Se protéger proactivement de la fraude et automatiser les contrôles des paiements

La fraude et les violations des contrôles internes ont un impact significatif sur la santé opérationnelle et financière des organisations de toutes tailles. Les directeurs financiers doivent faire face à ces menaces tandis que les criminels sont de plus en plus nombreux et avertis.

La plupart des contrôles à la disposition des directeurs financiers et des trésoriers sont en grande partie constitués de processus et de procédures manuels.

Alors que 74 % des entreprises ont fait l’objet de tentatives d’attaques frauduleuses 1, il devient primordial de traiter de manière préventive les fraudes et les violations des politiques.

L’identification des fraudes aux paiements, des problèmes de conformité aux politiques ou aux procédures est encore largement un exercice manuel. Malheureusement, l’identification n’a souvent lieu que lorsque les fichiers de paiement ont déjà été transmis à la banque pour exécution.

Des jours ou des semaines plus tard, lorsque l’entreprise payante se rend compte qu’un événement frauduleux s’est produit, l’entreprise essaye de retracer et rappeler les paiements, processus souvent futile à ce stade.

Pour les problèmes de conformité internes, comme payer trop tôt, appliquer de mauvaises conditions ou payer sans approbations appropriées, ces incidents peuvent ne jamais être détectés, en particulier lorsque des systèmes disparates sont utilisés pour générer des paiements.

Même lorsque des approbations sont logiquement mises en place au sein d’un ERP ou de votre TMS, les managers ou la direction ont souvent peu d’information sur l’origine du paiement ou la justification. Ces contrôles manuels, souvent peu fiables, peuvent désormais être remplacés par l’automatisation et des validations et rapports proactifs efficaces.

Protection contre la fraude avec une gouvernance proactive des paiements

De nombreuses organisations ont encore des processus de paiement manquant de visibilité et de mesure préventive pour lutter contre la fraude. Cela n’est plus acceptable dans le climat actuel. Ces faiblesses sont facilement exploitées avec la technologie de plus en plus avancée dont disposent les criminels.

De plus, les « recherches » réactives menées par la trésorerie ou la comptabilité pour localiser les paiements perdus ou pour découvrir les causes des paiements frauduleux ou erronés impliquent des analyses de milliers de transactions et des journaux de modifications au sein de l’ERP pour tenter d’identifier le point d’attaque.

La détection préventive des problèmes de conformité des paiements, tels que les chèques de paiement en double, les modifications de champs critiques ou les attaques frauduleuses, est désormais disponible grâce à des solutions automatisées intégrant une protection contre la fraude et une identification des anomalies.

Ces nouvelles solutions donnent la possibilité d’atténuer les risques tout en réduisant les coûts, grâce à une intégration facile  et à un modèle d’agrégation et de consolidation des paiements (paiements de trésorerie, ad hoc ou hors factures).

La solution de prévention de la fraude de Kyriba, de la gamme Kyriba Payments, offre la possibilité de créer un cycle de vie des paiements où les paiements proposés et agrégés sont analysés et validés, bien avant la transmission du fichier au partenaire bancaire.

Désormais, les entreprises peuvent appliquer de manière intelligente et proactive des contrôles standardisés sur l’ensemble des paiements, tout en obtenant une vision globale de la gouvernance des paiements.

L’automatisation via l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML)

Les technologies d’IA et de ML sont désormais la base de l’automatisation des contrôles proactifs et préemptifs grâce à l’identification de modèles de comportement de paiement, ainsi que la capacité d’analyser de grandes quantités de données tout en combinant et en analysant des ensembles de données parfois divers et indépendants.

La solution de Kyriba utilise ces technologies pour appliquer à la fois des ensembles de règles et des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent aider à identifier une fraude. L’évolutivité et l’utilisation étendue des données sont la clé pour améliorer les résultats de nos solutions.

L’IA et le ML sont ainsi utilisés par nos clients pour détecter par exemple des cas où il y a de nouveaux fournisseurs ou contreparties, des modifications d’informations sur les factures, des changements de mode de paiement ou des modifications non autorisées ou injustifiées d’informations liées aux données des fournisseurs.

Le Machine Learning est également utilisé pour identifier les anomalies de paiement et les problèmes de conformité en fonction de l’historique des transactions.

Le modèle permet d’analyser les immenses quantités de vos données transactionnelles accumulées et de les associer en temps réel à vos transactions pour identifier les problèmes potentiels.

Cette protection supplémentaire recherche des comportements difficilement identifiables tels que des heures ou des jours de réception des factures aberrants ou le changement de la fréquence des demandes de paiement.

Le système s’adapte en permanence en fonction des informations qu’il suit et fournit des suggestions lorsqu’il identifie un comportement potentiellement frauduleux.

Une solution pour les directeurs financiers, les trésoriers et les directeurs informatiques

La solution Kyriba comprend cinq fonctionnalités clés : la visibilité, le rapprochement quotidien, les processus d’approbation des paiements, l’application des politiques de trésorerie et l’alignement des contrôles de trésorerie avec les politiques de sécurité, afin d’offrir une approche plus complète et proactive pour lutter contre la fraude aux paiements.

Toutes ces solutions sont en temps réel et utilisent à la fois l’IA et le ML pour identifier et lutter efficacement contre la fraude aux paiements. Kyriba est leader de solution de connectivité bancaire, d’initiation et de transmission des paiements, incluant la prévention et la détection de la fraude.

Pour plus d’information, n’hésitez pas à demander une démonstration ou visitez notre centre de ressources.

References

1. https://www.afponline.org/publications-data-tools/reports/survey-research-economic-data/Details/payments-fraud/