Pourquoi la fraude aux factures alimentée par l’IA devient de plus en plus difficile à détecter

La fraude aux factures est rien de nouveau. C’est quelque chose qui a toujours été sur le radar des équipes financières dans tous les secteurs. Mais l’essor de l’intelligence artificielle accroît le risque, en particulier pour les organisations qui continuent de s’appuyer sur des contrôles conçus pour une autre époque.

Ironiquement, tandis que l’IA est en grande partie responsable de la croissance de la menace de la fraude aux factures, elle devient également l’un des outils les plus puissants pour s’en défendre.

La fraude aux factures est en augmentation

Une enquête récente menée auprès de plus de 250 professionnels de la finance a révélé que 41 % ont subi une fraude aux factures ou un paiement excessif au cours des 12 derniers mois. Bien que le risque soit élevé dans tous les secteurs, il est particulièrement prévalent pour les équipes de finance des secteurs de la santé et de la vente au détail.

Le fait que plus de quatre organisations sur dix aient subi une fraude aux factures récente est suffisamment choquant. Mais ce qui est encore plus inquiétant, c’est que le chiffre réel est probablement encore plus élevé, étant donné que la fraude est souvent détectée bien après que les dégâts aient été causés. Dans certains cas, elle n’est jamais détectée du tout.

Chaque incident de fraude aux factures peut causer des dommages financiers importants à l’entreprise. Cela ne mentionne pas les conséquences réglementaires et l’impact qu’il peut avoir sur la confiance des parties prenantes internes et externes.

Mais pourquoi exactement la fraude aux factures devient-elle de plus en plus courante et plus préjudiciable ? Alors qu’il y a de nombreux facteurs, l’évolution rapide et la large disponibilité de l’IA sont en grande partie responsables.

Les tactiques de fraude évoluent rapidement

Dans le passé, la fraude aux factures nécessitait un certain niveau de compétences techniques. Mais même les fraudeurs les plus habiles avaient tendance à s’appuyer sur des schémas simples et des modèles prévisibles. En conséquence, la fraude était souvent facile à détecter et à arrêter pour les équipes de finance. Par exemple, un fraudeur pouvait créer et soumettre une facture fictive, mais dans une liste, il était relativement évident qu’elle n’était pas légitime.

Aujourd’hui, tout cela change rapidement. Quiconque dispose des outils et des informations nécessaires peut mettre en œuvre des tactiques de fraude aux factures subtiles, sophistiquées et plus difficiles que jamais à détecter.

L’IA, qui était autrefois un outil réservé aux utilisateurs les plus habiles, est désormais largement accessible. Et les taux d’adoption sont élevés, car les consommateurs trouvent de nombreux cas d’utilisation dans leur vie quotidienne. En fait, une enquête récente menée par la Banque fédérale de réserve de St. Louis a révélé que 54,6 % des adultes américains âgés de 18 à 64 ans utilisent l’IA générative dans leur vie personnelle ou professionnelle (ou les deux). Cela représente une augmentation de 10 points de pourcentage par rapport à l’année précédente.

En même temps, les fraudeurs ont accès à plus d’informations que jamais auparavant. Une recherche rapide peut facilement trouver des informations publiques telles que des données d’entreprise, des partenariats de fournisseurs et des détails sur les employés.

Les fraudeurs peuvent alimenter ces informations dans des outils d’IA générative pour créer des factures et des reçus qui ressemblent étroitement à des documents commerciaux légitimes. Le marquage des fournisseurs, le formatage, l’historique des factures et les modèles de paiement peuvent tous être reproduits avec une précision remarquable. Les fraudeurs peuvent également associer ces documents à des communications générées ou imitées par l’IA qui semblent provenir d’exécutifs de l’entreprise, incitant le personnel à accélérer les paiements.

L’IA a élevé la barre pour la fraude aux factures. Le fait que les tactiques deviennent plus difficiles à détecter crée un risque réel, en particulier pour les organisations qui traitent un grand volume de factures. Pourtant, de nombreuses équipes de finance s’appuient encore sur des mesures de prévention conçues pour un environnement de risque très différent.

Les contrôles manuels ne suffisent pas contre la fraude aux factures moderne

Les équipes de finance ne sont certainement pas inactives face à la menace de la fraude aux factures. À ce stade, la plupart ont établi des contrôles pour réduire le risque, tels que la révision manuelle de chaque facture, l’exigence de plusieurs approuveurs avant le paiement et la réalisation d’audits ou d’examen périodiques de l’activité AP.

Ce que tous ces contrôles ont en commun, c’est qu’ils s’appuient sur la capacité et le jugement humains. Ils ont peut-être été suffisants pour détecter la fraude traditionnelle, qui se présentait souvent sous la forme d’un problème évident, tel qu’une facture en double. Mais les anomalies de la fraude aux factures alimentée par l’IA sont beaucoup plus subtiles, et à eux seuls, les contrôles manuels ne sont plus suffisants.

Puisqu’ils s’appuient sur la capacité humaine, les contrôles traditionnels sont sujets à erreurs. Aujourd’hui, 50 % des équipes de finance traitent 5 000 factures ou plus par mois, et un quart gèrent plus de 10 000. Réviser des milliers de factures chaque mois est fastidieux, et lorsque la fatigue s’installe, même les employés les plus diligents peuvent manquer des incohérences subtiles.

À mesure que le volume augmente, les organisations peuvent recourir à l’ajout de personnel, une approche qui n’est pas durable. Lorsque l’ajout de personnel n’est pas possible, les équipes font de leur mieux pour faire plus avec moins. Mais lorsque les équipes sont censées maintenir la vitesse et le contrôle à mesure que le volume augmente, le risque augmente.

Lorsque les contrôles traditionnels sont la principale défense contre la fraude aux factures alimentée par l’IA, la vitesse est un autre défi majeur. Une fois qu’une transaction ACH a été initiée, les organisations ont une fenêtre de temps très étroite pour l’annuler ou demander un renversement. Si elles n’ont pas les outils pour détecter la fraude potentielle et prendre des mesures immédiates, les fonds peuvent être perdus pour de bon.

Avec tous ces défis, il n’est pas étonnant que la détection limitée de la fraude soit une frustration majeure pour de nombreuses équipes de finance.

L’IA devient la ligne de défense la plus puissante

L’IA est en grande partie responsable de la prévalence et de la sophistication accrues de la fraude aux factures. Mais elle devient également l’un des outils les plus puissants pour la prévenir à grande échelle.

Les examens manuels se concentrent sur une facture à la fois, ce qui peut être suffisant pour détecter les problèmes évidents. Mais sans le contexte complet, il est difficile de détecter les anomalies subtiles qui peuvent indiquer une fraude aux factures alimentée par l’IA. En conséquence, les équipes peuvent ne pas remarquer un problème jusqu’à bien après les faits. Mais à ce stade, il est trop tard pour réparer les dégâts.

L’IA, en revanche, peut analyser efficacement chaque facture dans le contexte de tout ce qui l’a précédée. Elle apprend ce que « normal » signifie et peut détecter les problèmes potentiels, tels que les modèles de facturation, la chronologie et les informations bancaires qui sortent des normes attendues. Si quelque chose de suspect est détecté, les équipes sont averties en temps réel afin qu’elles puissent examiner et déterminer les prochaines étapes.

L’IA peut également évoluer pour soutenir la croissance. Contrairement aux humains, elle ne connaît pas la fatigue cognitive. Elle peut appliquer un niveau élevé de scrutiny à chaque facture, que l’entreprise traite 500 ou 5 000 factures, sans ralentir les cycles de paiement.

Contrairement aux contrôles statiques basés sur des règles, l’IA peut continuellement apprendre au fil du temps. À mesure qu’elle développe une compréhension plus approfondie du comportement normal de chaque fournisseur, elle devient plus efficace pour détecter les activités inhabituelles qui pourraient suggérer une fraude aux factures.

Le jugement humain est toujours un élément essentiel du puzzle.

Alors que l’IA peut jouer un rôle important dans la détection de la fraude aux factures alimentée par l’IA, le jugement humain sera toujours essentiel. L’IA peut identifier les modèles inhabituels et signaler les factures qui nécessitent un examen plus approfondi. Mais à la fin de la journée, les personnes sont responsables de l’examen du contexte et de la prise de décisions.

Plutôt que de remplacer les professionnels de la finance, l’IA les aide à concentrer leur attention là où elle est vraiment nécessaire. Au lieu de passer du temps à examiner chaque facture, les équipes peuvent se concentrer sur les transactions à haut risque et les exceptions potentielles. Lorsque les organisations adoptent cette approche, elles sont mieux à même de maintenir le contrôle, de traiter les menaces potentielles immédiatement et de libérer les équipes de finance pour se concentrer sur le travail stratégique et l’analyse.

En conclusion

L’IA a élevé la barre pour la fraude aux factures, rendant l’activité suspecte plus difficile à distinguer des transactions légitimes. Les organisations qui s’appuient uniquement sur des contrôles manuels conçus pour une époque plus simple auront de plus en plus de mal à prévenir le risque sans ralentir l’entreprise.

À mesure que les tactiques de fraude alimentées par l’IA deviennent plus sophistiquées et que le volume des factures continue de croître, les équipes de finance ont besoin d’outils capables de détecter les anomalies subtiles à grande échelle. En combinant la détection basée sur l’IA avec le jugement humain, les organisations peuvent suivre le rythme sans sacrifier le contrôle.