Inscribe

Qu’est-ce que Inscrire ?

Inscribe est une plateforme de détection de la fraude documentaire par procuration, conçue spécialement pour les institutions financières, fournie par la société InscribeAI. Elle analyse les documents financiers et d’identité soumis par les demandeurs afin d’identifier les modifications, les falsifications, la réutilisation et le contenu généré par l’IA avant l’approbation des prêts, l’ouverture de comptes, les procédures KYC/KYB ainsi que la vérification des comptes.

La plateforme intègre des tests multicouches, le traitement de documents, la vérification de données publiques, l’inférence au niveau du client et des flux de travail de risque. Ce n’est pas un OCR universel, et il ne peut pas remplacer les décisions finales de crédit, les évaluations de conformité ou les enquêtes manuelles des institutions financières.

Une phrase pour présenter

Inscribe analyse les documents financiers grâce à une analyse collaborative basée sur l’expertise forensique, le web, la sémantique, les pixels et l’IA par proxy, et restitue le niveau de risque, les preuves ainsi que des données structurées aux responsables du contrôle des risques ou aux systèmes métier.

Positionnement du produit

Les faux documents modernes peuvent ressembler visuellement à des documents authentiques, et une inspection manuelle simple ou des règles de format fixe peuvent laisser passer des modifications cachées. Inscribe se concentre sur les documents qui influencent les décisions financières et cherche à fournir des indices de risque explicites tout en maintenant un faible niveau de bruit.

Fonction principale

Détection de la fraude dans les documents multicouches

Chaque document fait l’objet de plusieurs méthodes de vérification en même temps, au lieu d’utiliser un seul modèle. Les différentes preuves sont regroupées en niveaux de risque clairs ainsi que des explications, afin d’aider les analystes à traiter en priorité les demandes véritablement suspectes.

Classification des documents

Le système reconnaît les relevés bancaires, les bulletins de salaire, les déclarations fiscales, les factures, les reçus et d’autres types de documents afin de déterminer l’analyse ultérieure et la vérification de fraude. Un pipeline hybride combinant l’apprentissage automatique traditionnel, les grands modèles de langage et les modèles linguistiques visuels est également utilisé pour améliorer la classification des documents non en anglais et des types inconnus.

Analyse des champs et des transactions

La plateforme peut extraire des informations structurées telles que les noms, adresses, dates, solde, revenus et chaque transaction individuelle. Les résultats de l’analyse permettent à la fois de détecter la fraude et d’alimenter l’analyse des flux de trésorerie, des dépenses, des revenus, des prêts et des risques de crédit.

Analyse des risques au niveau du client

Inscribe permet non seulement de consulter un fichier individuel, mais aussi d’établir des liens entre les différents documents d’un client ou d’une demande. Le système peut détecter des incohérences numériques, une réutilisation d’identités, des modèles répétés et des schémas de transactions inexplicables.

Inscribe Assistant

Assistant est un assistant IA par proxy intégré dans les applications Web, capable de répondre à des questions telles que les raisons pour lesquelles un fichier a été marqué, la cohérence entre différents documents, l’existence d’activités de jeu ou d’actifs cryptographiques. Les réponses sont basées sur les fichiers existants dans l’espace de travail, les informations clients et les signaux de fraude, mais nécessitent néanmoins une révision par un analyste.

Insights commerciaux personnalisés

L’équipe de gestion des risques peut définir des signaux spécifiques à l’institution en fonction de la catégorie de transaction, du commerçant, du canal de paiement, du montant, de la période temporelle et des variations du solde. Avant la mise en œuvre des règles, il est possible de les tester à nouveau sur un ensemble d’demandes historiques afin d’observer l’échelle de déclenchement et d’ajuster les seuils.

Moteur de décision configurable

Le moteur de décision permet d’ajuster la gravité des détecteurs, la logique de décision, les listes de blocage, les insights sur les transactions et les insights sur les documents. L’objectif de la configuration est de s’adapter aux préférences en matière de risque de l’institution, plutôt que de laisser un modèle universel décider directement de toutes les demandes.

Collecte de documents

Collect sert à demander et à collecter des documents auprès des demandeurs ; la plateforme peut envoyer le processus de collecte ou l’intégrer dans une application d’entreprise. Le système peut retourner, au cours du téléchargement, la classification, le type de fichier, la langue et les champs déjà analysés, ce qui permet de signaler précocement les documents incorrects.

Six méthodes de détection

Fichiers et flux de travail pris en charge

Inscribe met l’accent sur le traitement des documents utilisés pour prouver l’identité, les revenus, les actifs, la légitimité de l’entreprise et sa santé financière. La portée réelle du soutien, les pays, les langues ainsi que les modules achetés doivent être confirmés un par un avant la mise en œuvre.

Processus d’analyse de documents

1. Recevoir des demandes et des documents dans les systèmes de prêts, CRM, systèmes de dossiers, Collect ou applications web.
2. Créer un objet client pour le demandeur, et regrouper les documents pertinents sous le même client ou dossier.
3. Après le téléchargement du fichier, exécutez les modules de classification, d’analyse, de détection de fraude ainsi que ceux de vérification et de recherche achetés.
4. Relier les documents, les transactions et les signaux d’entité au sein de la même demande pour effectuer une inférence au niveau du client.
5. Retourne le niveau de risque, les instructions de détection, les preuves clés et les champs structurés.
6. Permettre aux matériaux à faible risque de continuer à circuler conformément aux règles de l’institution, et envoyer les cas à haut risque dans une file manuelle.
7. Les analystes utilisent Assistant, les documents originaux et des matériaux externes pour réexaminer et consigner la décision finale.
8. Les résultats de la validation sont renvoyés aux règles de l’institution, aux seuils et aux processus ultérieurs de gouvernance des modèles.

Processus d’audit par l’équipe des risques

1. Vérifiez d’abord que le type de document, le nombre de pages, le demandeur et le contexte d’usage sont corrects.
2. Lisez la description en langage naturel des signaux de gravité maximale et localisez les pages et champs correspondants.
3. Comparer le nom, l’adresse, le revenu, le solde, la date et la logique des transactions du même client.
4. Vérifier si la multiplexation réseau, les données publiques et la liste d’interception personnalisée fournissent des preuves indépendantes.
5. Posez des questions précises à l’Assistant, mais ne considérez pas ses réponses comme des faits définitifs.
6. Selon les procédures opérationnelles standard de l’organisation, l’approbation automatique, la demande de documents complémentaires, une enquête approfondie ou le rejet sont décidés.
7. Conserver les versions des raisons, des preuves et des règles manuelles pour répondre aux besoins d’audit et de recours.
8. Analyser régulièrement les faux positifs, les faux négatifs et les différences entre groupes, puis ajuster les règles et le degré de gravité.

Que peut faire l’Assistant d’inscription ?

• Expliquer pourquoi le document ou le client a été marqué comme à risque ;
• De nombreux chiffres provenant des relevés bancaires, des bulletins de salaire et des déclarations fiscales ;
• Identifier les contradictions entre identité, revenus, solde et dates à travers les fichiers ;
• Rechercher le jeu, les actifs cryptographiques ou les activités de commerçants spécifiques ;
• Exécuter les calculs et vérifier les transactions ainsi que les chiffres de synthèse ;
• Rechercher des soumissions similaires récentes et d’éventuels schémas de fraude concertée ;
• Aider les analystes à comprendre rapidement le contexte des demandes complexes.

Les résultats générés par l’IA peuvent être inexacts, incomplets ou similaires à ceux d’autres clients ; la plateforme ne garantit pas leur unicité. Les institutions financières doivent utiliser l’Assistant comme outil d’aide à l’enquête et conserver des preuves vérifiables ainsi que des décisions prises par des humains.

Règles personnalisées et backtesting

Chaque institution a sa propre définition des risques, des transactions anormales et des documents acceptables. Inscribe permet de convertir les politiques internes en signaux configurables, et d’évaluer, à partir des demandes historiques, le nombre de personnes et de dossiers qui pourraient être affectés par les règles.

Intégration API et Webhook

Inscribe propose une API REST orientée ressources, organisant les interfaces autour des clients, des documents, des comptes, des transactions, des sessions de collecte et des informations sur les risques. Les requêtes utilisent une authentification standard et des codes d’état réseau, tandis que les réponses sont renvoyées sous forme JSON.

Limites de téléchargement de documents

Le téléchargement de documents est pris en charge pour les formats PDF, JPG, PNG ainsi que certains types de fichiers binaires ; la taille maximale d’un fichier est de 50 MB, et un fichier PDF ne peut pas dépasser 350 pages. Avant le téléchargement, il convient de vérifier le type de fichier, sa taille, son état de chiffrement et la présence de contenus malveillants.

Sécurité des Webhooks

Chaque Webhook dispose d’une clé unique, et la plateforme utilise HMAC-SHA256 pour générer une signature du corps de la requête. Le destinataire doit valider la signature, distinguer les événements de test, rejeter les redirections dépendantes et limiter les données sensibles dans les journaux.

Intégration des partenaires

La plateforme peut se connecter à des systèmes de demande de prêts, à des plateformes d’orchestration et de prise de décision, à des services de données et à des infrastructures cloud. Actuellement, Alloy, Taktile et Oscilar sont clairement présentés ; d’autres systèmes peuvent être connectés via des API ou des connexions sur mesure.

À quels organismes convient-il ?

• Banques qui examinent de grandes quantités d’extraits bancaires, de bulletins de salaire et de déclarations fiscales ;
• Cooperatives de crédit souhaitant réduire la vérification manuelle des documents ;
• Institutions de crédit nécessitant une souscription numérique en quelques secondes ;
• Les startups financières qui intègrent le KYC, le KYB et l’ouverture de compte dans des processus en ligne ;
• Équipe chargée de vérifier les informations du compte bancaire avant l’octroi d’un prêt ou un virement ;
• Espérer disposer d’un département de contrôle des risques capable de configurer des signaux de risque spécifiques aux transactions et aux documents de l’institution ;
• Les entreprises qui disposent déjà d’un système de prêts ou d’une plateforme d’orchestration des décisions et qui ont besoin d’une intégration API.

Quand cela ne convient pas vraiment ?

• Utilisateurs individuels qui veulent simplement convertir un PDF ordinaire en texte ;
• Équipes à la recherche d’un OCR gratuit et en ligne ou de logiciels de reconnaissance desktop hors ligne ;
• Des activités prévoyant le traitement en masse de documents financiers personnels sans base réglementaire ;
• Institutions qui espèrent que l’IA prendra automatiquement des décisions finales de prêt incontestables ;
• Les acheteurs qui doivent télécharger le modèle principal et le faire fonctionner en mode totalement hors ligne sur leur propre appareil ;
• Impossible de créer des projets de petite taille avec une vérification manuelle, des archives d’audit et une gouvernance par règles.

Avantages du produit

• Se concentrer sur les relevés bancaires, les bulletins de salaire, les déclarations fiscales et autres documents à haut risque financier ;
• Détection multidimensionnelle complémentaire : collecte de preuves, réseau, sémantique, pixels et données publiques ;
• Le raisonnement par proxy peut relier plusieurs documents au sein d’une même demande ;
• Le niveau de risque et les explications en langage naturel réduisent le temps consacré par les analystes à assembler les preuves ;
• Les règles, le degré de gravité, la liste d’interception et les insights peuvent être configurés par institution ;
• Prend en charge les applications Web, les API, les Webhook, Collect et l’intégration avec des partenaires ;
• La classification, l’analyse, la vérification, les flux de trésorerie et les signaux de fraude peuvent être utilisés sur la même plateforme ;
• Les tests historiques aident à observer l’impact des signaux personnalisés avant leur mise en production.

Restrictions d'utilisation

• L’IA et les résultats de détection ne peuvent pas garantir une précision, une exhaustivité ou une unicité ;
• Une anomalie dans le document n’équivaut pas nécessairement à de la fraude ; il faut l’examiner en fonction du contexte de la demande.
• Les scans de faible qualité, la compression, le langage et les formats de fichiers peuvent affecter certaines signaux ;
• Le niveau de prise en charge des données nationales, des documents et des données publiques peut varier en fonction du contexte ;
• Une configuration inadéquate des règles personnalisées peut augmenter les faux positifs ou avoir un impact injuste.
• La capacité d’API, les modules, la durée de conservation et le support technique sont soumis aux conditions du contrat et du forfait.
• Les résultats présentés dans les cas clients ne peuvent pas être garantis pour être reproduits dans d’autres institutions ;
• La plateforme ne peut pas remplacer les politiques de crédit, la conformité réglementaire et la responsabilité humaine.

Prix et modalités d’achat

Inscribe ne communique pas de tarifs mensuels, annuels ou unitaires par document standard ; une démonstration doit être prévue et les prix sont négociés selon la commande. Les frais, les modules, le volume de traitement, le nombre d’utilisateurs, le support et l’étendue de la mise en œuvre dépendent tous de la commande.

Les conditions publiques ne garantissent pas une version gratuite universelle ; l’essai gratuit ou l’audit présentés sur la page de démonstration ne sont pas équivalents à un compte gratuit permanent. Lors de l’achat, il convient d’inclure dans la commande la quantité minimale, les frais supplémentaires, les frais de mise en œuvre, le renouvellement, le transfert des données et l’assistance en cas de résiliation.

Niveaux de service et support

Les conditions standard prévoient un objectif d’disponibilité mensuelle de 99,9 % ; les exclusions spécifiques, les remèdes et le crédit de service doivent être vérifiés en fonction des annexes du contrat. Le support de base est généralement fourni par e-mail pendant les jours ouvrés aux États-Unis, et les entreprises peuvent négocier un niveau de support plus élevé dans la commande.

Données, vie privée et résultats de l’IA

Les données saisies par le client et les résultats générés par l’IA fournis par la plateforme sont considérés comme des données du client et lui appartiennent. Le client est responsable de l’exactitude, de la légalité et de la licéité des données saisies, et ne doit pas utiliser directement les résultats de l’IA pour prendre des décisions à haut risque sans les vérifier.

Surveillance humaine dans les décisions à haut risque

La plateforme ne garantit pas explicitement que les résultats fournis par l’IA soient exacts ou complets, et n’assume aucune responsabilité totale pour les décisions prises sur la base de ces résultats. Les organismes doivent mettre en place des mécanismes de mise à jour manuelle, un enregistrement des raisons, des voies de recours et des tests périodiques d’équité.

Capacités en matière de sécurité et de conformité

Le centre de confiance d’Inscribe cite SOC 2 Type II et ISO 27001:2022, et fournit des documents d’évaluation de la sécurité. Le produit divulgue également un contrôle d’accès par rôle, des journaux d’audit, le chiffrement des données et un soutien pour les audits de sécurité d’entreprise.

API, GitHub et statut open source

Inscribe dispose d’une documentation API publique et d’une organisation GitHub vérifiée, mais les plateformes commerciales, les modèles de détection et les services de production ne sont pas open source. Les dépôts publics de l’organisation comprennent principalement des outils, des projets forks et des ressources marketing, et ne peuvent pas être considérés comme le code du produit principal.

Recommandations d’évaluation et de mise en ligne

• Créer un ensemble de test à partir d’échantillons réels de l’institution, mais masqués de manière conforme aux réglementations ;
• Calculez séparément le taux de vrais positifs, de faux positifs, d’oublis de détection et le taux de révision manuelle ;
• Séparer les résultats par type de document, pays, langue et qualité de numérisation ;
• Tester séparément la génération par l’IA, la réutilisation de modèles et la modification traditionnelle ;
• Comparer les conclusions du modèle aux analyses des analystes expérimentés et aux résultats de l’enquête finale ;
• Mettre en ligne progressivement les processus à faible risque, tout en conservant une voie de retrait ;
• Vérification de la signature du Webhook, tentatives de réessai, événements répétés et gestion des pannes ;
• Enregistrer la version des règles, les modifications manuelles et les résultats des recours ;
• Surveillance continue des changements dans les stratégies de fraude et de l’équité au sein du groupe.

Informations de base

Questions fréquentes

Inscribe est-il un outil OCR ?

Il comprend la classification, l’analyse et l’extraction de champs, mais son objectif principal est la détection de la fraude dans les documents financiers et l’intelligence en matière de risque. La reconnaissance de texte ordinaire n’est pas son principal cas d’usage.

Est-il possible de détecter les fichiers générés par l’IA ?

Il est possible d’identifier les documents financiers générés par l’IA, modifiés ou falsifiés, en combinant des éléments de preuve, sémantiques, de pixels et de signaux réseau. Tout résultat individuel doit néanmoins être vérifié conformément aux procédures opérationnelles standard de l’institution.

Quels fichiers sont pris en charge ?

Les éléments clés comprennent les relevés bancaires, les bulletins de salaire, les déclarations fiscales, les états financiers, les factures de carte de crédit, les factures et les documents d’identité. Les besoins en termes de pays spécifiques, de langues et de modèles doivent être confirmés lors de la démonstration et des tests.

Inscribe propose-t-elle une API ?

Des API REST publiques et des documents Webhook sont fournis, permettant de télécharger des fichiers, de gérer les clients, de lire les résultats et de se connecter aux workflows internes. Pour une utilisation à fort débit en production, il est nécessaire de confirmer la capacité contractuelle et l’assistance technique.

Quel est le prix ?

Il n’existe pas de tarif standard public ; les organismes doivent prendre rendez-vous pour une démonstration et obtenir un devis en fonction des modules, de la quantité utilisée, du déploiement et du support. Une démonstration ou un audit gratuit ne constituent pas un forfait gratuit permanent.

L’IA peut-elle refuser automatiquement les demandes de prêt ?

Techniquement, les signaux de risque peuvent être intégrés dans le processus de décision, mais les institutions ne doivent pas transformer directement les sorties d’IA opaques en refus définitif sans surveillance humaine. La responsabilité pour l’octroi de crédit, la notification, les recours et l’équité reste à la charge des institutions financières.

Les données seront-elles utilisées pour entraîner de grands modèles de tiers ?

Les conditions standard précisent que le contenu IA du client ne sera pas utilisé pour entraîner ou améliorer des modèles de base tiers. L’institution doit néanmoins examiner la commande, les annexes relatives au traitement des données, la définition des données d’entraînement et les dispositions concernant les sous-traitants.

Inscrire OpenSource ?

La plateforme principale et les modèles ne sont pas open source. Bien qu’il existe une organisation officielle sur GitHub ainsi que plusieurs dépôts publics, ces projets ne représentent pas le code complet pour un système de détection de la fraude en production.

Résumé

Inscribe combine l’extraction d’informations à partir de documents financiers, la compréhension sémantique, les modèles réseau, la détection de pixels et le raisonnement par proxy pour créer un flux de travail anti-fraude explicite. Il convient aux institutions financières qui doivent traiter rapidement de grandes quantités de documents à haut risque dans les processus d’assurance, d’ouverture de compte et de vérification des comptes.

Lors de l’achat, il ne faut pas se concentrer uniquement sur le nombre de tests présentés lors de la démonstration, mais aussi vérifier les faux positifs et faux négatifs sur les échantillons de l’institution, la capacité API, la gouvernance des règles, les conditions relatives aux données et la supervision humaine. Ce n’est qu’en concevant ensemble le modèle, les processus et les mécanismes d’audit que l’on peut étendre l’automatisation en toute sécurité.