Un projet de dématérialisation des processus ne peut plus être conçu indépendamment d’un système de détection de fraude. C’est la conviction d’Itesoft, éditeur français de solutions d’automatisation des processus d’entreprise. Frédéric Massy, son CMO, explique pourquoi à nos lecteurs.
La transition digitale est une réalité pour les entreprises et représente une opportunité en termes de compétitivité, de satisfaction client et de réduction des coûts.
Pour y parvenir elles doivent porter leurs efforts au-delà de leur présence digitale (site web, apps mobiles, etc.) et réaliser la transformation numérique de leurs processus, du front-office au back-office. Ainsi 85 % des décideurs anticipent un impact majeur sur leurs processus opérationnel dans les 12 mois[1] et 50 % considèrent essentiel de dématérialiser leurs processus de bout en bout.
En revanche cette transformation des processus présente de nouveaux défis en termes de sécurisation et de de lutte contre la fraude, une préoccupation croissante pour 40 % des décideurs [2].
Impacts financiers, réglementaires et réputationnels de la fraude documentaire
La fraude représente un préjudice estimé à 5 % du C.A. d’une entreprise[3]. Dans le domaine de l’Assurance, il est admis que 7 % des remboursements sont frauduleux. Et plus de 50 % des entreprises déclarent avoir été victime d’une fraude au ‘faux fournisseurs.
La fraude documentaire est pour sa part en explosion, ce qui s’explique par les 3 à 6 % de documents d’identité émis qui sont des faux [4]. Elle concerne tous les documents justificatifs d’un engagement (feuille de paie, justificatif de domicile, factures…) : rien de plus aisé que de falsifier un document avec un outil de retouche d’image.
Au-delà de l’impact économique, les secteurs régulés sont soumis à des contraintes réglementaires qui imposent de mettre en place des dispositifs auditables. C’est le cas des services financiers avec l’exigence de contrôle des risques opérationnels (Bâle III, Solvency II) et les procédures KYC, AML etc.
Quelles approches pour lutter contre la fraude documentaire et identitaire ?
Il reste nécessaire de s’appuyer sur trois piliers : l’humain, les processus et la technologie.
Le volume de transactions et les contrôles à réaliser étant de plus en plus nombreux, il faut automatiser les traitements pour des raisons économiques, en remontant des alertes vers les experts, les chargés de compte…
De nombreuses technologies proposent d’adresser la fraude, en particulier le big data ou la biométrie. Une solution de lutte contre la fraude devra intégrer ces éléments au sein de ses traitements ; cependant la majorité des transactions sont toujours concrétisées par l’échange de documents. Identifier anomalies et falsifications des documents et de leurs données reste un impératif ; cette approche permet de détecter des fraudes a priori (avant l’ouverture d’un compte, le versement d’une prestation, le règlement d’une facture etc.).
Les éléments clés d’une solution de lutte contre la fraude documentaire
Il devient essentiel d’automatiser les traitements, de les systématiser et d’en assurer la traçabilité. Les approches de type BPM (Business Process Management), en « robotisant » de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée s’avèrent particulièrement adaptées ; d’autant qu’elles sont évolutives pour s’adapter aux nouveaux types de fraude.
Il est aussi nécessaire de déployer des traitements exhaustifs au niveau des documents pour garantir :
- L’intégrité – via la signature électronique, les empreintes (par exemple 2D-Doc) ou la graphométrie
- La conformité – par contrôles de cohérence (par exemple bande MRZ)
- La validité – à travers les données extraites du document vis-à-vis de référentiels (par exemple valider la correspondance no de RIB et fournisseur)
- La cohérence – en s’assurant que les documents et leurs données sont conformes (même nom sur tous les justificatifs, etc…)
[1] CXP – Réinventer les processus à l’heure de la transformation numérique, 2017
[2] Markess – 6 actions pour accélérer la digitalisation des documents & processus métier, 2017
[3] AFCE, 2016 Global Fraud Study
[4] DNLF, 2013
