Tendances de la fraude dans le secteur du retail

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11/7/22
par Vinicius Malta

Dans le monde entier, le crédit connaît un essor sans précédent, alimenté par des taux d'intérêt bas et des habitudes changeantes. Les entreprises prêtent de plus en plus en raison des demandes et des besoins sans cesse croissants des consommateurs et des entreprises. La phase actuelle de la reprise post-covension a exacerbé la demande et le besoin d'emprunter. Le revers de la médaille est que la prolifération du crédit B2B et B2C est un repas tout préparé pour les fraudeurs, qui sont prompts à exploiter la moindre faille. Explorons ici quelques-unes des tendances actuelles.

Le contexte de la fraude au Royaume-Uni et en Europe

Le développement du crédit B2B et B2C est une aubaine pour les fraudeurs, qui ne tardent pas à se jeter sur la moindre occasion de se faire un peu d'argent. L'ASF (Association française des sociétés financières) a relevé environ 43 M€ de fraude pour les seuls faux courtiers entre 2018 et 2020, ce qui illustre la gravité de la crise !

Le montant est bien plus élevé si l'on considère l'identité synthétique, la fraude à la mule, et autres. En Grande-Bretagne, le Cifas met en garde contre une hausse de la fraude à l'identité, les cas enregistrés dans la base de données nationale sur les fraudes ayant augmenté de 11 % au cours des six premiers mois de 2021 - une tendance similaire à celle observée après la crise financière de 2008. Par ailleurs, selon une institution italienne, le Crif, plus de 11 200 cas d'usurpation d'identité et de fraude au crédit ont été récemment détectés sur le marché italien, soit un chiffre alarmant de 125 M€ de pertes.

Il semble que ce problème soit sous-estimé en France, car les chiffres en Italie sont beaucoup plus élevés que ceux de la France. Par conséquent, d'après les estimations du secteur, le risque pour les institutions financières est plus élevé que les chiffres mentionnés, très probablement plus de 400 M€ par an en Europe, ce qui représente des dommages colossaux pour les sociétés de prêt.

Un danger potentiel pour les entreprises

La fraude se développe partout en Europe, de manière innovante. Les entreprises doivent être attentives au nombre croissant de fraudeurs qui se font passer pour de véritables consommateurs et tentent d'acheter des produits et des services en utilisant des données volées.    

" Pour les spécialistes du financement, c'est désormais une course pour rendre le parcours client le plus agile possible tout en personnalisant la relation. À l'ère du numérique, l'enjeu est de capter le client, de le placer dans un canal de vente et de lui proposer une offre qui réponde à ses besoins. En particulier, le premier élément différenciateur entre les acteurs du financement est la capacité à réaliser la proposition sur le lieu de vente, simultanément à l'acte d'achat. "  

Anis Chakroun - Président de Teamwill Consulting

Pour lutter efficacement contre la fraude avec un retour sur investissement rapide, les institutions investissent dans des solutions basées sur le ML pour une détection et une prévention rapides et efficaces de la fraude. Les solutions basées sur le machine learning génèrent 10 à 20 fois moins de faux positifs que les règles simples.

Fiables, efficaces et robustes, elles ne nécessitent pas de personnel supplémentaire pour fonctionner. Carrefour Banque & Assurance, l'un des plus grands établissements de crédit d'Europe, a constaté les résultats positifs de la solution de Bleckwen en moins de trois mois d'utilisation :  

  • Les tentatives de fraude ont diminué de 30 %, ce qui a entraîné une réduction de 75 % des pertes dues à la fraude
  • L'expérience client est plus fluide, les demandes de prêt étant traitées plus rapidement

Saviez-vous que 88 % des initiatives d'intelligence artificielle dans les entreprises n'aboutissent pas ? La solution de scoring anti-fraude de Bleckwen récupère jusqu'à 80 % de la fraude résiduelle qui échappe encore à vos défenses actuelles.

En savoir plus sur la complexité de l'élaboration d'une solution anti-fraude machine learning à partir de zéro.


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