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Identification, investigation et prévention des fraudes : la nécessité d'innover pour les entreprises !
- 1. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner - Aproged – 16 Sept 2014 Lutte Anti-Fraude Nicolas Polin – François Jaussaud
- 2. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Vos Interlocuteurs Nicolas Polin IBM Industry Solutions Lutte contre la Fraude Nicolas_polin@fr.ibm.com François Jaussaud IBM Leader Risque et Fraude f.jaussaud@fr.ibm.com 2 2
- 3. Fraude une Définition : irrégularité ou une omission commise de manière intentionnelle au détriment des finances de l’organisation impactée © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 3 Organisée Opportuniste Plans Elaborés Ingéniérie Sociale Organisée Prestataires Individuel Salarié Fausses déclarations Fraude Fiscale Fraude Médicale “Ardoises Volontaires” Surfacturations Prestations indues Achats injustifiés Détournements Notes de frais Menaces Connexes à la Fraude Lutte Anti-Blanchiment / Financement du Terrorisme relèvent de la sécurité financière et de la fonction conformité. Abus similaires à la fraude mais plus difficilement attaquables en justice. Menaces comparables à la fraude et aux abus mais pour des gains non financiers telles que des raisons politiques. Risques inclus les risques financiers (ex de solvabilité), opérationnels, informatiques, liés à la securité et à la criminalité financière, qui doivent être identifiés et contrôlés.
- 4. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 La fraude en France : quelques chiffres 4 • « La fraude, dont le coût est estimé à 300 millions d'euros annuel, sera l'une des priorités de la compagnie pour l'année 2015, a annoncé la SNCF ce jeudi. » lepoint.fr • « Les Fraudes aux transports sanitaires ont coûté 20 millions à la Sécu en 2013 » viva.presse.fr • «BCA Expertise a détecté 3,2% de fraudes en 2013 [;;;], un taux en hausse de 12,9% par rapport à l’année précédente […] soit une perte de 2 Milliards d’euros pour les assureurs dans les domaines IARD » Frederic Marty • « Le Sénat vient de rendre un rapport sur l’évasion fiscale […] c’est entre 36 et 50 milliards d’euros qui échappent chaque année à l’Etat français » linternaute.com • « Fraudes, fautes et abus ont causé un préjudice financier de 444 723 € à l’Assurance Maladie en 2012. » Commune de Carcassone • « La Cnaf débusque près de 19% de fraudes supplémentaires en 2013 » lepoint.fr • « L’Etat a récupéré 10 Mds € de redressements pour fraudes fiscales en 2013 » • « L’Observatoire de la Sécurité des cartes des paiement révèle que le taux de fraude s’établit à 0,080% […] soit 469,9 millions d’euros» • « En 2012, Pôle Emploi a détecté 76 millions d'euros de fraudes, dont 39 millions subis et 37 millions évités. »
- 5. La Fraude Touche tous les Secteurs d’Activités avec Modes Opératoires Spécifiques © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 5 5 AAssssuurraanncceess • Fraude aux déclarations de sinistres • Fraude à la souscription • Fraude à l’invalidité BBaannqquuee • Cartes et Chèques volés • Cavalerie • Abus moyens de paiement • Abus de faiblesse • Fraude aux crédits SSaannttéé • Fraude à l’inscription • Contrefaçon • Surcotation des actes • Actes fictifs GGoouuvveerrnneemmeenntt • Fraude fiscale • Fraude aux allocations • Fraude à la sécu DDiissttrriibbuuttiioonn • Vol de stock (interne) • Fraude retour marchandises • Fraude cartes-cadeaux TTeelleeccoomm • Fraude aux numéros surtaxés • Fraude à la tarification • Fraude à la souscription SSeerrvviicceess PPuubblliiccss ((éénneerrggiiee,, eeaauu……)) • Fraude des fournisseurs • Fraude au métrage pré-payé • Fraude aux paiements MMeeddiiaa && ddiivveerrttiisssseemmeenntt • Fraude aux clicks • Paiements illicites • Fraude à la carte de crédit SScciieenncceess ddee llaa vviiee • Fraude dans la passation des marchés • Fraude des employés • Fraude aux factures médicales CCOOMMMMUUNN Vols d’identité Paiements illicites Fraude aux notes de frais Fraude au bilan Fraude comptable
- 6. Les Bonnes Pratiques permettent aux organisations de tirer parti des avancées technologiques pour combattre la fraude afin d’améliorer le résultat financier, dissuader les fraudeurs de s’attaquer à votre entreprise, et améliorer le niveau de service et la satisfaction client. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 6 1 | Sponsorship de Haut Niveau • Engager le Comité de Direction • Combattre le risque fraude pour favoriser le business • Développer un leadership de réseau cross-organisations pour contrer la fraud et la criminalité financière • Engager tôt, avec un conseil les échanges avec la CNIL 2 | Industrialiser la Surveillance • Etendre le champ d’observation de la fraude • Appliquer et combiner des techniques analytiques avancées à chaque niveau du cycle de vie de la fraude • Traiter le soupçon dès qu’il est détecté 3 | Agilité et Adaptation Permanente • Automatiser l’action en tir`ant parti de la technologie • Mener processus d’amélioration continue pour répondre à l’évolution des menaces/patterns de fraude • Partager l’expérience via réseaux / mutualisation
- 7. Réduire l’Impact de la Fraude en alignant les organisations, les personnes, les processus et les technologies dans le cadre d’une Politique de Gestion Intégrée du Risque Sécurité et Authentification • Vérifier que le demandeur est qui il dit être • et n’est pas abusé/instrumenté par autrui • Vérifier l’éligibilité à la prestation demandée • Bloquer les fraudeurs connus © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 7 Sécurité et Authentification Règles Bonnes Pratiques Applications Sensibles Workflow Détecter Et Combattre La Fraude Prevention Combattre Règles et Bonnes Pratiques • Définir règles et seuils • Trouver équilibre entre business/fraude • Documenter procédures d’accord/escalade • Définir les évidences à fournir Applications Sensibles et Workflow • Séparer les tâches en interne permettant les détournements et contrôler les habilitations • Mettre en oeuvre circuits d’approbation (workflow, processus). Combattre et Déjouer la Fraude • Détecter la fraude avant la perte financière • Affinage continu pour réduire faux – et faux + • Investiguer situations complexes / réseaux • Gérer Preuves / Auditabilité / Poursuites
- 8. Lutter contre la fraude c’est aussi trouver le meilleur équilibre L’objectif pragmatique n’est souvent pas tant d’éliminer totalement la fraude mais de trouver l’équilibre optimal entre les facilités à générer du business et un niveau de fraude résiduel acceptable. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 8 8 Facilité pour le “Business” ou/et Service Client Maitrise du Risque de Pertes Financière / Réputation / Sanctions Organisation et Compétences Processus interconnectés Outils technologiques
- 9. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Une solution d’entreprise de lutte anti-fraude doit permettre d’intervenir : 9 Plus Largement – Les organisations adressent traditionnellement les différents types de délinquance de façon spécifique. Du côté des fraudeurs, les zones se recouvrent ! Plus en Amont – Prévenir et empêcher le fraudeur d’accéder à la transaction Plus Tôt - Détecter les patterns de fraude aux moments clés : ex à la souscription dans les télécoms, à l’accord préalable dans la santé, la remise d’un chèque suspect. Plus Sûrement - Détecter un maximum de typologies de fraude dans les données analysées. Plus Finement - Apprendre et gagner en précision sur la base des retours entre les faux négatifs, faux positifs, vrais positifs Plus Efficacement - Accélérer la productivité des professionnels concernés par la lutte anti-fraude. - Solliciter avec le bon niveau de priorité les intervenants opérationnels les mieux placés pour traiter en gérant : prioritisation, relance, escalade, constitution dossier. - Faciliter les dépôts de plainte et prise en compte par les autorités.
- 10. Vue fonctionnelle d’un Système de Lutte Anti-Fraude d’Entreprise © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Informations Sécurité Alertes d’autres 10 ! Informations Cybercrime Big Data systèmes Données et informations Externes Sources de donnés actuelles DETECTER REPONDRE INVESTIGUER REPORTER Prise de décision Gestion de Décisions Plusieurs niveaux d’analyses et de règles Prédictive, Entité, Contexte, Comportement Réseaux sociaux Geo Spatial Contexte Gestion de dossiers et de preuves Risque Opérationnel Exposition à la Fraude Dossier de Preuves DECOUVRIR Analyse à Postériori
- 11. Vue fonctionnelle d’un Système de Lutte Anti-Fraude d’Entreprise © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Informations Sécurité Alertes d’autres 11 ! Informations Cybercrime Big Data systèmes Données et informations Externes Sources de donnés actuelles DETECTER REPONDRE INVESTIGUER REPORTER Prise de décision Gestion de Décisions Plusieurs niveaux d’analyses et de règles Prédictive, Entité, Contexte, Comportement Réseaux sociaux Geo Spatial Contexte Gestion de dossiers et de preuves Risque Opérationnel Exposition à la Fraude Dossier de Preuves DECOUVRIR Analyse à Postériori
- 12. Résolution d’identités grâce à un rapprochement et scoring en temps réel © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Détection Résolution d’Identité Mise en place d’une Identité Unique Détection des relations avec des fraudeurs connus 12 DDr Katrin Durand 1 Ave Dumesnil 78230 Saint- Cloud Tel :01 49 05 50 84 Card n° : 2640809737615 DOB :07/08/64 Tel : 068588345 Mme Katrin Dubois Tour Europa Appt B24 La Défense, 92066 Tel : 01 45 65 45 40 DOB : 07/08/64 Card n° : 2460809737615 Mme Catherine Dupond 1 rue de Bourgogne Chatillez 51700 Tel :03 49 05 60 55 DOB : 07/09/66 CDF : 2660973761563 Dr Cathy Dupont 1B rue de Bourgogne Chatillon 51700 Tel : 03 49 05 50 84 Tel : 068588345
- 13. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Détection Scoring statistique et prédictif Les Moteurs d’Analyse prédictifs permettent notamment de faire des segmentations et des analyses statistiques sur les données afin : 13 – d’identifier les changements de comportement d’un client par rapport à son comportement habituel – de repérer des comportements atypiques statistiquement fondés, ce qui est souvent un indicateur de risque. – d’appliquer des modèles prédictifs spécifiques à un cas de fraude d’un type donné afin de calculer un score précisant le niveau de risque. – d’affiner la qualité de ces modèles prédictifs en utilisant des cas de fraudes avérés ou des cas de faux-positifs consolidés dans une base de données de cas de fraude. Transactions à risque (Fictifs) Liste des Fraudeurs (Fictifs)
- 14. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Détection Règles métiers La vision d’une règle en mode table de décision permet de donner la main aux fonctions métier pour la modification de seuils sans connaissance de programmation. 14
- 15. Vue fonctionnelle d’un Système de Lutte Anti-Fraude d’Entreprise © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Informations Sécurité Alertes d’autres 15 ! Informations Cybercrime Big Data systèmes Données et informations Externes Sources de donnés actuelles DETECTER REPONDRE INVESTIGUER REPORTER Prise de décision Gestion de Décisions Plusieurs niveaux d’analyses et de règles Prédictive, Entité, Contexte, Comportement Réseaux sociaux Geo Spatial Contexte Gestion de dossiers et de preuves Risque Opérationnel Exposition à la Fraude Dossier de Preuves DECOUVRIR Analyse à Postériori
- 16. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Décision : Exemple - Banque en Ligne - Prise de Contrôle par Tiers 16 OU Risque au niveau terminal New Device ID Outil d’Accès à Distance Proxy Device Location/Time Mobile Risk Factors 1 2 Risque Cyber Risque Elevé 3 4 1 + 2 + 3 + 4 MMootteeuurr ddee DDéécciissiioonn Indicateur Cyber-Fraude Phished Credentials Infection Malware Activités Transactionnelle Card ATM Virement en ligne Check ACH Activités Profil Client Profile Changes Ajout Bénéficiaire New Beneficiaries New Account Détection d’Anomalies Multicanales IVR etc Risqué Moyen Client Régulier Fraudeur La combinaison des facteurs amènera la Banque à mettre le Virement en Suspend et à demander une vérification par cellule anti-fraude.
- 17. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Décision : Exemple – Chèque Volé 17 OU Risque au niveau terminal Nouveau Device ID 1 2 Risque Cyber Risque Moyen 3 4 1 + 2 + 3 + 4 MMootteeuurr ddee DDéécciissiioonn Proxy Device Indicateur Cyber-Fraude Phished Credentials Activités Transactionnelle Dépots de Chèques 5K Virements entre 2 et 3K Activités Profil Client Entrée en relation récente Ajout Bénéficiaire Détection d’Anomalies Multicanales Risque Elevé Client Régulier Fraudeur La combinaison des facteurs pourra amèner la Banque à suspecter un pattern de chèque volé et la mise en suspend du virement pour investigation
- 18. Vue fonctionnelle d’un Système de Lutte Anti-Fraude d’Entreprise © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Informations Sécurité Alertes d’autres 18 ! Informations Cybercrime Big Data systèmes Données et informations Externes Sources de donnés actuelles DETECTER REPONDRE INVESTIGUER REPORTER Prise de décision Gestion de Décisions Plusieurs niveaux d’analyses et de règles Prédictive, Entité, Contexte, Comportement Réseaux sociaux Geo Spatial Contexte Gestion de dossiers et de preuves Risque Opérationnel Exposition à la Fraude Dossier de Preuves DECOUVRIR Analyse à Postériori
- 19. Dossier fermé Archivage pièces pour Audit © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Investiguer Exemple de flux d’Instruction d’un Dossier Complexe 19 Superviseur Création automatique du Dossier par le mécanisme de triage Confirmation situation à risque Mise en sursis d’une transaction Information Avis Demande d’enquête complémentaire Spécialiste lutte anti-fraude Enquête Complémentaire Décision Finale Recommandation (ex: fermeture compte) Avis Favorable Gestionnaire Mise en Oeuvre Décision Demande d’exécution Avis Mesures conservatoires
- 20. Investiguer Gestion Dynamique de Dossier offre une Vue Consolidée des Infos Nécessaires © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 20 Tâches Optionnelles
- 21. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Investigation par l’Analyse Visuelle Exemple Assurance Auto 21
- 22. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Investiguer : Visualisation d’une Résolution Identité 22 Indicateur de recoupement sous une entité unique suite à la résolution d’identité
- 23. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Investiguer : Chèques Volés ou Falsifiés 23 Retrait de 15K€ suite dépôts de chèques frauduleux sur 2 comptes
- 24. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Investiguer Fraude en Réseau 24
- 25. Vue fonctionnelle d’un Système de Lutte Anti-Fraude d’Entreprise © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Informations Sécurité Alertes d’autres 25 ! Informations Cybercrime Big Data systèmes Données et informations Externes Sources de donnés actuelles DETECTER REPONDRE INVESTIGUER REPORTER Prise de décision Gestion de Décisions Plusieurs niveaux d’analyses et de règles Prédictive, Entité, Contexte, Comportement Réseaux sociaux Geo Spatial Contexte Gestion de dossiers et de preuves Risque Opérationnel Exposition à la Fraude Dossier de Preuves DECOUVRIR Analyse à Postériori
- 26. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Reporter Tableaux de Bord de Pilotage – Exemples de Visuels 26
- 27. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 27 Une Offre de Solutions d’Entreprise Services de Conseil et d’Intégration d’IBM Centres de Veille et Expertise en Sécurité et LAF Des Partenaires pour Compléter et Démultiplier IBM Smarter counter fraud Prevenir la Fraude Politiques et Contrôles : IBM Curam, Guardium,…. Protection contre la Cybercriminalité : IBM Trusteer Lutter contre la Fraude Solution d’Entreprise : IBM Counter Fraud Management Intelligence Red Cell
- 28. Une offre de service qui permet l’industrialisation du processus de lutte contre les indus sur le cycle de vie complet des demandes de remboursements en complémentaires santé © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 IBM : Exemple de Réalisation - Plateforme de Service Solon 28
- 29. © 2014 IBM Corporation Petit-Déjeuner – Aproged – 16 Sept 2014 Questions ? 29