Comment utiliser l'analyse financière pour détecter les fraudes ?

Selon l'Association of Certified Fraud Examiners, les organisations perdent chaque année 5 % de leur chiffre d'affaires à cause de la fraude. Il n'est pas étonnant que l'analyse financière pour la détection des fraudes fasse l'objet d'une forte demande compte tenu de ces statistiques alarmantes. Heureusement, l'analyse financière peut jouer un rôle crucial en aidant les entreprises à détecter et à prévenir les fraudes en analysant les différents modèles, les divergences et les anomalies dans les données financières et en signalant les activités suspectes.

La liste des cas d'utilisation de l'analyse financière pour la détection des fraudes semble sans fin, mais voici une ventilation par secteur (banque et finance, santé, assurance, commerce de détail et télécommunications) de quelques-uns des exemples les plus courants.

Banque et finance

• Fraude à la carte de crédit : Il signale les transactions par carte de crédit qui sortent du cadre de l'activité normale, telles que des transactions multiples sur une même carte dans un court laps de temps, plusieurs commandes urgentes à la même adresse ou un montant de carte de paiement anormalement élevé.
• Blanchiment d'argent : Analyse les transactions et les flux de fonds entre différents comptes afin d'identifier les activités suspectes telles que la structuration des transactions pour éviter les seuils de déclaration, la superposition de fonds sur plusieurs comptes ou l'utilisation de réseaux de transactions complexes pour dissimuler l'origine des fonds.
• Délits d'initiés : Identifie les volumes de transactions anormaux, les mouvements de prix inhabituels et les corrélations entre les activités de négociation et les événements importants de l'entreprise.
• Usurpation d'identité : Il signale les comptes présentant un comportement inhabituel, comme des changements soudains dans les habitudes de dépenses ou des transactions inattendues dans de nouveaux lieux, ce qui peut indiquer que quelqu'un utilise illégalement les données ou le compte d'une autre personne.

Santé

• Réclamations frauduleuses : Identifie les demandes de remboursement comportant des procédures excessives ou inutiles, ainsi que les services qui ne correspondent pas aux antécédents médicaux du patient.
• Facturation frauduleuse : Repérage des schémas de codage inhabituels, de la facturation fantôme, de la surfacturation, du dégroupage et de la facturation disproportionnée par rapport à la concurrence.
• Collusion : L'analyse des données relatives aux demandes de remboursement et aux paiements permet de détecter un nombre élevé de visites de patients auprès de différents prestataires ou des patients qui peuvent aider les prestataires à facturer des examens dont ils n'ont pas besoin.

Assurance

• Fraude à la souscription : Repère les fausses informations, les bénéficiaires fictifs et les agents qui ouvrent et annulent des polices pour atteindre des quotas et des primes.
• Réclamations frauduleuses : Détecte les sinistres fréquents ou excessifs, les sinistres gonflés, les accidents mis en scène, les sinistres en double et les informations incohérentes entre les sinistres.

Commerce de détail

• Fraude à la carte de crédit : Il signale les transactions par carte de crédit qui sortent du cadre de l'activité normale, telles que les changements dans la fréquence des commandes, les commandes plus élevées que la moyenne des transactions, les changements d'adresse de livraison, les commandes groupées pour le même article, et les adresses IP non concordantes ou suspectes.
• Fraude au remboursement : Analyse des données telles que la fréquence et le moment des retours, les produits retournés et leur valeur, ainsi que les motifs de retour, afin de détecter les fraudes potentielles.

Télécommunications

• Fraude aux rapports sur les recettes : Examine les données de facturation, les conditions contractuelles et les flux de revenus afin d'identifier les divergences, telles que les services non facturés, la sous-facturation ou les pertes de revenus susceptibles d'être dues à des activités frauduleuses.
• Fraude à l'égard des abonnés : Analyse les modèles de comportement des abonnés et les transactions financières afin de détecter les activités inhabituelles sur le compte, telles que les changements fréquents de carte SIM (Subscriber Identity Module), les comportements anormaux d'itinérance ou les modèles d'appels suspects.

Comment Actian peut aider

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À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.