La fraude par identité synthétique est une escroquerie collective qui utilise une identité complètement ou partiellement fausse. Les fraudeurs fabriquent des identités pour obtenir des lignes de crédit, puis paient diligemment leurs factures sur de longues périodes. Une fois que le crédit atteint la limite, les fraudeurs utilisent tout le crédit disponible et disparaissent. Les identités synthétiques peuvent être difficiles à attraper rapidement car ces fraudeurs présentent tous les comportements et caractéristiques d'un client normal.
Le taux de croissance de la fraude par identité synthétique prévu pour les prochaines années est de 53% par an. Il s'agit d'une des principales sources de préoccupation des dirigeants des services financiers. Ils constatent l'intensité croissante des attaques, notamment sur les comptes des petites entreprises. Chez les petites entreprises, les lignes de crédit accordées sont bien sûr plus importantes que les comptes des consommateurs. Cela signifie que les fraudeurs peuvent obtenir un rendement bien plus important lorsqu'ils finissent par s’enfuir.
Le groupe Aite-Novarica estime que la fraude par identité synthétique pour les produits de crédit non garantis s'élevait à 1,8 milliard de dollars en 2020 aux États-Unis et estime qu'elle pourrait atteindre jusqu'à 6 milliards de dollars d'ici 2025.
Il est important de mettre en œuvre les outils d'une manière qui maximise l'efficacité de la détection tout en minimisant les coûts. Les organisations doivent relever le défi de protéger à la fois leurs clients et leur entreprise contre la fraude. La hausse croissante de la numérisation rend les entreprises vulnérables aux criminels. Les organisations doivent donc faire preuve d'innovation en matière de sécurité et de prévention. La fraude résiduelle reste un domaine difficile à résoudre car elle nécessite des connaissances approfondies et la capacité de la détecter en temps réel. Rejoignez Bleckwen et protégez-vous contre la fraude que vous ne soupçonnez pas.
Un des enjeux les plus importants pour créer des modèles de détection performants et viables pour nos clients (des organismes de financement tels que le crédit, le leasing et le factoring) est d’obtenir une donnée, qualifiée comme frauduleuse ou non, suffisamment importante en volume et diverse en patterns de fraude ou non-fraude.
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