Le BNPL à l'épreuve de la fraude

Arthur Legourd - QomboArthur Legourd | Updated on 7/10/2024 | 3 min read

Le paiement en plusieurs fois (BNPL), vous connaissez ? En 2023, 42% des français ont utilisé cette méthode de paiement au moins une fois pour régler un achat selon la FEVAD. Ce mode de paiement est en pleine explosion et nous vous expliquons pourquoi le BNPL a un tel succès auprès des consommateurs, des commerçants et ... des fraudeurs.


C’est quoi le BNPL ?

Le Buy Now Pay Later (BNPL), ou paiement fractionné est une méthode de paiement qui a progressé ces dernières années pour s’imposer comme un standard chez de nombreux commerçants. Elle permet aux consommateurs d’effectuer un achat aujourd'hui et d’étaler son paiement dans le temps après un versement initial.


Comment ça marche?

Le remboursement intégral peut être effectué en 2 ou 3 fois pour les sommes les moins importantes et peut aller jusqu’à 12 versements avec certains marchands. Ici, le consommateur ne supporte pas les frais du crédit à la différence d’un crédit à la consommation et bénéficie généralement d’une expérience utilisateur très fluide. En quelques clics, il peut accéder au service.


Et les commerçants ?

Ce sont les commerçants qui s’abonnent à ces services pour proposer à leurs clients un mécanisme de paiement simplifié et ainsi attirer de nouveaux consommateurs tout en augmentant les taux de conversion. Les commerçants apprécient aussi cette méthode de paiement parce qu’ils ne supportent pas la risque en cas de défaut de paiement d'un consommateur. C’est le fournisseur de service (Fintech ou Banque) qui prend le risque.


Pourquoi le BNPL attire les fraudeurs ?

Voici les quatre raisons principales :

1/ Des procédures d'approbation simplifiées

2/ Des montants pouvant atteindre plusieurs milliers d’euros

3/ La possibilité de dupliquer la fraude auprès de plusieurs acteurs

4/ Un retour sur investissement très rapide


Quelles sont les fraudes les plus fréquentes ?


Usurpation d’identité

L'enregistrement d'un nouveau compte à l'aide d'informations personnelles volées (ex: CNI) est un schéma de fraude historique. La nature prolongée du processus de paiement donne du temps aux fraudeurs pour mener leurs activités sans se faire remarquer.

Identité digitale fictive

Le fraudeur utilise de fausses informations pour ouvrir un compte. Un email, une fausse pièce d’identité, une ligne téléphonique sont créés pour correspondre à cette identité fictive. L’utilisation d’un logiciel d’édition de documents est également courante.

Fraude au crédit

Un client malhonnête choisi de ne pas payer un bien ou service acheté sur le site d’un commerçant puis va prétendre ne pas être à l’origine de la transaction et faire une procédure de chargeback à sa banque pour se faire rembourser son achat.


Quelles solutions les acteurs du BNPL peuvent ils mettre en place ?


Privilégier la vérification d’identité multi canaux

Une pièce d’identité peut être volée ou contrefaite très facilement. La vérification d’identité auprès de l’opérateur télécom (vérification du mobile) ou de la banque (vérification de l’iban) via des services spécialisés peut permettre de croiser les informations et détecter des incohérences sur le profil du client.


Faire évoluer régulièrement son modèle

La mise à jour continue du modèle de risque, alimenté par des données internes et des sources de données externes, avec l’utilisation du machine learning est clé pour conserver un temps d’avance sur les fraudeurs. Les schémas de fraudes évoluant très rapidement, la flexibilité du modèle est donc essentielle.


Mutualiser les données entre acteurs de l’écoystème

Les réseaux cyber criminels, à l’origine des principales fraudes, investissent des ressources importantes pour créer de fausses identités ou en dérober et doivent rentabiliser rapidement cet effort en multipliant les tentatives de fraude sur un temps réduit. L’utilisation d’une solution de mutualisation des données frauduleuses (email, compte bancaire, portable, pièce d’identité...) avec une blacklist commune aux acteurs du BNPL peut donc permettre de détecter davantage de fraudes.


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