Pour beaucoup d’établissements de crédit (banques traditionnelles, néo-banques, crédit auto, conso…), déjouer les pièges de plus en plus sophistiqués des fraudeurs est trop souvent synonyme de dépenses exponentielles : de temps, de ressources humaines, et d’argent. Pourtant, certaines entreprises parviennent à lutter efficacement contre la fraude, tout en augmentant leur CA. La clé ? L’innovation, et plus particulièrement, le Machine Learning.

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Le contexte : la fraude au crédit progresse de 25% par an (et le phénomène s’accélère). Selon WPI, la fraude au crédit pourrait occasionner €45 milliards de pertes annuelles en 2023. Si cette fraude était un pays, elle serait la cinquième puissance mondiale. Et sa croissance va en s’accélérant, au rythme de la transformation numérique et de la digitalisation des offres. Avec la baisse des taux, les marges s’effondrent et la fraude pèse plus lourd. Pendant que la fraude s’épanouit, les établissements de crédit, eux, font face à un phénomène à double tranchant : une baisse des taux d’intérêt ces dix dernières années, en particulier côté crédits amortissables. Si elle est intéressante pour les consommateurs, cette évolution rend la fraude encore plus pénalisante pour les organismes de crédit. Aujourd’hui, il faut vendre environ deux fois plus de crédits juste pour espérer couvrir les défauts de paiement (sommes prêtées) et compenser les pertes (intérêts), ce qui dégrade encore le PNB, déjà mis à mal par la baisse des taux.

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Le problème avec les solutions actuelles de lutte contre la fraude au crédit…

Face à la fraude, le monde du crédit se défend bien, puisqu'elle est identifiée à 90% en amont. Le problème, c’est que pour éponger les pertes, et surtout augmenter son chiffre d’affaires, il faut s’attaquer aux 10% de fraude qui passent à travers les mailles du filet. Or, pour reconquérir cette fraude résiduelle qui pèse si lourd, les systèmes de contrôle « classiques » ne suffisent plus. D’une part, ils submergent les équipes d’alertes à traiter manuellement et génèrent trop de faux positifs, ce qui peut obliger à des recrutements supplémentaires.

D’autre part, d’un point de vue service client, la méthode devient totalement contreproductive, tant elle allonge les délais d’attente. Après avoir effectué leur demande en ligne en quelques minutes, les candidats aux crédits sont frustrés de devoir patienter des jours (voire des semaines) pour obtenir une réponse. Et tous n’ont pas cette patience. 

• ‍Résultats : baisse du ROI, temps perdu, pression sur les équipes et dégradation de l’expérience client. Tout cela pour recouvrer… 1% de pertes seulement.

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Du Machine Learning pour attaquer la fraude résiduelle et générer du CA  

Pour sortir de l’impasse et contrer des fraudeurs de plus en plus agiles et de plus en plus technologiquement avancés, de nombreux acteurs du crédit ont compris qu’une autre approche était nécessaire. De Carrefour Banque à Renault Finance, ils sont de plus en plus nombreux à compléter leurs systèmes existants par des solutions à base d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning.

Faciles à mettre en place, très vite efficaces, adaptées à toutes les organisations et à tous les métiers, les solutions à base de ML comme Bleckwen Credit Fraud Services absorbent beaucoup plus de données que les systèmes classiques, et apprennent et affinent leurs radars anti-fraude en permanence. D’où une efficacité inégalée.

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‍En 6 mois d’utilisation de la solution Bleckwen, Carrefour Banque & Assurance a ainsi réduit 80% de sa fraude résiduelle. 

Grâce au Machine Learning, Carrefour Banque & Assurance a évité 23,18€ de fraude pour 1000€ de crédit à la consommation octroyés, et 7,41€ pour 1000€ de crédit renouvelable entre juillet 2020 et janvier 2021 seulement. Et les bénéfices vont bien au-delà. Les solutions anti-fraude au crédit à base de ML comme Bleckwen Credit Fraud Services génèrent 10 fois moins d’alertes et de faux positifs que les systèmes à base de règles et identifient mieux et plus précisément les risques.

• ‍Résultats : les équipes gagnent un temps et une énergie considérables, tout en restant maîtresses des décisions finales. Les modèles et les résultats sont en outre totalement explicables. Un gros atout en termes d’efficacité opérationnelle (les équipes savent où chercher), de conformité et de relation client…  

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Si vos stratégies anti-fraude au crédit ont atteint leurs limites ; si vous voulez gagner en performance avec un effort faible et un ROI maximal, il est peut-être temps d’expérimenter Credit Fraud Services, notre solution de détection de la fraude puissante, légère et sur-mesure à base de Machine Learning.  

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