Afin de lutter contre les falsifications de documents, les établissements financiers et les entreprises adoptent de nouvelles solutions technologiques. L'IA et les techniques d'apprentissage automatique gagnent en popularité pour découvrir les escroqueries aux documents, non seulement dans le secteur bancaire, mais aussi dans d'autres domaines du commerce.
La fraude documentaire, en particulier lorsqu'il s'agit d'opérations de prêt/bancaires/financières, est de plus en plus simple à mettre en œuvre. Avec les améliorations des programmes d'imagerie numérique et des services de contrefaçon, la détection des documents frauduleux devient de plus en plus difficile pour les entités financières et les sociétés. Par conséquent, les documents frauduleux entraînent d'énormes pertes d'argent.
La fraude documentaire est un fléau grandissant qui peut causer de graves dommages. Elle implique la production, la diffusion et l'utilisation de documents falsifiés, tels que des actes de naissance, des permis de conduire et des passeports, pour obtenir des avantages et des services sans justification. Ce crime n'est pas seulement illégal, mais peut également conduire à des activités criminelles plus graves telles que le vol d'identité et la fraude financière.
La falsification de documents est une infraction pénale qui se produit généralement lorsque l'on modifie ou produit des documents frauduleux. Un des documents les plus souvent falsifiés est un relevé bancaire dans le cadre de demandes de crédit ou de transactions financières.
Les logiciels de conception, tels que Photoshop, sont souvent utilisés pour altérer des relevés bancaires et d'autres documents. Mais même sans compétences en conception, des services en ligne illégaux peuvent générer des "relevés bancaires fictifs" et d'autres documents falsifiés.
Les institutions financières sont confrontées à un problème majeur de fraude documentaire, mais il existe des moyens de la combattre, notamment à travers la technologie de détection automatisée des documents falsifiés basée sur l'IA et le contrôle humain assisté par la machine. Cette combinaison de l'IA et de la surveillance humaine assure la détection des fraudes, minimise les faux positifs et renforce la fiabilité.
L'IA peut être utilisée pour identifier les fraude documentaires potentielles, rejeter ou signaler les transactions suspectes, et fournir des prédictions des chances de fraude. De plus, l'IA peut créer des "codes de cause" pour orienter les enquêtes et accélérer le processus de souscription anti-fraude.
La vérification numérique, couplée à un traitement précis des documents, peut renforcer la satisfaction des clients, prévenir la fraude et accélérer les affirmations de prêt. L'utilisation de l'agrégation de données peut également garantir la véracité des documents financiers en comparant les informations obtenues directement auprès de la banque.
En France, la détection de la fraude documentaire est cruciale pour les entreprises qui cherchent à se protéger contre les activités frauduleuses dans les secteurs de l'assurance, de l'immobilier et de l'usurpation d'identité. Elle est employée dans de nombreuses situations, telles que les demandes de prêt et les opérations financières.
Quelques applications possibles de la détection des fraudes documentaires incluent:
Dataleon est une solution d'Intelligence Documentaire de Traitement (IDP) basée sur l'apprentissage automatique qui permet aux entreprises de former et déployer facilement des modèles d'IA personnalisés. Il peut être intégré à divers systèmes de détection de fraude de demande de prêt de la manière suivante:
- OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) : Dataleon peut être utilisé pour extraire du texte à partir 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'image : Dataleon peut être utilisé pour former des modèles de classification d'image afin d'identifier les documents faux, tels que les relevés bancaires ou les cartes d'identité falsifiés, en se basant sur des motifs et des caractéristiques uniques aux documents authentiques.
- Validation de données : Dataleon peut être utilisé pour former des modèles qui valident les données entrées dans les formulaires, tels que les demandes de prêt, en les comparant à d'autres sources d'information, telles que les données de compte bancaire, pour détecter les incohérences et les potentiels fraude.
- Vérification de signature : Dataleon peut être utilisé pour former des modèles qui vérifient l'authenticité des signatures sur des documents, tels que les demandes de prêt et les cartes d'identité, en les comparant à des signatures authentiques connues.
- Ségmentation de document : Dataleon peut être utilisé pour former des modèles de ségmentation de document en champs individuels et extraire des informations spécifiques telles que le numéro de compte, le nom et l'adresse. Cette information peut alors être comparée au document original pour détecter la falsification ou la fraude.
En intégrant Dataleon aux systèmes de détection de fraude de document, vous pourriez améliorer la précision et la rapidité de leurs processus de détection de fraude, et également automatiser le processus, améliorant l'efficacité et réduisant le risque d'erreur humaine.
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