Saviez-vous que la fraude coûte aux organisations 2,1 billions de dollars par an à l'échelle mondiale? C'est un chiffre qui est supérieur au PIB total du Brésil, la huitième économie mondiale !

Il ne fait aucun doute que les stratagèmes de fraude sont devenus plus sophistiqués. Les fraudeurs trouvent en permanence de nouvelles façons de manipuler la technologie à leur avantage. Pour combattre la fraude, les organisations et les gouvernements du monde entier investissent massivement dans les technologies et les ressources.

Une étude récente menée par PwC au niveau mondial a révélé que 44 % des personnes interrogées prévoient d'augmenter les dépenses en matière de prévention contre la fraude et les crimes économiques au cours des deux prochaines années. Le rapport indique que la majeure partie de cet argent est consacrée à des logiciels de détection avancée de la fraude et à des outils d'analyse et d'automatisation des données.

L'analyse des données est essentielle pour détecter et prévenir la fraude

La quantité de données que nous produisons dans le monde entier augmente-et ce volume ne montre aucun signe de ralentissement. Ce qui complique grandement la découverte d'indicateurs de fraude. Les contrôles internes ne suffisent pas à eux seuls. (Par ailleurs, les employés sont d'autant plus malins quand il s'agit de trouver des moyens de les contourner.)

L'examen manuel exhaustif de toutes ces données est extrêmement long et coûteux, voire tout simplement impossible pour les grandes organisations internationales. Cependant, grâce aux analyses de données, vous obtenez une vue d'ensemble rapide des opérations de votre organisation et vous pouvez facilement aller dans le détail. Cela rend les examens beaucoup plus rapides, plus détaillés et plus complets que les processus manuels.

Avantages et applications de l'analyse des données pour la fraude

• Recherchez automatiquement des indicateurs de fraude dans 100 % de vos transactions.
• Fusionnez, standardisez et comparez facilement des données provenant de différents systèmes.
• Identifiez rapidement la fraude avant qu'elle ne fasse la une des journaux.
• Réaffectez stratégiquement les ressources pour concentrer les efforts de détection sur les transactions suspectes.
• calculer plus précisément les impacts de la fraude ;
• réduire considérablement les erreurs d'échantillonnage et améliorer les contrôles internes ;
• gagner du temps en automatisant les tests répétitifs.

Les échantillonnages ne suffisent plus

De nombreuses méthodes de test des contrôles, comme l'échantillonnage, présentent de graves lacunes.

• On ne peut pas mesurer entièrement l'impact des défaillances de contrôle.
• Vous pouvez passer à côté de nombreuses petites anomalies, ce qui peut entraîner des fraudes très importantes au fil du temps.
• L'analyse des échantillons ne permet pas de trouver des modèles d'avertissement ou de répondre aux besoins réglementaires.

Bien que les tests effectués sur un échantillon de données puissent être une méthode d'audit valable, ils ne sont pas aussi efficaces pour la détection de la fraude. En effet, les transactions frauduleuses ne se font généralement pas au hasard.

Pour tester et surveiller efficacement les contrôles internes, les entreprises doivent analyser toutes les transactions pertinentes, ce qui est presque impossible sans analyse de données et sans automatisation.

Types de tests d'analyse

Il existe principalement deux types de tests d'analyse des données : les tests ad hoc et les tests répétitifs/en continu.

Tests ad hoc

L'objectif des tests ad hoc consiste à obtenir une réponse à une question professionnelle spécifique. Les tests ad hoc vous permettent d'explorer et d'étudier vos données. Vous pouvez examiner les transactions et voir si quelque chose indique une fraude ou des possibilités de fraude.

Mais ces types de test sont très manuels et chronophages. Si ce genre d'anomalie semble être relativement répandu ou s'il y a une certaine exposition au risque avec laquelle vous n'êtes pas à l'aise, vous voudrez peut-être lancer une enquête de façon récurrente, ce qui nous amène au deuxième type de tests.

Les tests répétitifs/en continu

Dans le contexte de la détection de la fraude, l'analyse répétitive ou continue implique de mettre en place des scripts à exécuter sur de grands volumes de données pour identifier les anomalies à mesure qu'elles apparaissent. Cette méthode peut vraiment améliorer l'efficacité, la cohérence et la qualité globales de vos processus de détection de la fraude.

L'automatisation des tests sur des domaines à problèmes évidents comme les cartes d'achat libère votre équipe pour enquêter sur d'autres domaines où les choses pourraient mal tourner ou pour se concentrer sur les tâches et les projets qui demandent beaucoup de temps et d'attention manuelle.

Passer à une supervision en continu

Les organisations ont naturellement tout intérêt à détecter les fraudes le plus tôt possible, ce qui constitue un argument de poids pour les inciter à mettre en place des analyses et des tests en continu sur les transactions.

Une fois qu'un test a été mis au point pour découvrir un indicateur de fraude spécifique, il est logique de répéter régulièrement l'analyse. La fréquence à laquelle vous faites le test dépend de vos objectifs et de la taille de votre organisation.

Par exemple, dans le cas de la surveillance de transactions de paiement et de produits de vente, il peut sembler logique d'effectuer quotidiennement des tests automatisés. Dans le cas des cartes d'achat, des notes de frais, mais aussi des rémunérations, les tests peuvent être effectués à un rythme hebdomadaire ou mensuel en fonction de la fréquence de ces paiements.

Il est assez simple de passer de l'utilisation d'une suite d'outils d'analyse de données propres à la fraude sur une base ponctuelle à une supervision en continu. Si les problèmes d'accès aux données, de préparation et de validation ont été résolus en amont (et que les tests ont démontré leur efficacité), le passage à la supervision en continu implique simplement d'automatiser vos tests. Ensuite, vous pouvez également mettre en place un flux de travail automatisé pour la remédiation.

Les exceptions générées par des tests spécifiques seront automatiquement acheminées vers des personnes spécifiques pour être étudiées. La notification d'éléments d'exception à risque élevé peut aussi être acheminée plus haut dans la hiérarchie de la direction. Ainsi, vous pouvez être sûr que les problèmes sont signalés et font l'objet d'un suivi.

Premiers pas dans l'analyse des données pour la fraude

Il ne s'agit que d'une introduction à la manière dont l'analyse des données peut aider à la détection et à la prévention de la fraude. Pour en savoir plus sur le sujet, notamment sur la manière de mettre en place un programme d'analyse des fraudes, les différents types d'analyse et les 20 tests courants, consultez notre eBook, Détection et prévention de la fraude grâce à l'analyse des données.