Kofax FraudOne

Détectez la fraude par chèque en temps réel à l’aide d’une solution d’analyse de l’image.

Développée en collaboration avec six des plus grandes banques des États-Unis, Kofax FraudOne® donne à ses utilisateurs les moyens de détecter la fraude par chèque en temps réel et à partir des transactions « Jour 1 » et « Jour 2 ». Aujourd’hui, 82 % des professionnels interrogés1 déclarent que dans leur entreprise, les chèques constituent la cible principale des escrocs : autant dire que Kofax FraudOne, solution de détection de la fraude par l’analyse de l’image, arrive à point nommé.

Les institutions financières proposent à leurs clients des options de transaction toujours plus modernes (comme le dépôt à distance à l’aide d’un appareil mobile). Parallèlement, les escrocs conçoivent des méthodes de fraude toujours plus sophistiquées et difficiles à détecter. Kofax FraudOne® lutte contre la fraude et réduit l’exposition à ce risque grâce à un système flexible de détection des fraudes qui est disponible au point de capture et lors du traitement des chèques. La précision de Kofax FraudOne et sa rapidité à signaler les escroqueries potentielles vous aident à améliorer l’expérience client sans pour autant accroître votre exposition aux fraudes.

Principaux avantages

Mise à profit de la capture de signatures électroniques – Utilisée en association avec Kofax SignDoc®, Kofax FraudOne exploite les signatures électroniques capturées en les intégrant à la base de données contenant les signatures de référence.

Nombreuses options de mise en œuvre – La fonction de détection automatique de la fraude par chèque peut être mise en œuvre pour les appareils mobiles, les distributeurs automatiques utilisant la reconnaissance d’image ou les dépôts de chèques internes réalisés par les guichetiers.

Intégration aux systèmes existants – La solution se connecte aisément à de nombreux moteurs de détection de fraudes et à d’autres systèmes bancaires.

Personnalisation en fonction de vos impératifs – La solution permet aux banques de créer des règles et des critères de pondération qui leur sont propres.

Fonctionnement de Kofax FraudOne

Kofax FraudOne s’appuie sur une puissante base de données qui entrepose les signatures de référence et le stock de chèques, ainsi que d’autres informations sur les comptes. Kofax FraudOne peut traiter les chèques en temps réel ou par lots afin de repérer les chèques potentiellement frauduleux. Les décisions relatives aux encaissements et aux refus d’encaissement sont fondées sur le barème établi par la banque (ainsi que sur d’autres facteurs), et cette prise de décision est rendue possible par notre moteur Combined Risk Score (CRS ), qui est unique en son genre.

Moteur Combined Risk Score (CRS )

Se concentrer exclusivement sur la signature ou sur le stock de chèques n’est pas suffisant pour appréhender des fraudeurs de plus en plus avertis. Le moteur CRS de Kofax FraudOne s’appuie sur plusieurs autres caractéristiques pour repérer les chèques frauduleux avec plus de précision.

Ce moteur tient compte de plusieurs facteurs pondérés et exploite des informations provenant de systèmes externes afin de prendre une décision éclairée. Par exemple, il compare la signature apposée sur le chèque à la signature de référence figurant dans la base de données. De plus, FraudOne repère les divergences par rapport au stock de chèques, détermine si un chèque constitue ou non un PAD (prélèvement automatique nord-américain) et vérifie si le destinataire figure sur une liste blanche ou une liste noire bancaire.

Si un chèque est jugé frauduleux, il est placé dans une file de vérification visuelle afin d’être étudié par les analystes de fraude de la banque. Ces derniers accèdent à cette file d’attente via la station de travail des analystes de fraude, un logiciel client qui permet d’accéder au système de back-office à partir d’un navigateur Web léger ou d’une application client installée localement.

 

1 2014 AFP Payments Fraud and Control Survey (Sondage 2014 de l’AFP sur la fraude aux paiements et les contrôles en la matière)