La prévention de la fraude dans le retail commence par la compréhension de la manière dont la fraude cible les systèmes de paiement et de retour des entreprises, du paiement au remboursement. Les politiques de retour contribuent à instaurer la confiance avec le client, et les droits de litige 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 traiter 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 du retail, la manière dont les entreprises identifient la fraude dans les données de transaction, et les contrôles qui réduisent l'exposition sur les canaux en ligne et en magasin.

L’essentiel à retenir

• La fraude dans le retail englobe la fraude sans carte bancaire (CNP), les 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 retail combine le comportement de commande, les données de l'appareil et l'historique de transaction. Aucun signal n'est fiable à lui seul.

• Les retailers 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 retail ?

La fraude dans le retail est un vol qui se produit via les systèmes de paiement et de retour dont dépendent les entreprises. Cette fraude englobe une série de méthodes, en magasin et en ligne, que des acteurs malveillants utilisent pour obtenir des biens, des services ou des fonds auprès d'une entreprise de retail.

Quels sont les types de fraude courants dans le retail ?

La fraude dans le retail apparaît à différentes étapes du cycle d'achat. Chaque type implique différents acteurs et nécessite une réponse différente :

• Fraude CNP : Utilisation d'identifiants de paiement volés pour effectuer un achat sans la carte bancaire physique. Les données de carte bancaire volées sont obtenues par des failles, du phishing ou des marketplaces du dark web, 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 bancaire sur le paiement d'une entreprise avec un script automatisé pour trouver des numéros valides. L'entreprise absorbe les frais d'autorisation pour chaque tentative, et une tentative réussie se traduit par une commande frauduleuse qui déclenche souvent une rétrofacturation.

• Wardrobing : L'achat d'éléments (généralement des vêtements, des appareils électroniques ou des outils) dans l'intention de les utiliser brièvement et de les retourner pour un remboursement intégral. 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 altéré pour demander un remboursement supérieur au prix d'achat.

• Remboursement sans retour : Déclarer qu'un élément 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 bancaire en affirmant que la transaction n'était pas autorisée ou que l'élément n'est jamais arrivé. Cela déclenche une rétrofacturation même si la commande est authentique.

Comment les retailers détectent-ils les schémas de fraude ?

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

Les données suivantes sont les plus importantes :

• Vitesse de commande : Plusieurs commandes passées en succession rapide depuis le même appareil ou la même adresse de protocole Internet (IP), ou vers la même adresse de livraison.

• Incohérence entre la livraison et la facturation : Une commande dont les adresses de facturation et de livraison se trouvent dans des États ou pays différents. Cela justifie une vérification plus approfondie lorsque l'adresse de livraison est un transitaire ou un service de réexpédition qui masque la destination finale.

• Signaux de l'appareil : Le type de navigateur, le système d'exploitation et l'empreinte d'identification 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 zones géographiques incompatibles avec l'historique du titulaire de la carte.

• E-mail et ancienneté du compte : Un nouveau client avec un compte créé quelques minutes auparavant qui passe une commande de grande valeur, ou un compte créé avec une adresse e-mail jetable (chaînes de caractères aléatoires ou adresses de services d'e-mail 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 systèmes de remboursement sans retour.

Quelles stratégies de prévention de la fraude dans le retail les entreprises doivent-elles utiliser ?

Une prévention de la fraude efficace dans le retail opère à trois niveaux : avant l'autorisation, après que la commande a été passée, et au comptoir des retours. Aucun contrôle unique ne couvre ces trois niveaux, 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 lors du paiement à l'adresse enregistrée auprès de l'émetteur de la carte bancaire. Ni les vérifications AVS ni celles de la valeur de vérification de la carte (CVV) ne sont infaillibles (les données de carte bancaire volées incluent souvent les adresses de facturation et les numéros CVV), mais toutes 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 présentant un risque élevé, 3DS achemine 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 bancaire.

• Files de vérification post-commande : Les commandes à haut risque doivent être acheminées vers une file de vérification manuelle avant la réalisation, et non après. Définissez clairement les critères (par exemple, les commandes supérieures à une valeur spécifique, les nouveaux clients qui commandent plusieurs unités du même élément de grande valeur, les incohérences entre les adresses de livraison et de facturation) et dotez la file de personnel comprenant à quoi ressemble la fraude dans votre catégorie de produits.

• Application de la politique de retour : Exiger un reçu, limiter le délai 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 sur l'ensemble des canaux est important pour les abus à fort volume ; 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 retail omnicanal ?

Les retailers omnicanaux sont exposés à des risques de fraude que les entreprises exclusivement en ligne ou physiques ne connaissent pas. Lorsque vous opérez sur les deux canaux, les schémas de fraude qui commencent dans un environnement se terminent souvent dans l'autre.

Voici quelques exemples :

• Achat en ligne, retour en magasin (BORIS) : Un acteur malveillant passe une commande en ligne en utilisant des identifiants volés, puis retourne la marchandise en magasin contre de l'argent ou un avoir. Le personnel en magasin voit un enregistrement de transaction et une requête 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, retrait en magasin (BOPIS) : Les commandes frauduleuses passées en ligne pour un retrait en magasin peuvent permettre aux acteurs malveillants de récupérer la marchandise avant que les vérifications des fraudes ne puissent signaler la commande. Les commandes BOPIS de grande valeur et le jour même justifient le même niveau de surveillance que les commandes en ligne avec expédition accélérée.

• Données client fragmentées : Des contrôles de fraude cohérents sur tous les canaux nécessitent des données client unifiées. Si vos plateformes de point de vente et d'e-commerce ne partagent pas l'historique des achats et des retours au niveau du compte, vous gérez deux systèmes de prévention de la fraude distincts avec une faille qui laisse entrer la fraude.

Comment les outils de prévention de la fraude aident-ils les entreprises du retail ?

Plutôt que de vérifier chaque commande à l'aide d'une checklist, un système de détection des fraudes évalue les transactions en temps réel en fonction de centaines de signaux. Le système utilise un modèle de machine learning entraîné sur des données de transaction de plusieurs entreprises pour évaluer chaque paiement. Ainsi, une carte bancaire apparue dans des transactions frauduleuses auprès d'autres entreprises présentera un score de risque élevé avant même d'atteindre votre paiement. L'outil de prévention de la fraude achemine les commandes à haut risque pour vérification ou les refuse automatiquement.

Des règles personnalisées pour les risques spécifiques au retail peuvent être créées sur la base d'un modèle de machine learning. Une entreprise qui vend de l'électronique grand public peut signaler les commandes expédiées à des transitaires, les commandes d'une certaine valeur provenant de comptes créés au cours des 24 dernières heures, ou les commandes dans lesquelles la même carte bancaire a été utilisée sur plusieurs comptes. L'entreprise peut mettre à jour ces règles à mesure que les schémas de fraude évoluent.

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