Conor Burke a passé une grande partie de sa carrière dans le back office d’une grande banque en Irlande. Son équipe a été chargée de numériser le processus d’intégration – en particulier les flux de travail de révision manuelle lourds de documents – qui coûtaient à la banque des millions de dollars chaque année et de ne pas attraper la fraude. Selon lui, le plus grand défi consistait à trouver comment supprimer l’élément humain sans compromettre les contrôles des risques et de la fraude.
Inspirés par cela, Burke et son frère jumeau, Ronan Burke, ont lancé Inscribe, un service de détection de fraude documentaire basé sur l’IA. Conçu pour les équipes de fraude, de risque et d’exploitation dans les secteurs de la fintech et de la finance, Inscribe exploite l’IA formée sur des centaines de millions de points de données pour renvoyer des résultats, déclare Ronan.
« Les examens fastidieux des documents ajoutent des frictions aux processus d’ouverture de compte et de souscription, mais l’automatisation seule n’est pas la réponse », a déclaré Ronan à TechCrunch dans une interview par e-mail. « Nous pensons que l’automatisation sans détection de fraude est imprudente, c’est pourquoi Inscribe est le package complet qui aide les entreprises à détecter la fraude, à automatiser les processus et à comprendre la solvabilité afin qu’elles puissent approuver plus de clients, plus rapidement. »
Inscribe analyse, classe et fait correspondre les données des documents d’intégration financière, en mettant en évidence toute différence entre les documents fournis et les documents récupérés à l’aide de sa détection de fraude alimentée par l’IA. Les détails des documents, y compris les noms, les adresses et les transactions des relevés bancaires, sont numérisés automatiquement pour générer des profils de risque client individuels qui incluent des instantanés des relevés bancaires et des transactions.
En septembre dernier, Inscribe a déployé un composant d’analyse de crédit et d’automatisation des relevés bancaires qui fournit la plupart des points de données nécessaires pour prendre des décisions de prêt, y compris les détails des flux de trésorerie des relevés bancaires, l’analyse des transactions et l’analyse des talons de paie. Ronan affirme qu’Inscribe peut extraire puis renvoyer des détails clés, notamment des noms, des adresses, des dates, des transactions et des salaires en quelques secondes.
Crédits image : Inscrire
Dans les fonctionnalités qu’il offre, Inscribe est similaire à de nombreux autres outils anti-fraude, comme Resistant AI (qui a levé 16,6 millions de dollars en octobre 2021) et Smile Identity (qui a levé 7 millions de dollars en juillet de la même année). Ronan soutient qu’il se différencie cependant par son approche axée sur l’IA, qui repose sur des données originales collectées grâce à des partenariats antérieurs avec des clients.
« Nous avions vu des entreprises de détection de fraude et d’automatisation de documents dans notre espace essayer de créer une solution parfaite dès le départ sans parler aux clients, mais elles avaient depuis fermé leurs portes. Ils n’ont pas pu surmonter le problème de démarrage à froid; ils n’ont pas été en mesure de créer un produit à partir de zéro car ils n’avaient pas accès aux données que leurs clients utilisaient », a déclaré Ronan. « Cela revient à la première règle de l’apprentissage automatique : commencez par les données, pas l’apprentissage automatique. Si vous ne disposez pas d’un bon ensemble de données, vous perdez votre temps. Vous finirez soit par choisir le mauvais modèle, soit par entraîner un modèle sur des données qui ne fonctionneront pas comme prévu.
L’intelligence artificielle n’est en aucun cas parfaite – l’histoire a montré que cela était vrai. Par exemple, pendant la pandémie, les systèmes de détection des fraudes qui détectent les comportements anormaux ont été perturbés par les nouvelles habitudes d’achat et de dépenses. Ailleurs, les algorithmes automatisés conçus pour détecter la fraude à l’aide sociale se sont révélés sujets aux erreurs et conçus de manière à punir essentiellement les pauvres d’être pauvres.
Mais en mettant de côté la véracité des affirmations de Ronan, il y a évidemment quelque chose dans la plate-forme d’Inscribe qui attire des clients de haut niveau. TripActions, Ramp, Bluevine et Shift font partie des clients de la startup.
Les investisseurs, quant à eux, ont été conquis. Cette semaine encore, Inscribe a clôturé un cycle de financement de série B de 25 millions de dollars dirigé par Threshold Ventures avec la participation de Crosslink Capital, Foundry, Uncork Capital, le co-fondateur de Box Dillon Smith et le co-fondateur d’Intercom Des Traynor. L’infusion porte le total de la startup levé à ce jour à 38 millions de dollars, y compris un tour de table de série A de 10,5 millions de dollars clôturé en avril 2021.
C’est peut-être la facilité relative avec laquelle la solution d’Inscribe peut être déployée. Comme le note à juste titre Ronan, Inscribe résout le problème d’avoir à créer une solution de détection de fraude en interne ou à embaucher une grande équipe de science des données.
« Les modèles d’IA et d’apprentissage automatique bénéficient d’autant de données que possible, mais chaque entreprise individuelle est limitée à son propre ensemble de données. Ainsi, une solution maison ne peut tout simplement pas être aussi efficace qu’une solution qui s’appuie sur de nombreuses sources de données », a déclaré Ronan. « C’est pourquoi les entreprises s’associent plutôt à des solutions de détection de fraude documentaire : les criminels commettent des fraudes de différentes manières, et ces solutions extraient des données de l’ensemble de leur clientèle pour identifier plus rapidement les attaques coordonnées et les tendances émergentes. »
L’alarmisme aide probablement aussi. Une enquête récente suggère que la fintech américaine moyenne perd 51 millions de dollars à cause de la fraude chaque année, une statistique que Ronan m’a citée lors de notre entretien.
« Un monde de plus en plus numérique, géographiquement dispersé et plus rapide rend plus difficile que jamais de savoir avec qui vous faites affaire, laissant les entreprises incertaines quant aux clients potentiels dignes de confiance », a déclaré Ronan. « Les Fintechs ont été en mesure de construire pour un monde en ligne, mais les institutions financières traditionnelles sont confrontées au défi de s’éloigner des systèmes hérités et d’adopter une véritable transformation numérique. Et ils doivent tout faire en réduisant la fraude et les frictions afin d’offrir une expérience client compétitive.
Interrogé sur les plans d’expansion, Ronan dit qu’Inscribe doublera probablement la taille de son effectif de 50 personnes au cours des 12 à 18 prochains mois.