Saviez-vous que la fraude documentaire est la plus grande activité criminelle au monde ? Selon Info Security, la fraude documentaire coûte à l’économie mondiale 3,2 billions de livres sterling annuellement. Ce chiffre ne cesse de croître chaque jour.
En tant qu’entreprise, il est donc vital de mettre en place des systèmes pour assurer la sécurité des informations et maintenir l’intégrité des données. Avec les derniers développements en matière d’intelligence artificielle, cela est désormais à la portée de tous. Les systèmes intelligents et informatisés offrent la possibilité de se protéger contre la fraude documentaire et de lutter contre l’apparition de cette pratique.
Dans cet article, nous commencerons par analyser la fraude dans l’environnement commercial actuel, puis nous aborderons les types de fraude les plus courants et enfin, nous montrerons comment Klippa peut vous permettre de détecter la fraude documentaire en temps réel.
Quelle est l’importance de la fraude documentaire dans l’environnement commercial actuel ?
Aujourd’hui, nous vivons dans une ère connectée où la plupart de nos documents sont numériques. Comme notre documentation flotte sur le Web avec peu ou pas de protection, la nécessité de protéger nos données se fait sentir.
Dans presque tous les secteurs, les clients doivent utiliser des documents officiels, comme les passeports, pour les transferts financiers et la vérification de l’identité. Ces documents peuvent facilement être manipulés (l’usurpation d’identité est le type de fraude le plus répandu), il est donc extrêmement important de mettre en place des mesures de protection afin de détecter et de prévenir la fraude le plus tôt possible.
Quels sont les types de fraude les plus courants ?
La fraude documentaire peut se présenter sous différentes formes et sur différents types de documents, des factures et reçus aux contrats et documents d’identité.
Les types de fraude que nous rencontrons le plus souvent sont :
- Usurpation d’identité
- Fraude à la facture
- Fraude aux reçus
Usurpation d’identité
L’usurpation d’identité est le fait d’utiliser une identité volée dans le cadre d’activités criminelles pour obtenir des biens ou des services par la tromperie. En d’autres termes, les criminels se font passer pour quelqu’un d’autre afin d’obtenir des avantages ou des gains.
On peut penser aux escrocs obtenant la carte de crédit d’une victime et utilisant ses données pour pratiquer des actes non autorisés. Par exemple, ils achètent des produits ou des services, à l’insu du propriétaire des données et sans autorisation.
Souvent, la victime n’est consciente de l’acte criminel qu’après qu’il a été commis. Le délit n’est remarqué qu’après avoir causé un préjudice financier à la victime ou à l’entreprise.
Fraude à la facture
Un cas typique de fraude à la facture est celui où une entreprise est contactée par une personne prétendant représenter un fournisseur. Neuf fois sur dix, les fraudeurs créent de fausses factures en se basant sur leur connaissance de la relation entre l’acheteur et le fournisseur.
Ensuite, ils demandent à modifier les coordonnées du compte bancaire dans le but de tromper l’entreprise et de l’inciter à transférer l’argent sur le compte du fraudeur.
Personne n’est à l’abri d’une fraude à la facture. En fait, même les grandes entreprises disposant d’un budget de sécurité massif sont vulnérables à ces attaques. Amazon, par exemple, a payé plus de 19 millions de dollars en 2020 pour des produits qui n’ont jamais été achetés.
Souvent, la victime n’est consciente de l’acte criminel qu’après qu’il a été commis. Le délit n’est remarqué qu’après avoir causé un préjudice financier à la victime ou à l’entreprise.
Fraude aux reçus
La fraude aux reçus consiste à voler ou à falsifier des reçus afin de recevoir plus d’argent qu’il ne devrait ou d’obtenir un certain type de récompense. Un employé, par exemple, peut créer un faux reçu pour un produit ou un service qu’il n’a pas acheté et le soumettre ensuite pour remboursement.
Il arrive également que des employés présentent une dépense personnelle comme une dépense professionnelle ou liée au travail.
En fait, il existe de nombreuses façons de manipuler et de détourner des reçus, des factures et des documents d’identité. La plupart d’entre elles passent même inaperçues à l’œil nu, comme un document retouché sur Photoshop. Voyons donc comment les technologies intelligentes peuvent vous aider à prévenir et à détecter ce type de fraude.
Prévenir et détecter la fraude documentaire : comment ?
Les technologies permettant de détecter la fraude documentaire ont évolué au fil des ans à un rythme sans précédent, avec l’essor de l’intelligence artificielle et du traitement intelligent des documents (IDP).
Cela est également nécessaire car les fraudeurs sont de plus en plus habiles à manipuler les informations et à dissimuler leurs modifications en utilisant des techniques telles que le traitement graphique et l’ingénierie des faux profonds.
L’analyse d’images permet de détecter ces signes de falsification, qui passent souvent inaperçus. Klippa, par exemple, utilise une procédure automatisée qui scanne les différents champs et éléments d’un document.
Examinons les deux principales fonctionnalités utilisées par Klippa pour la détection de la fraude documentaire en temps réel :
- La détection Photoshop
- L’analyse EXIF
Détection Photoshop
Nous vous montrerons comment Klippa détecte l’activité de Photoshop dans les images. Prenons l’exemple d’un employé frauduleux, utilisant Photoshop pour retoucher un reçu afin de déclarer une note de frais plus élevée.
Analyse de l’image
Dans la première étape du processus, l’employé télécharge une photo du reçu dans le logiciel de gestion des frais comme preuve d’achat. Lorsque cette image est prise avec un appareil photo, les couleurs ne sont pas parfaites : le fond blanc d’un reçu présente en fait de nombreuses petites variations, qui ne sont nettement visibles qu’en zoomant.
Dans la réception ci-dessus, vous pouvez voir que l’arrière-plan n’est pas “lisse”, qu’il présente différentes tonalités de couleurs et de nombreuses petites “tâches” que nous appelons “bruit d’image”.
Lorsque les images sont modifiées à l’aide d’un logiciel de retouche d’image (comme Photoshop), cette modification peut laisser des traces subtiles dans l’image, qui ne se produiraient pas naturellement lors de la prise de vue.
Pour les images qui n’ont pas été modifiées, ce bruit d’image n’est pas perturbé et est réparti de manière à peu près égale sur l’ensemble de l’image. Toutefois, lorsqu’on utilise Photoshop pour insérer un chiffre supplémentaire dans l’image et qu’on la réenregistre, on peut constater des différences intéressantes entre l’arrière-plan et le contenu photoshoppé.
Cela devient particulièrement clair lorsque nous soumettons notre image à une recompression de qualité différente :
Comme vous pouvez le voir dans l’image ci-dessus, le chiffre “1” a été inséré numériquement. Ce n’est qu’en regardant de plus près que l’on remarque une grande différence entre les chiffres “1” et “3” en termes de qualité et de bruit environnant, car ils réagissent différemment à la compression.
En comparant la façon dont le bruit de l’image réagit à ces opérations, nous pouvons découvrir d’éventuelles tentatives de Photoshop, car elles se démarqueront du bruit naturel et non perturbé qui l’entoure.
Cependant, l’inspection visuelle ne suffit pas toujours. Après tout, certaines manipulations Photoshop peuvent être réalisées de manière si naturelle qu’elles ne sont pas toujours détectées par les algorithmes. Dans de tels cas, vous pouvez également rechercher des divergences dans les données EXIF d’une image, ce que nous allons décrire ci-après.
L’analyse EXIF
Commençons par la question ” qu’est-ce que les données EXIF ? “. Cela peut sembler compliqué, mais il est en fait assez simple de comprendre la signification de ce terme. Les données EXIF, souvent appelées “métadonnées”, sont des données décrivant d’autres données.
Les métadonnées présentent des informations de base sur un fichier, comme le type d’auteur, la date de création, l’utilisation, la taille du fichier, etc. Elles sont essentielles à l’efficacité des systèmes d’information pour classer et catégoriser les données.
Analyse des données
Lorsqu’une image est prise avec un appareil photo, elle est enregistrée sous forme de fichier (généralement un .jpg ou un .png). Ce fichier image est normalement enregistré avec des métadonnées supplémentaires, telles que la résolution de l’image, l’heure et la date de sa capture. En outre, il fournit des informations sur le moment où il a été modifié ou par quel logiciel, par exemple.
L’analyse EXIF peut s’avérer très utile pour repérer les manipulations frauduleuses : lorsque l’on trouve un logiciel d’édition dans les métadonnées, il y a de fortes chances que l’image ait subi une quelconque manipulation.
Les avantages de la vérification des documents par l’IA par rapport à la vérification manuelle des documents
Jusqu’ici tout va bien, mais quels sont les avantages pratiques de la vérification des documents par l’IA dans votre entreprise ? Pour répondre à cette question, comparons-la à l’ancienne méthode manuelle de vérification des documents.
| Vérification manuelle des documents | Vérification des documents par l’IA |
| Lent Dans le processus manuel, l’employé qui doit examiner la documentation doit comparer un document à un autre, en vérifiant élément par élément. Ce processus peut prendre beaucoup de temps et est propice à erreurs. | Moindres coûts Grâce aux solutions alimentées par l’IA, vous pouvez réduire considérablement le temps consacré à la vérification des documents, et donc économiser sur les frais généraux. |
| Difficile à mesurer La vérification manuelle des documents est une tâche complexe. La mise en place d’une équipe de conformité exige un investissement substantiel en personnel. Inutile de dire que cela prend du temps et qu’il est difficile pour une organisation de s’adapter à la demande. | Traitement rapide et précis Une solution automatisée offre le plus haut niveau de précision. Elle aide les entreprises à contrôler la qualité de leurs données, ce qui permet d’obtenir des données plus précises et de prendre de meilleures décisions. |
| Propice à l’erreur manuelle La vérification manuelle est un processus chronophage et qui comporte des erreurs manuelles. En outre, il est facile de ne pas prendre en compte certaines statistiques et certains chiffres. | Augmentation de la productivité En utilisant l’IA pour la vérification des documents, les employés ont plus de temps pour se concentrer sur les tâches qui comptent vraiment, ce qui se traduit par une productivité accrue. |
| Coûteux Tous les documents doivent être stockés et sauvegardés quelque part, ce qui entraîne une hausse des loyers des bureaux et des coûts de matériel. |
Prévenez la fraude documentaire avec Klippa
Nous espérons que cet article vous donnera envie de lutter contre la fraude grâce aux dernières technologies. Si vous voulez en savoir plus sur les possibilités, vous êtes à la bonne adresse !
Klippa peut vous accompagner à protéger votre entreprise et à prévenir la fraude documentaire. Notre logiciel OCR est piloté par l’apprentissage automatique, qui est bien plus précis qu’un humain ne pourrait jamais l’être.
Vous souhaitez voir notre technologie en action ? Ou vous avez des questions sur nos solutions de détection des fraudes ? N’hésitez pas à nous contacter ou à planifier une démo gratuite ci-dessous.