L’abus de remboursement est toute tentative par un client d’exploiter la politique de remboursement d’une entreprise afin d’obtenir de l’argent ou des biens de manière déloyale. Selon les marchands, 15,8 % de leurs ventes annuelles seraient retournées en 2025, pour un total de 849,9 milliards de dollars. Bien que les abus de remboursement coûtent cher aux marchands, ils ne bénéficient pas toujours de la même attention que les autres types de fraude. Cela s’explique en partie par le fait que les abus de remboursement se dissimulent dans un processus censé aider les clients. Il est également dû au fait que les signaux d’abus de remboursement sont dispersés dans des systèmes qui ne communiquent pas toujours entre eux, ce qui rend leur détection et leur prévention difficiles.

Nous expliquerons ci-dessous comment fonctionnent les abus de remboursement, comment repérer les schémas et les signaux d’alarme, et quels contrôles permettent d’intercepter les abus sans punir les clients légitimes.

Points clés

• Les abus de remboursement contournent les réseaux de cartes. Sans une visibilité délibérée entre les systèmes, votre équipe chargée de la détection des fraudes pourrait ne jamais s’en apercevoir.

• Un signal fréquent et fiable d’abus de remboursement réside dans les comportements répétés sur des comptes qui partagent une infrastructure, des attributs d’identité ou des empreintes d’appareils.

• Pour une atténuation efficace, il faut de multiples contrôles, qui peuvent inclure des règles de seuil, la détection d’anomalies et des restrictions pour les fraudeurs confirmés.

Qu’est-ce que l’abus de remboursement?

L’abus de remboursement est l’exploitation systématique du processus de remboursement ou de retour d’une entreprise dans le but de soutirer de l’argent ou des biens de manière illégitime. Si une personne obtient un remboursement en affirmant qu’un produit n’est jamais arrivé alors qu’il a bien été livré, il s’agit d’un abus de remboursement. Il y a également abus de remboursement si une personne reçoit un remboursement après avoir retourné une boîte vide, un article ou un vêtement usagé qu’elle a acheté pour ne porter qu’une seule fois.

En quoi l’abus de remboursement diffère-t-il de la fraude par rétrofacturation?

L’abus de remboursement et la fraude par rétrofacturation sont liés, mais distincts. La fraude par rétrofacturation se produit lorsqu’un titulaire de la carte conteste une transaction légitime auprès de la banque, ce qui déclenche un processus de contestation formel. Le prélèvement est annulé au niveau du réseau, et l’entreprise perd le montant de la transaction, ainsi que des frais de contestation, à moins qu’elle ne conteste effectivement la demande en fournissant une preuve.

L’abus de remboursement contourne la banque et le réseau de cartes. Un fraudeur au remboursement soutire plutôt de l’argent par le biais du processus de remboursement habituel de l’entreprise. Il n’y a pas de processus formel externe, ce qui signifie qu’il n’y a souvent aucune trace de quoi que ce soit d’inhabituel.

Pour cette raison, votre taux de litiges ne vous indiquera rien sur votre taux d’abus de remboursement. Et comme les demandes de remboursement sont généralement traitées par des agents du service à la clientèle, votre équipe chargée de la détection des fraudes pourrait ne pas repérer les abus de remboursement à moins qu’un processus d’atténuation délibéré ne soit en place.

Quels sont les schémas courants d’abus de remboursement?

Il vaut la peine d’apprendre à reconnaître quelques types courants d’abus de remboursement.

Voici les principaux schémas :

• Retours avec boîte vide ou substitution d’article : ces situations surviennent lorsque le client qui demande un remboursement retourne un emballage vide ou met à la place une version défectueuse ou contrefaite de l’article qu’il a reçu. Ce phénomène est courant dans les domaines de l’électronique grand public et de l’habillement.

• Achat avec usage temporaire : dans ce type d’abus, des articles (généralement des vêtements, mais aussi des outils et de l’équipement) sont achetés, utilisés, puis retournés dans le délai de remboursement. L’article est retourné dans un état techniquement acceptable, mais il ne peut souvent pas être revendu à sa pleine valeur, voire pas du tout.

• Fausses réclamations de non-livraison : dans le cas des fausses réclamations de non-livraison, un article est expédié comme prévu, mais le client affirme qu’il n’est jamais arrivé. Ces réclamations peuvent être difficiles à contester individuellement en raison des volumes élevés des expéditions.

• Rotation de remboursements entre comptes : une personne qui pratique la rotation de remboursements crée plusieurs comptes et répète le même schéma sur chacun d’eux dans le but de rester sous les seuils par compte. Certaines opérations de rotation de remboursements font appel à des équipes organisées qui maintiennent la séparation des comptes en travaillant à travers des serveurs mandataires et des numéros de cartes virtuelles.

• Exploitation des failles de politique : dans ce cas, quelqu’un lit attentivement votre politique pour en trouver les angles morts (par exemple, livraison de retour gratuite sans montant minimum, approbation automatique du remboursement sous un certain seuil, crédit en magasin instantané sans inspection). Ces fraudeurs utilisent souvent plusieurs comptes pour répéter l’arnaque.

• Collusion avec des employés ou des transporteurs : l’abus de remboursement peut impliquer des employés qui approuvent délibérément des réclamations qu’ils ne devraient pas approuver, ou des employés de transporteurs qui marquent des colis comme non livrés alors qu’ils l’ont été. La fraude aux retours impliquant une collusion d’employés a représenté 39 % des abus de remboursement dans le commerce de détail en 2024.

Quels sont les signes fréquents d’un abus de remboursement?

Certains signaux simultanés indiquent un abus de remboursement, ce qui est particulièrement vrai s’ils se répètent.

Faites attention aux signaux suivants :

• Comptes multiples partageant la même infrastructure : si des domaines de courriel, des adresses de livraison, des empreintes d’appareils ou des modes de paiement sont partagés entre des comptes manifestement différents, cela pourrait signaler un abus de remboursement.

• Fréquence anormale de remboursements : si le taux de remboursement pour un client ou une cohorte donnée est bien supérieur à la moyenne de votre catégorie, cela vaut la peine de s’y intéresser. Un retour sur 10 commandes peut être normal; cinq retours sur six commandes justifient un examen plus approfondi.

• Demandes pour des articles de grande valeur ou difficiles à vérifier : en général, les abus de remboursement visent plutôt des catégories de produits dont les articles sont coûteux et dont l’état est difficile à évaluer à distance.

• Demandes de remboursement qui frôlent les limites de la politique : les demandes qui arrivent tout juste à la fin de votre période de retour peuvent indiquer que quelqu’un essaie de jouer sur le système.

• Signaux liés au réseau et à l’appareil : les commandes passées par l’intermédiaire de réseaux privés virtuels (VPN), de serveurs mandataires, d’adresses de protocole Internet (IP) associées à des abus antérieurs, ou d’empreintes d’appareils partagées entre plusieurs comptes pourraient indiquer le type de masquage d’identité utilisé pour des opérations d’abus organisées.

• Adresses de livraison liées à des services de réexpédition : les transitaires et les adresses de réexpédition sont souvent associés aux abus de remboursement.

Comment une entreprise devrait-elle concevoir un cadre d’atténuation à plusieurs niveaux pour contrer les abus de remboursement?

Pour atténuer les abus de remboursement, combinez de multiples contrôles qui interceptent chacun des éléments différents. L’objectif est de rendre l’abus suffisamment difficile pour qu’il cesse d’en valoir la peine.

Voici ce qu’il faut mettre en place :

• Règles de seuil : signalez tout compte qui dépose plus de trois demandes de remboursement en 90 jours ou qui demande des remboursements totalisant plus d’un pourcentage défini de tous les achats effectués. Ces règles signalent les abus de remboursement potentiels en vue de les vérifier.

• Détection d’anomalies : la détection d’anomalies s’ajoute aux règles de seuil. Ce processus examine le comportement de remboursement par rapport aux données de référence de la cohorte, ce qui vous permet de comparer avec une distribution de référence et de comprendre ce qui est véritablement anormal. Par exemple, un compte ayant un taux de remboursement de 40 % est plus suspect si le taux de remboursement de base de la catégorie est de 8 %.

• Liaison d’identité : la liaison d’identité vous permet de faire le lien entre les comptes en associant les empreintes d’appareils, les adresses IP, les modèles d’adresses de courriel, les adresses de livraison et les instruments de paiement. Les comptes qui partagent une infrastructure, mais ont été créés sous des noms différents peuvent être frauduleux. Stripe Radar effectue une partie de cette liaison d’identité en utilisant des signaux provenant de l’ensemble du réseau Stripe, de sorte qu’il peut identifier des modèles que les données d’une seule entreprise ne révéleraient pas d’elles-mêmes.

• Vérifications fondées sur le risque : créez une file de vérification gérée par des humains pour les demandes suspectes. Par exemple, un remboursement de 12 $ pour un nouveau client sans signalement peut être approuvé automatiquement. Toutefois, si une demande de 300 $ provient d’un compte ayant déjà fait l’objet de trois remboursements et partageant une empreinte d’appareil avec deux comptes signalés, elle devrait être envoyée dans la file de vérification.

• Restrictions progressives : si un compte commet un abus de retour, il ne suffit pas de rejeter la demande incriminée. Ce compte, ainsi que tous les comptes associés, devraient être limités à l’avenir. Les restrictions peuvent inclure l’exigence d’une preuve photographique pour les retours, le retrait de l’accès aux options de remboursement instantané ou le signalement des commandes pour une vérification manuelle.

Comment trouver un équilibre entre les contrôles des abus de remboursement et l’expérience client?

Si vos contrôles des fraudes sont trop larges ou trop restrictifs, vous risquez de surcorriger et de commencer à refuser des demandes de remboursement de la part de clients légitimes. Il est important de trouver le bon équilibre.

Voici ce qu’il faut faire :

• Segmenter selon le risque : le processus de remboursement ne devrait pas être identique pour tous les niveaux de risque. Les clients à faible risque devraient bénéficier d’un processus de retour simple et rapide. Les signaux à haut risque devraient déclencher des étapes supplémentaires, comme la fourniture de photos comme preuves, des délais de vérification plus longs ou une approbation manuelle.

• Communiquer clairement : lorsque vous demandez à vos clients de fournir des documents supplémentaires, soyez transparents et guidez-les rapidement tout au long du processus. Les refus opaques ou les retards inexpliqués sont frustrants et peuvent causer des dommages durables.

• Désigner un responsable : dans de nombreuses organisations, l’abus de remboursement tombe dans une zone grise entre les équipes de fraude et de service à la clientèle. Les équipes chargées de la détection des fraudes se concentrent sur la fraude liée aux paiements, tandis que les équipes de service à la clientèle sont incitées à résoudre les demandes, pas à les signaler. L’abus de remboursement doit avoir un responsable qui a une visibilité sur les deux côtés, afin que le service à la clientèle puisse continuer à se concentrer sur sa mission première, qui est la satisfaction de la clientèle.

Quels sont les indicateurs qui peuvent être utilisés pour faire le suivi des abus de remboursement?

Les indicateurs liés aux abus de remboursement peuvent vous aider à faire le suivi de l’ampleur du problème, à le circonscrire à des segments précis et à voir l’efficacité de vos solutions.

Voici ce qu’il faut mesurer :

• Taux de remboursement par cohorte : répartissez votre taux de remboursement global selon l’ancienneté du client, le canal d’acquisition, la catégorie de produits et la zone géographique. Les abus ont tendance à se concentrer dans des segments précis.

• Taux de remboursements répétés : déterminez le pourcentage des demandes de remboursement qui provient de clients ayant déposé plus d’une demande au cours des 90 derniers jours. Ce chiffre, suivi au fil du temps, vous indique si vos contrôles des abus de remboursement fonctionnent.

• Taux de faux positifs : visez un faible taux de faux positifs. Extrayez un ensemble de demandes signalées et vérifiez-les manuellement dans le but de déterminer la fréquence à laquelle vous refusez ou retardez des demandes légitimes.

• Taux de récupération : déterminez le pourcentage des cas de fraude confirmés qui a abouti à la récupération des biens ou de la valeur. Utilisez cette donnée pour évaluer l’efficacité de votre réponse aux abus de remboursement après confirmation.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar utilise des modèles d’IA pour détecter et prévenir la fraude, lesquels ont été entraînés à partir des données du réseau mondial de Stripe. Il met continuellement à jour ces modèles en fonction des dernières tendances en matière de fraude, protégeant ainsi votre entreprise au fil de l’évolution des mécanismes de fraude.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour traiter des scénarios de fraude propres à leur entreprise et d’accéder à des informations avancées sur la fraude.
Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements chaque année. Cette envergure permet à Radar de détecter et de prévenir la fraude avec une précision inégalée, vous permettant ainsi de réaliser des économies.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont entraînés sur des données réelles de contestations, des informations relatives aux clients, des données de navigation, et bien plus encore. Cela permet à Radar de détecter les transactions à risque et de réduire les faux positifs, augmentant ainsi vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez également surveiller vos performances en matière de fraude, définir des règles, etc., dans une seule plateforme, augmentant ainsi l’efficacité de vos équipes.

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