Les renseignements financiers vérifiés (VFI) alimentés par l’IA marquent un tournant dans les enquêtes sur les fraudes financières.
Les enquêtes sur les fraudes potentielles sont longues et coûteuses, qu’il s’agisse d’un conflit entre associés, d’un soupçon de détournement de fonds, d’une défense en col blanc, d’une faillite ou d’une restructuration, ou d’une analyse du mode de vie dans les affaires de droit de la famille. Le volume et la complexité des données nécessitent souvent de faire appel à des experts comptables ou à des témoins experts pour déterminer ce qui s’est passé. Le coût et le temps supplémentaires rendent le démantèlement de schémas de fraude complexes extrêmement difficile et coûteux.
La collecte et la préparation des données constituent le plus gros obstacle, les professionnels consacrant 90 % du temps d’enquête à la préparation et à la gestion des données, ce qui oblige souvent à faire un compromis entre le temps et les coûts et une analyse complète. Idéalement, les avocats et les experts en comptabilité judiciaire devraient analyser les données, suivre les mouvements d’argent et constituer des dossiers basés sur l’historique financier complet, au lieu de saisir et de rapprocher manuellement les relevés et les transactions.
La découverte électronique a révolutionné la manière dont les avocats rassemblent et examinent les documents pour les affaires juridiques. Les renseignements financiers vérifiés (VFI) alimentés par l’IA feront de même pour les enquêtes financières.
L’IA réduit la charge de préparation et d’analyse des données
Si le temps ou le budget sont limités, les méthodes d’enquête traditionnelles reposent en grande partie sur des efforts manuels ou sur une lecture rapide de dossiers financiers détaillés. Les relevés de comptes chèques, d’épargne, de cartes de crédit et de courtage, ainsi que les copies de chèques et de bordereaux de dépôt, proviennent de plusieurs institutions, souvent de plusieurs comptes. Les équipes juridiques et comptables sont chargées d’examiner, de trier et de séparer manuellement ces dossiers, se retrouvant souvent responsables de la saisie manuelle des données et du rapprochement des relevés pour garantir l’exactitude avant de pouvoir suivre le flux de fonds.
Ce flux de travail fastidieux dans le contexte des délais de traitement des dossiers rend l’examen de chaque transaction impossible.
Automatisation de la préparation des données
Les logiciels basés sur l’IA peuvent extraire des transactions de n’importe quel relevé ou système sans modèle, réduisant ainsi la charge manuelle tout en augmentant la capacité du volume de données pouvant être examinées.
Au-delà de l’ingestion des informations, les plateformes d’IA peuvent vérifier automatiquement la qualité des données et rapprocher les transactions. Les algorithmes identifient et corrigent les incohérences, telles que les extractions de transactions manquantes, en double ou erronées. Ensuite, l’IA fait correspondre et fusionne les entrées de plusieurs comptes, institutions et périodes, classant même automatiquement les transactions dans des catégories communes. Des contrôles de qualité intégrés alertent les enquêteurs en cas de données manquantes ou inexactes, telles que l’absence d’un relevé mensuel ou des numéros de compte incohérents.
La mise en correspondance et le rapprochement automatisés produisent des renseignements financiers précis, complets et vérifiés en quelques heures, alors que des humains auraient besoin de plusieurs semaines ou de plusieurs mois pour effectuer les mêmes tâches sur un ensemble de données beaucoup plus limité. Grâce à l’IA, les nouvelles informations s’intègrent parfaitement dans la base de données et répondent aux mêmes normes de qualité sans examen humain supplémentaire.
Renforcer l’analyse dans les enquêtes sur les fraudes
Les processus automatisés permettent des enquêtes plus approfondies et réduisent le temps d’obtention d’informations. Les erreurs découvertes lors de la vérification des données guident les enquêtes. L’IA peut signaler des relevés manquants, des soldes contradictoires ou d’autres écarts inexpliqués, incitant ainsi l’équipe juridique à rechercher davantage d’informations.
Parfois, les problèmes de données manquantes sont simplement des erreurs, mais elles peuvent aussi signaler des activités malveillantes. Ces écarts sont beaucoup plus difficiles à identifier manuellement. Grâce aux alertes de l’IA, les enquêteurs peuvent examiner correctement les transactions intéressantes pour tirer des conclusions éclairées.
Les bases de données centralisées permettent aux enquêteurs d’interroger rapidement les transactions financières en fonction de différents critères. Par exemple, si un client suspecte une activité frauduleuse survenue au cours d’une période donnée, l’équipe juridique peut récupérer et examiner toutes les transactions de cette période sur chaque compte concerné.
Le réseau complexe des transactions financières est difficile à visualiser et à analyser dans des feuilles de calcul. Les outils de visualisation offrent aux enquêteurs une meilleure perspective. Les plateformes basées sur l’IA transforment des milliers de transactions en graphiques faciles à suivre, tels que des diagrammes montrant le mouvement des fonds entre les comptes et les entités. Grâce à ces informations, les équipes juridiques peuvent facilement repérer les mouvements inhabituels ou suspects et analyser en détail des transactions spécifiques. Par exemple, les transferts importants peuvent justifier un examen plus approfondi. Plus important encore, des visualisations simples représentant le flux de fonds entre les comptes et les entités juridiques aident les avocats à élaborer des récits de cas percutants.
Soutenir la constitution de dossiers et la collaboration
Grâce à un aperçu de chaque transaction, les avocats peuvent rassembler des preuves complètes pour avancer en toute confiance dans les poursuites ou le recouvrement des créances pour fraude. Les équipes peuvent également effectuer des analyses plus sophistiquées pour découvrir des fraudes complexes qui peuvent ne pas être évidentes sans un examen financier approfondi des transactions.
L’ensemble complet de données renforce la crédibilité d’une affaire, laissant peu de place à l’avocat adverse pour prétendre que des preuves ont été négligées. De plus, la technologie établit une chaîne de traçabilité claire pour les preuves vérifiables et prêtes à être présentées au tribunal, et les outils de visualisation simplifient les informations complexes en histoires visuelles pour les juges et les jurys.
La constitution de dossiers nécessite une collaboration, ce qui rallonge les délais d’enquête. Une base de données numérique centralisée réduit les pertes de communication en permettant à plusieurs intervenants de travailler à partir des mêmes informations et de prendre des notes en temps réel. Cette capacité rationalise le partage des preuves et le contrôle des versions.
Malgré ses atouts, l’IA ne peut pas – et ne doit pas – tirer de conclusions. La technologie fait ressortir des faits essentiels, mais les équipes juridiques doivent toujours faire preuve de perspicacité pour interpréter les preuves et constituer des dossiers convaincants.
L’avenir des enquêtes financières
L’avènement des renseignements financiers vérifiés alimentés par l’IA marque un tournant dans la lutte contre la fraude financière. Fini le temps où il fallait passer des heures à saisir manuellement des données et à vérifier la qualité. Grâce à l’IA qui se charge de cette lourde tâche, les équipes juridiques peuvent rapidement obtenir des dossiers financiers précis et complets pour obtenir des informations inégalées, ce qui leur permet de prendre en charge et de gagner davantage de dossiers.
Image © iStockPhoto.com.
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