Pouvez-vous repérer un faux financier? Comment l’IA augmente nos risques de fraude à la facturation
Parallèlement aux nombreux avantages de l’intelligence artificielle – de la navigation en temps réel à la détection précoce des maladies – l’explosion de son utilisation a des possibilités de fraude et de tromperie.
Les grandes et petites entreprises et même le Australian Taxation Office (ATO) peuvent être frappées par des réclamations de remboursement frauduleuses, qui sont presque impossibles à distinguer des reçus et des factures légitimes.
Les individus doivent également se méfier.
Regardez les photos des reçus ci-dessous. On documente une véritable transaction. L’autre a été créé à l’aide de Chatgpt. Pouvez-vous repérer le faux?
Jetez maintenant un œil à celui-ci.
Vous ne pouviez peut-être pas – et c’est exactement le point. Les systèmes qui peuvent reproduire des contrefaçons presque parfaits de documents financiers légitimes sont de plus en plus répandus et sophistiqués.
La semaine dernière, OpenAI a publié un modèle de génération d’images amélioré qui peut créer des images avec des sorties photoréalistes, y compris du texte.
Pourquoi devrions-nous nous en soucier?
La fraude impliquant de faux documents financiers est un problème mondial massif. L’Association internationale des examinateurs de fraude certifiés estime que les organisations perdent environ 5% des revenus de la fraude chaque année.
Dans son rapport de 2024, l’association documente les pertes supérieures à 3,1 milliards de dollars dans 1 921 cas. La facturation et la fraude aux dépenses représentent 35% des cas de détournement d’actifs, les entreprises signalant des pertes médianes de 150 000 $ US par incident.
La plupart concernant, les fraudeurs cachent principalement ces crimes en créant de faux documents ou en modifiant les fichiers, exactement ce que l’IA simplifie maintenant.
Les faux documents permettent la fraude de diverses manières. Un employé pourrait créer un reçu fictif pour un déjeuner d’affaires qui ne s’est jamais produit, ou un entrepreneur peut fabriquer des reçus pour les dépenses jamais engagées. Dans chaque cas, le fraudeur utilise la documentation contrefaite pour extraire de l’argent auquel ils n’ont pas droit.
Ce problème est probablement plus répandu que reconnu. Une enquête en 2024 a révélé que 24% des employés ont admis une fraude à la dépense, 15% supplémentaires le considérant.
Encore plus préoccupant, 42% des décideurs du secteur public britannique ont avoué avoir soumis des réclamations frauduleuses.
L’IA supprime les obstacles à la tromperie
Comprendre comment la technologie de l’IA peut entraîner une augmentation de la fraude potentielle nécessite d’examiner le «triangle de fraude» classique. Cela explique que la fraude nécessite trois éléments: les incitations, la rationalisation et les opportunités.
Historiquement, les obstacles techniques ont limité la capacité de créer une fausse documentation même lorsque la motivation existait.
L’IA élimine ces barrières en facilitant la création de la fausse documentation. La recherche confirme lorsque l’opportunité se développe, la fraude augmente.
Quand les fausses affirmations deviennent le problème de tout le monde
Lorsque les faux reçus soutiennent les déductions fiscales, nous payons tous.
Considérez un consultant en marketing gagnant 120 000 $, qui utilise un générateur d’images d’IA pour créer plusieurs reçus convaincants pour des dépenses inexistantes totalisant 4 000 $. À leur taux d’imposition marginal de 30%, cette fraude leur permet d’économiser environ 1 200 $ d’impôts, s’ils ne sont pas capturés.
L’Australian Taxation Office estime un écart annuel annuel de 2,7 milliards de dollars provenant de déductions à incorrection sur les petites entreprises. Avec la contrefaçon numérique de plus en plus accessible, cet écart pourrait s’élargir considérablement.
Faux reçus et factures
Les consommateurs deviennent également de plus en plus vulnérables aux escrocs à l’aide de reçus et de factures générées par l’IA.
Imaginez recevoir ce qui ressemble à une facture officielle de votre fournisseur d’énergie. La seule différence? Le paiement détaille les fonds directs vers le compte d’un escroc.
Cela se produit déjà. L’Australian Competition and Consumer Commission a signalé plus de 3,1 milliards de dollars perdues contre les escroqueries en 2023, avec une fraude à la redirection de paiement en croissance rapide.
Comme les outils d’IA facilitent la création et la modification de la documentation commerciale convaincante, ces numéros d’escroquerie ont le potentiel d’augmenter.
La menace croissante
Cette vulnérabilité pour les entreprises et les consommateurs est amplifiée par notre dépendance croissante à l’égard de la documentation numérique.
Aujourd’hui, de nombreuses entreprises émettent des reçus dans des formats numériques. Les systèmes de gestion des dépenses exigent généralement que les employés soumettent des photos ou des analyses de reçus. Les autorités fiscales acceptent également la documentation stockée électroniquement.
Les reçus en papier devenant de plus en plus rares et les caractéristiques de sécurité physique du papier disparues, les contrefaçons numériques deviennent presque impossibles à repérer par l’inspection visuelle seule.
L’authentification numérique est-elle la réponse?
Une contre-mesure potentielle est la norme de provenance et d’authenticité du contenu (C2PA). La norme C2PA incorpore des images générées par AI avec des informations vérifiables sur l’origine du fichier.
Cependant, une faiblesse majeure demeure, car les utilisateurs peuvent supprimer les métadonnées en prenant une capture d’écran d’une image. Pour les entreprises et les autorités fiscales, les normes d’authentification numérique ne font qu’une partie de la réponse à la contrefaçon numérique sophistiquée. Pourtant, revenir à la documentation papier n’est pas réalisable à notre époque numérique.
Voir n’est plus croire
La capacité de l’IA à créer des documents financiers réalistes change fondamentalement notre approche de la vérification des dépenses et de la sécurité financière.
L’inspection visuelle traditionnelle des reçus et des factures devient rapidement obsolète.
Les entreprises, les autorités fiscales et les particuliers doivent s’adapter rapidement en mettant en œuvre des systèmes de vérification qui vont au-delà de la simple recherche de documentation.
Cela peut inclure la correspondance des transactions avec les enregistrements bancaires et les systèmes automatisés de détection d’anomalies qui signalent des modèles de dépenses inhabituels. Peut-être que l’utilisation de la technologie de la blockchain s’étendra pour aider à vérifier les transactions.
L’écart entre ce que l’IA peut créer et ce que nos systèmes peuvent vérifier de manière fiable continue de s’élargir. Alors, comment pouvons-nous maintenir la confiance dans les transactions financières dans un monde où voir ne croit plus?
