Les bonnes pratiques de lutte contre la fraude

Dans le monde, quel que soit le pays, les fraudes et les erreurs font perdre des millions aux entreprises comme aux services publics. Quelques exemples chez nos voisins anglophones : au Royaume-Uni, la National Fraud Authority a estimé que la fraude et l’erreur ont entraîné chaque année la perte d’environ 25 milliards de livres et aux Etats-Unis, le Government Accounting Office considère que les paiements d’assurance-maladie frauduleux ont atteint 65 milliards de dollars en 2011. Quelles sont les armes dont disposent les autorités pour faire face à ces pertes ?

En France, si la fraude des assurés sociaux est comprise entre 2 et 3 milliards d’euros par an, celle des employeurs serait près de dix fois plus importante, selon un rapport de la Cour des comptes rendu public en septembre dernier. La solution pour y remédier réside dans la mise en œuvre de solutions analytiques, quel que soit le type de fraude : erreur non-intentionnelle, fraude interne, tentative de fraude individuelle, fraude à grande échelle, etc. En effet, la mise en ligne de services gouvernementaux pour faciliter la vie du public et réduire les coûts a pour conséquence directe de générer d’énormes volumes de données. Mais qui dit plus de données, dit plus d’interactions et donc plus de nouvelles possibilités pour les fraudeurs.

 

Le livre blanc de SAS UK intitulé « Knowledge is Power – How to win the battle against Public Sector fraud and error » cite les trois principales évolutions à mettre en place, dans le cadre d’un changement culturel global. Pour définir la valeur des données, il convient tout d’abord de considérer la donnée comme un atout, un actif à part entière au même niveau que les personnes, les biens ou l’argent. Ensuite, malgré une grande réticence à partager les données, une collaboration entre public et privé s’impose pour décloisonner les données. Enfin, il vaut mieux prévenir que guérir : les actions de lutte contre la fraude et l’erreur sont habituellement rétroactives, il est essentiel d’inverser cette tendance et donc de travailler à la prévention des tentatives de fraude.

Dans une seconde partie, sont listées quatre approches axées sur la technologie. Elles favoriseront ensemble la création d’un cadre de lutte destiné à aider les organisations à prévenir la fraude en temps réel. La première et la plus courante, la détection fondée sur les règles, établit des liens avec les comportements frauduleux identifiés dans le passé. La seconde identifie les anomalies, comportements ou activités anormaux selon le profil d’une entreprise ou d’un utilisateur, alors que la troisième va plus loin et cherche à repérer les comportements qui n’ont pas encore été recensés comme inhabituels. La dernière approche s’appuie sur l’analyse des réseaux sociaux, via des fonctions de data mining et de text mining, pour repérer les degrés de similitude entre personnes, lieux, évènements, etc. afin d’établir ou non un lien entre de multiples identités.

 

Lire l’article

 

En complément :

un article (en anglais) sur le paiement en temps réel

et un autre (en anglais) sur un programme anti-corruption

 

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :

« Assurance : améliorer les performances et lutter contre la fraude »

et « Comment considérer les données comme un actif de l’entreprise ? »