Logiciel de détection de fraude documentaire qui repère ce qui échappe aux analystes

Un logiciel de détection de fraude documentaire analyse les fichiers qui vous sont transmis, tels que les relevés bancaires, les bulletins de salaire, les déclarations fiscales et les factures, afin d’y déceler des signes de modification, de falsification ou de génération par IA. Au lieu de se fier à l’apparence du document, il examine les métadonnées, la structure du fichier, les polices et la cohérence du contenu, puis fournit un score de confiance et un niveau de risque de fraude. Votre équipe sait ainsi quels documents accepter et lesquels examiner.

Chaque fichier importé fait l’objet de plusieurs niveaux d’analyse. L’analyse forensique des métadonnées recherche les traces de logiciels de modification et les horodatages qui ne correspondent pas à l’émetteur. L’analyse de la couche de contenu détecte les modifications directes du texte, les incohérences de polices et les retouches effectuées sur différentes couches. La comparaison de modèles confronte le document aux formats d’émetteurs connus, tandis que des modèles de machine learning entraînés sur des millions de documents traités depuis 2019 signalent les tendances inhabituelles sur la page et dans la structure du fichier. Le résultat comprend un score de confiance, un niveau de risque de fraude et les alertes qui les justifient, classées de la plus probante à la moins probante.

Les PDF financiers et officiels : relevés bancaires, attestations bancaires, bulletins de salaire, attestations d’emploi, déclarations fiscales, notamment les W-2, 1099 et 1040, factures et factures de services publics, rapports de solvabilité et attestations de prestations. Importez le PDF d’origine provenant de la banque, de l’employeur ou de l’émetteur afin de préserver les métadonnées et la structure. VerifyPDF vérifie également les pièces d’identité, comme les passeports, permis de conduire, cartes nationales d’identité et titres de séjour, à partir d’une photo ou d’un scan net.

Les analyses forensiques qui demandent environ 10 minutes à un analyste expérimenté sont effectuées en moins de 5 secondes. Le logiciel lit également des signaux qu’aucun analyste ne peut voir : traces de modification dans les métadonnées, substitutions de polices dans la couche de texte et anomalies structurelles dans le fichier lui-même. Les falsifications modernes utilisent les mêmes polices et mises en page que les originaux. Le contrôle manuel repère donc les faux grossiers, mais laisse passer les plus convaincants. La décision reste entre les mains de votre équipe : un signalement indique qu’un examen est nécessaire, ce n’est pas un verdict.

Trois possibilités. Utilisez le tableau de bord et déposez-y vos documents, sans aucune intégration. Connectez vos propres systèmes via la REST API : envoyez un document avec un seul appel HTTP, puis interrogez le service pour obtenir le résultat ou recevez-le via webhook. Vous pouvez également fournir à un agent IA la compétence open source de VerifyPDF afin que les workflows automatisés vérifient les documents via la même API. Les trois interfaces renvoient le même score de confiance, le même niveau de risque de fraude et les mêmes alertes.

La précision est d’environ 99 % sur les documents financiers générés par ordinateur, tels que les relevés bancaires, les bulletins de salaire et les déclarations fiscales, à condition de transmettre le PDF d’origine plutôt qu’un scan ou une capture d’écran. Chaque résultat inclut les alertes qui justifient l’évaluation, afin que votre équipe puisse apprécier les éléments de preuve au lieu de faire confiance à une boîte noire.