d'identité, qui peuvent ensuite être analysés pour détecter la fraude.
• Classification d'images : les nanonets peuvent être utilisés pour former des modèles de classification d'images afin d'identifier de faux documents, tels que des relevés bancaires ou des cartes d'identité falsifiés, sur la base de modèles et de caractéristiques propres aux documents authentiques.
• Validation des données : les nanonets peuvent être utilisés pour former des modèles afin de valider les données saisies dans des formulaires, telles que les demandes de prêt, en les croisant avec d'autres sources d'informations, telles que les données de compte bancaire, afin de détecter les incohérences et les fraudes potentielles.
• Vérification de la signature : les nanonets peuvent être utilisés pour former des modèles afin de vérifier l'authenticité des signatures sur des documents, tels que des demandes de prêt et des cartes d'identité, en les comparant à des signatures authentiques connues.
• Segmentation de documents : les nanonets peuvent être utilisés pour former des modèles afin de segmenter des documents en champs individuels et d'extraire des informations spécifiques telles que le numéro de compte, le nom et l'adresse. Ces informations peuvent ensuite être comparées avec le document original pour détecter une falsification ou une fraude.

En intégrant les Nanonets aux systèmes de détection de fraude documentaire, les organisations peuvent améliorer la précision et la rapidité de leurs processus de détection de fraude, et également automatiser le processus, en augmentant l'efficacité et en réduisant le risque d'erreur humaine.

À emporter

L'utilisation d'outils basés sur l'IA pour la détection des fraudes documentaires est devenue de plus en plus importante, car les fraudeurs continuent de trouver de nouvelles façons de contourner les méthodes traditionnelles de détection des fraudes. La validation des données activée par l'IA, lorsqu'elle est combinée avec des solutions de traitement intelligent des documents, peut traiter de grandes quantités de données et identifier des modèles qui peuvent être manqués par les analystes humains, ce qui se traduit par une détection plus précise et plus efficace de la fraude. Ils peuvent également apprendre des transactions passées et ajuster leurs modèles en conséquence, améliorant ainsi leurs performances au fil du temps.

La mise en œuvre d'outils activés par l'IA pour la détection des fraudes aux demandes de prêt (et d'autres types de détection des fraudes documentaires) peut entraîner une réduction des coûts, une meilleure précision de la classification et de la numérisation et des systèmes plus efficaces, ce qui en fait une solution précieuse pour les organisations de divers secteurs afin de protéger leurs actifs et leurs clients.

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• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://nanonets.com/blog/identify-fraudulent-documents-and-loan-application-fraud/