Améliorer la précision de la détection des fraudes dans le secteur bancaire

Contexte et objectifs

Une banque belge est confrontée au problème croissant de la falsification de documents et de la fraude aux documents de demande de prêt hypothécaire. Ces fraudes ont pour effet d'accorder de nouveaux prêts ou d'augmenter le montant des prêts accordés aux personnes qui ne veulent (ou ne peuvent) pas les rembourser.

La procédure actuelle des banques pour détecter la fraude documentaire consiste à ce que les agences individuelles vérifient chaque document manuellement. Lorsqu'un agent signale un document comme suspect, il le transmet à une équipe d'experts pour examen. Malheureusement, ce processus lent et fastidieux peut facilement donner lieu à des erreurs humaines, comme le fait de faire passer des documents frauduleux pour des documents authentiques.

Cette banque a chargé Agilytic en fournissant une preuve de concept pour un système automatisé de détection de fraude. Ce système doit atteindre deux objectifs principaux :

• Faites gagner du temps à vos employés en supprimant les vérifications manuelles de chaque document.

• Améliorer la précision de la détection des fraudes.

Approche

Nous avons adopté trois approches pour développer un système automatisé de détection des fraudes :

• Les deux premières sont des approches traditionnelles basées sur la reconnaissance optique des caractères (OCR) pour détecter les altérations dans les documents textuels. Elles comparent les incohérences de valeur et de format dans les documents, telles que les espaces entre les lettres. La ROC ne nécessite pas de grandes quantités de données d'apprentissage tant que les documents suivent un modèle spécifique que le système de ROC peut analyser.

• La troisième est une approche innovante qui fait appel à la détection stéganographique des fraudes pour détecter les manipulations sur les documents images. Cette technique d'inspection graphique peut détecter la fraude même dans les cas les plus délicats, en allant au-delà de ce que nos yeux peuvent voir et en s'étendant jusqu'au niveau du pixel de ces documents images. Nous avons testé notre algorithme pour cette approche sur 2 300 fiches de paie, et il a détecté correctement 70 % des documents falsifiés.

La combinaison de ces trois approches améliore considérablement la capacité du système à détecter la fraude avec précision. Alors que l'OCR offre l'avantage de mettre en œuvre une solution simple et incroyablement rapide, la stéganographie nous permet d'atteindre des niveaux de précision élevés dans des cas où l'œil humain aurait pu facilement ignorer la présence d'une fraude.

Résultats

Nous avons conçu le système de manière à ce que les agences puissent vérifier rapidement et facilement si un document est frauduleux. Le système détecte directement la fraude ou fournit des recommandations sur la présence ou non d'éléments frauduleux dans le document, que l'agent peut ensuite vérifier lui-même.

En utilisant les informations fournies par le système comme guide, les agences peuvent parvenir à une conclusion sur la viabilité d'un document beaucoup plus rapidement, ce qui se traduit par un processus beaucoup plus rationalisé.

Lorsqu'il s'agit d'automatiser des processus qui impliquaient auparavant des tâches très manuelles, il est important de se rappeler que l'on risque de ne pas atteindre l'objectif d'une automatisation à 100 %. Cependant, l'automatisation d'une fraction seulement des tâches à fort volume et sujettes aux erreurs peut apporter d'énormes avantages à une organisation.

Dans ce cas, le système automatisé de détection des fraudes a pu détecter correctement environ la moitié des documents soumis, ce qui a considérablement réduit la charge de travail des agents de la banque.

Le coût élevé de la détection des fraudes pour les banques fait de l'automatisation du processus une entreprise extrêmement utile. Outre le gain de temps et l'amélioration de la précision de la détection des documents frauduleux, les systèmes automatisés de détection des fraudes peuvent aider les banques à gérer les risques plus efficacement en identifiant et en traitant les activités frauduleuses avant qu'elles ne deviennent un problème.

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Écrit par Joleen Bothma