La prévention de la fraude dans le commerce de détail commence par comprendre comment la fraude cible les systèmes de paiement et de retours des entreprises, du paiement au remboursement. Les politiques de retour contribuent à établir la confiance de la clientèle, et les droits de contestation protègent les titulaires de la carte. La fraude exploite les deux. Cependant, en 2025, 44 % des institutions aux États-Unis et au Canada s'appuyaient principalement ou entièrement sur des processus manuels pour lutter contre la fraude. Cela peut rendre difficile la détection des types de fraude sophistiqués et émergents.

Ci-dessous, nous aborderons les catégories de fraude qui affectent le plus les entreprises de commerce de détail, comment les entreprises identifient la fraude dans les données de transaction et quels contrôles réduisent l'exposition sur les canaux en ligne et en magasin.

Points clés à retenir

• La fraude dans le commerce de détail englobe la fraude par carte non présente (CNP), l'abus de retours et la fraude amicale. Chaque type présente des schémas distincts qui nécessitent des approches de détection différentes.

• Une détection efficace de la fraude dans le commerce de détail combine le comportement de commande, les données de l'appareil et l'historique des transactions. Aucun signal unique n'est fiable à lui seul.

• Les détaillants omnicanaux font face à une exposition unique. Les schémas de fraude qui trouvent leur origine en ligne apparaissent souvent dans les magasins physiques.

Qu'est-ce que la fraude dans le commerce de détail?

La fraude dans le commerce de détail est un vol qui se produit via les systèmes de paiement et de retours dont dépendent les entreprises. Cette fraude englobe une gamme de méthodes, en magasin et en ligne, que les fraudeurs utilisent pour obtenir des biens, des services ou des fonds d'une entreprise de commerce de détail.

Quels sont les types de fraude courants dans le commerce de détail?

La fraude dans le commerce de détail se manifeste à différentes étapes du cycle d'achat. Chaque type implique des acteurs différents et nécessite une réponse différente :

• Fraude par carte non présente (CNP) : L'utilisation d'identifiants de paiement volés pour effectuer un achat sans la carte physique. Les données de carte volées sont obtenues par des violations, de l'hameçonnage ou des marchés du Web clandestin, puis utilisées pour passer des commandes avant que le titulaire de la carte légitime ne s'en aperçoive.

• Attaques par numéro d'identification bancaire (BIN) : Tester des milliers de combinaisons de numéros de carte sur la page de paiement d'une entreprise avec un script automatisé pour rechercher des numéros valides. L'entreprise absorbe les frais d'autorisation pour chaque tentative, et un succès se traduit par une commande frauduleuse qui déclenche souvent une rétrofacturation.

• Garde-robage (wardrobing) : L'achat d'articles (généralement des vêtements, des appareils électroniques ou des outils) avec l'intention de les utiliser brièvement et de les retourner pour un remboursement complet. Cela laisse souvent l'entreprise avec des marchandises qui ne peuvent pas être revendues au prix fort.

• Fraude au reçu : Le retour de marchandises avec un reçu frauduleux ou modifié pour réclamer un remboursement supérieur au prix d'achat.

• Stratagèmes de remboursement sans retour : Prétendre qu'un article n'est jamais arrivé ou est arrivé endommagé pour obtenir un remboursement tout en conservant la marchandise.

• Fraude amicale : Contester un paiement légitime auprès de l'émetteur de la carte et prétendre que la transaction n'a pas été autorisée ou que l'article n'est jamais arrivé. Cela déclenche une rétrofacturation bien que la commande soit authentique.

Comment les détaillants détectent-ils les schémas de fraude?

La détection de la fraude dans le commerce de détail implique le recoupement de plusieurs signaux. Individuellement, ces signaux pourraient être justifiés, mais collectivement, ils indiquent un risque élevé.

Ces éléments sont les plus importants :

• Vitesse des commandes : Plusieurs commandes passées en succession rapide à partir du même appareil ou de la même adresse de protocole Internet (IP), ou vers la même adresse de livraison.

• Non-concordance de l'expédition et de la facturation : Une commande dans laquelle les adresses de facturation et de livraison se trouvent dans des provinces, États ou pays différents. Cela justifie une vérification plus approfondie lorsque l'adresse de livraison est celle d'un transitaire ou d'un service de réexpédition qui masque la destination finale.

• Signaux de l'appareil : Le type de navigateur, le système d'exploitation et l'empreinte de l'appareil révèlent si une commande provient d'un appareil connu associé au compte ou d'un environnement inconnu. Les commandes passées via des réseaux privés virtuels (VPN) apparaissent dans des emplacements géographiques incompatibles avec l'historique d'un titulaire de la carte.

• Courriel et ancienneté du compte : Un nouveau client dont le compte a été créé quelques minutes avant de passer une commande de grande valeur, ou un compte créé avec une adresse courriel jetable (chaînes de caractères aléatoires ou adresses provenant de services de courriels jetables).

• Historique des retours : Un client avec un taux de retour inhabituellement élevé, en particulier dans les mêmes catégories de produits. Ce signal est particulièrement pertinent pour la fraude aux retours et les stratagèmes de remboursement sans retour.

Quelles stratégies de prévention de la fraude dans le commerce de détail les entreprises devraient-elles utiliser?

La prévention efficace de la fraude dans le commerce de détail opère à trois niveaux : avant l'autorisation, après la passation de la commande et au comptoir des retours. Aucun contrôle unique ne couvre les trois, mais l'utilisation conjointe de ces méthodes peut créer une couche de protection :

• Service de vérification d'adresse (AVS) : Les vérifications AVS comparent l'adresse de facturation fournie au moment du paiement avec l'adresse figurant au dossier de l'émetteur de la carte. Ni les vérifications AVS ni celles de la valeur de vérification de carte (CVV) ne sont infaillibles – les données de carte volées incluent souvent les adresses de facturation et les numéros CVV – mais les deux augmentent le coût et la complexité de la fraude CNP.

• 3D Secure (3DS) : 3DS ajoute une couche d'authentification pour les transactions CNP. Lorsqu'une transaction est signalée comme étant à haut risque, 3DS redirige le titulaire de la carte vers une étape de vérification avec sa banque. Cela transfère généralement la responsabilité des transactions frauduleuses de l'entreprise vers l'émetteur de la carte.

• Files de vérification post-commande : Les commandes à haut risque doivent être redirigées vers une file de vérification manuelle avant le traitement, et non après. Définissez clairement les critères (par ex., les commandes dépassant une certaine valeur, les nouveaux clients qui commandent plusieurs unités du même article de grande valeur, les adresses de livraison et de facturation ne correspondant pas) et affectez à la file d'attente du personnel qui comprend à quoi ressemble la fraude dans votre catégorie de produits.

• Application de la politique de retour : Exiger un reçu, limiter la période de retour et signaler les comptes ayant des taux de retour élevés sont autant de contrôles efficaces. Le suivi des retours au niveau du client d'un canal à l'autre est important pour les abus à volume élevé ; un client qui a retourné 15 de ses 20 derniers achats présente un profil de risque différent d'un client qui effectue un retour pour la première fois.

Comment le risque de fraude évolue-t-il dans le commerce de détail omnicanal?

Les détaillants omnicanaux sont exposés à une fraude que les entreprises exclusivement en ligne et exclusivement en magasin ne subissent pas. Lorsque vous exercez vos activités sur les deux canaux, les schémas de fraude qui commencent dans un environnement se terminent souvent dans un autre.

Voici quelques exemples :

• Achat en ligne, retour en magasin (BORIS) : Un fraudeur passe une commande en ligne en utilisant des identifiants volés, puis retourne la marchandise en magasin pour obtenir de l'argent comptant ou un crédit en magasin. L'employé en magasin voit un enregistrement de transaction et une demande de retour, mais l'achat initial était frauduleux. Si vos systèmes en ligne et en magasin ne partagent pas les données en temps réel, le retour sera probablement traité avant que la fraude ne soit signalée.

• Achat en ligne, ramassage en magasin (BOPIS) : Les commandes frauduleuses passées en ligne pour un ramassage en magasin pourraient permettre aux fraudeurs de récupérer la marchandise avant que les vérifications de la fraude ne puissent signaler la commande. Les commandes BOPIS de grande valeur le jour même justifient le même examen que les commandes en ligne avec expédition accélérée.

• Données de clientèle fragmentées : Des contrôles de fraude cohérents d'un canal à l'autre nécessitent des données de client unifiées. Si vos plateformes de point de vente et de commerce en ligne ne partagent pas l'historique des achats et des retours au niveau du compte, vous exploitez deux systèmes de prévention de la fraude distincts avec une lacune qui laisse place à la fraude.

Comment les outils de prévention de la fraude aident-ils les entreprises de commerce de détail?

Plutôt que de vérifier chaque commande à l'aide d'une liste de contrôle, un système de détection de la fraude évalue les transactions en temps réel en fonction de centaines de signaux. Le système utilise un modèle d'apprentissage automatique entraîné sur les données de transaction de plusieurs entreprises pour évaluer chaque paiement. Ainsi, une carte qui est apparue dans des transactions frauduleuses dans d'autres entreprises aura un indice de risque élevé avant d'arriver à votre page de paiement. L'outil de prévention de la fraude achemine les commandes à haut risque pour qu'elles soient vérifiées ou les refuse automatiquement.

Des règles personnalisées pour le risque spécifique au commerce de détail peuvent être créées en plus de la base de référence d'un modèle d'apprentissage automatique. Une entreprise qui vend des produits électroniques grand public peut signaler les commandes expédiées à des transitaires, les commandes d'une valeur supérieure à un certain montant provenant de comptes créés au cours des 24 dernières heures, ou les commandes dans lesquelles la même carte a été utilisée sur plusieurs comptes. L'entreprise peut mettre à jour ces règles à mesure que les schémas de fraude évoluent.

Comment Stripe Radar peut vous aider

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