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Le financement automobile est la cible de fraudes sophistiquées et organisées : identités synthétiques, usurpation d’identité, faux documents difficilement détectables, exploitation du réseau de distribution avec un système de reventes bien rodé.
Ces schémas complexes s’ajoutent aux fraudes plus opportunistes, émanant de personnes morales ou physiques, motivées par des considérations financières ou poussées par une situation difficile.
Ces attaques entraînent des pertes financières significatives, et impactent le processus de décisions avec notamment une baisse du taux d’acceptation automatique.
- Identités synthétiques avec justificatifs falsifiés impossibles à détecter manuellement.
- Exploitation par les fraudeurs d’un réseau de partenaires insuffisamment formés aux risques de fraude.
- Fraude LLD organisée : entreprise récente + faux bilans + réimmatriculation dans un garage fantôme, puis revente du véhicule (France ou export).
1. Analyse comportementale impossible à falsifier contrairement aux documents.
2. Cohérence multidonnées : identités, entreprises, distributeurs, véhicules, patterns d’activité.
3. Scoring temps réel : augmentation de la détection des fraudes, acceptation automatique en hausse, réduction des faux positifs.
4. Investigation assistée : Outil d'aide à la décision pour analystes fraudes.
→ -80% de pertes liées au vol de véhicules financés.
→ +15% d’acceptation automatique.
→ Réduction très notable des faux positifs.
→ Décisions jusqu’à 2 fois plus rapides.
Le Consumer Finance est sujet à la fraude en raison de processus d’octroi rapides, de volumes de demandes élevés et d’une digitalisation croissante des parcours.
Ce contexte favorise l’industrialisation des fraudes, notamment via la falsification documentaire, souvent difficiles à détecter dans des délais de décision très courts.
Les identités synthétiques, en particulier, permettent de contourner une partie des contrôles traditionnels lorsqu’ils reposent principalement sur l’analyse documentaire.
- Le recours aux identités synthétiques.
- L’usurpation d’identité.
- La falsification documentaire et le piratage de comptes.
- Fraude en deux temps : un premier achat “pour se créer un historique”, puis un second achat coûteux, souvent contesté ou réalisé avec une carte volée.
1. Analyse comportementale en temps réel, n'impactant pas le parcours client.
2. Identification de patterns de fraude spécifiques aux crédits de faibles montants.
3. Scores optimisés en fonction du niveau d'acceptation automatique souhaité (vs exposition au risque)
→ -50% de pertes prêts personnels.
→ +20% d’acceptation automatique.
→ Plus de décisions automatiques et instantanées → conversion et panier moyen en hausse.
Le leasing attire les criminels organisés : une fraude unique peut représenter plusieurs dizaines de milliers d’euros de pertes.
- Identité ou entreprise falsifiée avec documents officiels modifiés.
- Entreprise rachetée / maquillée : gérant de paille, faux bilans, achat d’un équipement à forte valeur, revente rapide (France ou export).
1. Analyse structurelle de l’entreprise (cohérence juridique & financière).
2. Détection de signaux faibles révélant une activité maquillée.
3. Priorisation automatique pour réduire la charge analyste.
4. Investigation assistée pour les analystes à l'octroi et lors des incidents de paiement.
→ -50% de pertes financières liées aux fraudes
→ -80% de temps de traitement par dossier.
→ Détection de schémas invisibles aux outils traditionnels.
Nos modèles détectent également la fraude dans d’autres industries où la sophistication des attaques augmente rapidement. Bleckwen s’adapte facilement à vos cas d’usage spécifiques.
Détection des sinistres frauduleux, incohérences déclaratives, schémas répétitifs et collusions. Réduction des coûts de gestion et accélération du traitement des dossiers.
Analyse comportementale et contrôle de cohérence pour prévenir les usurpations, fraudes à la souscription ou rachats irréguliers, même lorsque les documents semblent valides.
Détection des fausses déclarations, identités manipulées et demandes répétées anormales. Idéal pour sécuriser les parcours en ligne et réduire les abus.
Protection contre les entreprises falsifiées, rachats douteux, activité maquillée ou réseaux organisés cherchant à obtenir des équipements à forte valeur avant revente rapide.

Nous explorons les coulisses d'une transition fructueuse vers l'IA pour lutter contre la fraude résiduelle chez Carrefour Banque, en nous appuyant sur une démarche en trois phases : injection, connexion et amélioration.
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Traquer les fausses déclarations est un impératif dans la lutte contre la fraude. La question est : comment continuer à le faire tout en améliorant la rentabilité et l'expérience client ? C'est ce que nous explorons dans cet e-book.
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