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Ecrit par Sven Persoone
Posted on 19/10/2020

Jens Verboven: « Le score de fraude est un Saint Graal pour tous les secteurs »

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La fraude criminelle est une forme de fraude impliquant le vol de biens de valeur. En mettant en place un modèle de détection de la fraude, il est possible de mettre un terme à ce phénomène. Dans un article précédent, vous avez pu lire comment se construit un score de fraude. Vous découvrirez ici comment il fonctionne en pratique.

Des études montrent que les entreprises sous-estiment énormément le risque de fraude. Aucune entreprise et aucun secteur n’est épargné. Une question importante que beaucoup d’entreprises oublient de se poser : en faisons-nous assez pour empêcher que de telles pratiques criminelles n’aient une chance ?

Afin de lutter contre la fraude criminelle, Graydon a développé le score de fraude. Ce score est un indicateur de la mesure dans laquelle des partenaires commerciaux peuvent avoir des intentions frauduleuses. « Entre-temps, nous avons étudié de nombreux cas de fraude au moyen d’une analyse rétrospective », explique Jens Verboven, Corporate Business Consultant chez Graydon. « Ensuite, nous avons développé un modèle standard qui est le point de départ de chaque score de fraude. Sans affinage, nous atteignons déjà un taux de prédiction de 50 à 70 %. »

Un score de plus en plus précis

Afin d’adapter le modèle au client, Graydon se plonge dans les cas de fraude spécifiques que le client a connus. De préférence, ces cas remontent jusqu’à cinq ans. Graydon peut ainsi voir quelle était la situation exacte à ce moment-là. Nous utilisons ensuite des algorithmes et des modèles statistiques pour voir si d’autres éléments émergent. Nous développons ainsi un premier modèle.

« Cela ne montre pas seulement si le modèle fonctionne. Cela donne également une idée du degré de prédiction et de ce qu’il est encore possible d’améliorer », poursuit Jens Verboven. « Si vous pouvez ajouter quelques exceptions supplémentaires aux données internes, vous construisez alors un modèle très solide et efficace. Et ce n’est pas tout. Dès que les clients commencent à utiliser le score de manière très intensive, les données internes sont constamment réinjectées afin d’améliorer continuellement le score. »

Un score de fraude entre 0 et 10

Le score de fraude varie entre 0 et 10. Le chiffre est en quelque sorte ouvert à l’interprétation. En effet, le client choisit la valeur limite à utiliser et il est préférable de prévoir une division en trois catégories : un risque de fraude élevé, moyen et faible.

« Le client a donc le choix entre beaucoup ou peu de travail manuel, en fonction de la valeur limite. Il détermine ce que signifie “élevé” et “moyen” et s’il faut rejeter le dossier immédiatement ou l’étudier manuellement de manière plus approfondie ? Bien entendu, mieux vaut que le segment nécessitant une enquête plus approfondie soit aussi petit que possible. En fin de compte, le client choisit de faire des affaires avec une entreprise ou d’opter pour une autre approche et, par exemple, de demander une garantie. Dans tous les cas, chaque partie bénéficie du plus haut degré de prédiction possible. »

La valeur ajoutée d’un score de fraude

Le modèle de prédiction indique automatiquement les entreprises qui présentent un risque de fraude plus élevé. C’est beaucoup plus rapide que les contrôles manuels. En outre, les algorithmes prennent en compte davantage d’éléments.

« Grâce à ce modèle, les employés ont plus de temps pour enquêter de manière approfondie sur les cas douteux. S’ils devaient auparavant examiner dix cas manuellement, ils peuvent maintenant déjà exclure sept cas grâce au modèle. Cela leur donne une bien plus grande marge de manœuvre pour examiner de près les trois autres cas. Dans la pratique, ils sont donc également en mesure de prévenir un plus grand nombre de cas de fraude. »

Il est important de noter que le score ne pointe aucune entreprise du doigt.

« Non, il indique juste si le risque de fraude est réel et quels éléments rendent cette partie suspecte. Une entreprise peut travailler sur deux axes : d’une part, le degré de prédiction, et d’autre part, l’efficacité des contrôles manuels. Plus le score est précis, plus le processus de contrôle peut être efficace. Il est donc plus intéressant de combiner les données internes et externes afin que le taux de prédiction (et l’efficacité) ne cesse de s’améliorer au fil du temps. »

Le Saint Graal

Les clients reçoivent le score de fraude via une API ou via une application en ligne où ils peuvent entrer un numéro d’entreprise sur une base individuelle. En plus du résultat, le client reçoit également un aperçu des éléments suspects pour expliquer le score. Il est ainsi plus facile de continuer à creuser de manière ciblée lors du traitement manuel.

« Pour tous les secteurs, un score de fraude est un Saint Graal », conclut Jens Verboven. « La fraude est un problème social persistant et je suis convaincu que les entreprises de bonne foi veulent partager des informations qui profitent à tous. Les entreprises frauduleuses doivent disparaître. Point final. Idéalement, nous pourrions travailler avec une fédération qui agit en tant que partie neutre et fournit des informations pour alimenter le modèle. C’est nécessaire pour affiner le modèle et améliorer les signalements. Une entreprise a tout de même réussi à passer entre les mailles du filet ? Nous nous ferions alors un plaisir de recevoir des retours. Après tout, cela profite à tous. »

Vous souhaitez savoir ce que le score de prévention de la fraude peut signifier pour votre entreprise ou votre secteur ? Alors, contactez-nous directement à l’adresse info@graydon.be ou contactez Jens Verboven sur LinkedIn.