Bulletins de salaire générés en quelques secondes, relevés bancaires recomposés, avis d'imposition retouchés : produire un dossier de crédit crédible ne demande plus aucune compétence particulière, et les documents obtenus passent la lecture humaine sans difficulté.
DeepFrauds Credit Conso analyse chaque justificatif du dossier avant la décision de crédit, et restitue un verdict motivé anomalie par anomalie — pas un score opaque.
La fraude à la souscription se détecte au moment où le dossier est instruit. Une fois les fonds versés, le contrôle a posteriori ne fait que documenter une perte déjà réalisée.
Le justificatif de revenus le plus falsifié. Recalcul complet du brut au net, cotisations, cumuls annuels et cohérence entre les mois transmis.
Détection des relevés recomposés : soldes qui ne s'enchaînent pas, opérations insérées, mise en forme rompue, en-têtes empruntés à un autre document.
Contrôle de structure, du revenu fiscal de référence et de sa cohérence avec les revenus déclarés dans les bulletins fournis au même dossier.
Lecture de la bande MRZ selon la norme ICAO 9303, cohérence des champs, détection des retouches et des documents entièrement générés.
Factures d'énergie, quittances, attestations : vérification de l'émetteur, des montants et des dates, souvent modifiés pour rattacher un domicile.
Le contrôle final : les revenus, l'employeur, l'identité et l'adresse se recoupent-ils d'une pièce à l'autre ? C'est le test qu'un dossier fabriqué franchit le moins souvent.
Les briques de lecture automatique extraient les champs d'un justificatif avec une grande fiabilité — y compris quand le justificatif est faux. Elles sont conçues pour comprendre le contenu, pas pour interroger l'authenticité du support.
Un moteur de lecture restitue « 2 480 € net » avec la même confiance sur un bulletin authentique et sur un bulletin fabriqué. La falsification lui est invisible par construction, puisqu'elle est justement conçue pour être lisible.
Les dispositifs de connaissance client confirment que la personne existe et n'est pas sous sanction. Ils ne disent rien de l'authenticité des pièces qu'elle transmet — or le schéma dominant aujourd'hui associe une identité réelle à des justificatifs fabriqués.
Un moteur de règles reconnaît des schémas déjà observés. Les documents produits par intelligence artificielle ne portent aucune signature antérieure — il n'y a rien à reconnaître.
Le document est traité comme un objet physique porteur d'une histoire : compression, polices, métadonnées, arithmétique, signatures de génération. La question n'est plus « que dit ce document ? » mais « ce document est-il ce qu'il prétend être ? ».
Refuser un dossier engage l'établissement. Chaque anomalie est nommée, située dans la pièce concernée et rattachée au test qui l'a produite, ce qui rend la décision documentée et opposable.
Chaque signal apparaît avec sa sévérité et la pièce concernée, jamais sous la forme d'un score sans justification.
API disponible pour insérer la vérification dans l'outil de souscription existant, sans étape supplémentaire pour le client.
Chaque analyse est journalisée et conservée, dans un cadre compatible RGPD, DORA et EU AI Act.
Contrôlez l'authenticité des justificatifs sur l'ensemble du flux entrant, sans allonger le délai de réponse au client.
Le segment le plus exposé aux faux justificatifs de revenus. La vérification intervient avant l'accord, donc avant le décaissement.
Sécurisez les dossiers transmis aux partenaires et documentez le contrôle effectué, ce qui protège la relation avec le prêteur.
Intégrez la vérification par API dans le parcours de souscription, de manière transparente pour le demandeur.
Par le recalcul et par l'examen du support. Le calcul du brut au net, les cotisations et les cumuls annuels sont refaits intégralement : un montant modifié à la main casse presque toujours une égalité. En parallèle, les métadonnées, les polices et la compression au niveau du pixel révèlent les retouches, et l'analyse fréquentielle isole les documents entièrement générés par intelligence artificielle.
Une solution de lecture extrait les données d'un document ; elle ne se prononce pas sur son authenticité. Elle lira un faux bulletin avec la même confiance qu'un vrai. L'analyse forensique répond à une autre question : ce document est-il ce qu'il prétend être ?
Oui, par API. La vérification s'insère dans le flux d'instruction existant et le verdict remonte dans l'outil que vos analystes utilisent déjà.
Le traitement s'inscrit dans le cadre de la lutte contre la fraude, avec journalisation de chaque analyse et durées de conservation paramétrables. L'architecture est conçue pour être compatible RGPD, DORA et EU AI Act.
Le verdict n'est pas binaire. Les anomalies sont restituées avec leur sévérité, ce qui permet à l'analyste de demander une pièce complémentaire plutôt que de refuser. Un signal isolé de faible sévérité appelle une question, pas un rejet.
Nous analysons ensemble un échantillon de dossiers réels — y compris, si vous en disposez, des cas de fraude avérée déjà identifiés. C'est la seule manière honnête de mesurer ce que la solution détecte réellement sur votre flux. Comptez une quarantaine de minutes.