D’après une étude menée par Captio en 2017, il apparaît que la fraude aux notes de frais représente en moyenne 53 883 euros par entreprise, soit environ 700 euros par an et par employé. Nous comprenons donc que la fraude interne sur les frais de déplacement puisse être une grande préoccupation pour les entreprises car elle représenterait 12% des frais remboursés. Détecter ces fraudes avant que les sommes ne soient remboursées est donc un enjeu important...

Les cas de fraudes les plus fréquents

Certains collaborateurs regorgent d’idées lorsqu’il s'agit de frauder sur les notes de frais. L'un des cas les plus fréquents concerne les dépenses "gonflées". En effet, les indemnités kilométriques constituent une mine d’or pour ces fraudeurs. Le remboursement est variable selon le nombre de kilomètres parcourus et la puissance fiscale du véhicule. Les collaborateurs fraudeurs indiquent ainsi une distance surévaluée ou un véhicule plus puissant que celui réellement utilisé. C’est le chemin le plus simple pour que le montant remboursé soit largement supérieur à la somme réelle.

Cette pratique marche aussi sur d’autres catégories de dépenses, comme les taxis. De nombreux chauffeurs font des reçus à la main, le collaborateur lui demande alors d’augmenter le prix de la course sur le reçu afin d’encaisser la différence. Une autre fraude assez fréquente est la déclaration d’une dépense en double. Ceci se produit lorsque la même dépense est soumise à un remboursement plus d'une fois. Le collaborateur se fait alors rembourser la même dépense deux fois.

Cette liste n'est pas exhaustive, il existe bien d’autres techniques pour frauder sur les notes de frais. L’enjeu pour l'entreprise est donc de les détecter avant de franchir l’étape du remboursement.

L'intelligence artificielle comme moyen de détection de fraudes

Détecter la fraude sur les dépenses a toujours été un processus exigeant, notamment si cette inspection est effectuée manuellement. Il est clair qu'une alternative plus automatisée est nécessaire. En effet, l'automatisation de cette tâche et la réduction conséquente des coûts qui en suivent, amélioreront les résultats d'une entreprise. C’est pourquoi, certaines entreprises ont décidé de se tourner vers Jenji, afin de structurer leur politique de notes frais.

Aujourd’hui, des logiciels spécifiques peuvent être utilisés pour détecter et prévenir les frais frauduleux. Notre solution Jenji permet d’analyser en profondeur les dépenses pour détecter de nombreuses anomalies. Tout cela, grâce à l’Intelligence Artificielle qui est capable de comprendre et d’apprendre la manière dont l’intelligence humaine analyse les situations.

Un moteur d’IA peut déterminer si une dépense est légitime ou frauduleuse en suivant quelques étapes. Tout d’abord, le Machine learning (Apprentissage automatique) peut être utilisé pour comprendre le contexte de remboursement. Ceci va permettre d'extraire de l’information en numérisant les documents. Ces données peuvent ensuite être recherchées et comparées à partir d’un vaste ensemble de données externes pour analyser la validité des vendeurs, leurs prix et les renseignements de base afin de prouver la conformité des dépenses enregistrées. Le système sous Machine Learning va repérer les répétitions et les tendances, ce qui va ici permettre de déceler une fraude en une milliseconde.  Par exemple, la comparaison des dépenses entre les collaborateurs va permettre de détecter qui dépense plus que les autres, un montant anormalement élevé par rapport à l’ordinaire, une dépense effectuée un dimanche ou encore un nombre de kilomètres parcourus étrangement élevé par rapport à l'itinéraire concerné.

C’est sur la base de cette recherche que les demandes de remboursement peuvent être approuvées ou rejetées. Dans la solution Jenji, des fonctionnalités permettent de fournir une alerte visuelle en temps réel lorsqu'une dépense est identifiée comme étant trop élevée par rapport à un seuil défini préalablement, selon une catégorie de dépense. Le système d’alerte se déclenche également lorsqu’il y a une double saisie d’une dépense. En cas de "red flags", on peut immédiatement contrôler la dépense grâce à la numérisation des notes de frais.

Mieux vaut prévenir que guérir... les fraudes !

Au vu de l'importance économique que revêt la fraude aux notes de frais, il est donc important de tout mettre en œuvre pour les prévenir. Cela peut notamment passer par le terrain des ressources humaines où la formation joue bien évidemment un rôle essentiel en matière de prévention. De même, une attention toute particulière doit être apportée au climat de travail, ce dernier ayant sa part dans le développement de la fraude interne.

Pour plus de détails sur la solution Jenji, n'hésitez pas à contacter notre équipe par email à sales@jenji.io. Nous nous ferons un plaisir de vous accompagner sur votre projet.

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Article co-rédigé avec Mélodie, Back Office Project Manager @Jenji.