Preuves d'achat générées par l'IA
Les reçus créés avec des générateurs d'images paraissent authentiques à l'œil humain. Nos propres modèles détectent l'empreinte qu'ils laissent.
Détection de fraude à la garantie pour chaque preuve d'achat.
Docklands AI est une solution de détection de fraude à la garantie pour les fabricants, les prestataires de garantie et les distributeurs. Elle signale les reçus générés par l'IA, les dates d'achat modifiées, les numéros de série déclarés deux fois et les factures de réparation facturées au-dessus du marché.
app.docklands.ai/warranty/WC-3318
NORTHSIDE ELECTRICALReceipt 0418-22719 · Store 12
Washer-dryer WD-8400899.00
Serial7Q4-118203On 3 other claims
Purchase date14/03/2025Date edited
TOTAL€899.00
- TPurchase date edited0.94
- ⋔Serial on 3 other claimsnetwork
Proof-of-purchase checks 6 shown
- Retailer trades at addresspass
- Price matches the retailerpass
- Serial number formatpass
- Totals and VAT add uppass
- Purchase date uneditedfail
- Serial not claimed beforefail
Tous les documents derrière une demande de garantie.
Reçus et preuves d'achat
Tickets de caisse, confirmations de commande et reçus électroniques, photographiés au téléphone ou transférés par e-mail.
Factures de réparation et de service
Factures de réparateurs et de revendeurs, contrôlées ligne à ligne et comparées aux prix du marché.
Reçus de remboursement et de retour
Le reçu derrière un remboursement ou un retour, et la preuve d'achat derrière un litige de rejet de paiement.
Photos et pièces jointes
Photos du produit, des plaques signalétiques et des dommages, examinées avec le reçu de la même demande.
Ce que la détection de fraude à la garantie doit repérer.
Le reçu est le document le moins cher à falsifier dans une demande. Voici les schémas que nous rencontrons le plus souvent.
Dates d'achat modifiées
Une date avancée pour faire rentrer un produit dans sa période de garantie est repérée sur l'image même du reçu.
Numéros de série déclarés deux fois
Un même numéro de série, ou un même reçu, sur plusieurs demandes est rapproché de votre historique.
Distributeurs qui n'existent pas
Les noms, adresses, numéros de TVA et numéros de téléphone des distributeurs sont vérifiés : un magasin sans aucune activité est signalé.
Factures de réparation au-dessus du marché
Les pièces et la main-d'œuvre des factures de réparation sont comparées aux prix du marché : les réparations gonflées ressortent.
D’un document à une décision. En quelques secondes, pas en quelques jours.
Chaque fichier passe par les mêmes quatre étapes. Votre équipe ne voit que ce qui demande un regard humain.
Ingestion
API, transfert d’e-mails ou téléversement. Reçus, factures, PDF, photos de téléphone : un fichier ou une centaine.
Inspection
Des modèles sur mesure pour les faux générés par l’IA, les retouches et les modifications, plus plus de 200 contrôles sur chaque facture.
Recoupement
Une analyse globale compare tous les fichiers du sinistre et lève les alertes que la vue d’ensemble explique.
Décision
Un score de risque avec les preuves rattachées à chaque document, envoyé à votre système ou dans votre boîte mail.
Pourquoi les contrôles de métadonnées laissent passer la fraude à la garantie.
- La photo prise au téléphone d'un reçu modifié a des métadonnées parfaitement normales.
- Docklands AI inspecte l'image du reçu elle-même pour y déceler une génération par IA, une falsification manuelle ou des retouches numériques.
- Les numéros de série, reçus et réparateurs sont recoupés entre les demandes pour repérer les réutilisations.
- Les constats reviennent avec les preuves localisées sur le document, prêts pour le gestionnaire de sinistres.
What the metadata says
- DeviceiPhone camera
- Created14/09/2026 18:02
- Edited withnone
- VerdictLooks clean
What the pixels say
- Generator fingerprint0.97
- Total re-written0.91
- Cloned digits2 regions
- VerdictHigh risk
Voyez ce que Docklands AI trouve dans vos propres documents.
Vos 1 000 premiers documents sont analysés gratuitement.
Qu'est-ce que la fraude à la garantie ?
La fraude à la garantie est une demande de réparation, de remplacement ou de remboursement que la garantie ne couvre pas, appuyée sur des documents falsifiés ou modifiés. Les versions les plus courantes sont simples : une date d'achat avancée pour qu'un vieux produit paraisse neuf, un reçu pour un produit jamais acheté, ou le même numéro de série déclaré plusieurs fois.
Elle vient aussi du côté de l'offre. Un réparateur ou un revendeur peut facturer des pièces jamais posées, ou plus d'heures de main-d'œuvre que n'en demande l'intervention. Chaque demande paraît modeste ; elle est donc généralement payée sans examen approfondi, et les pertes s'additionnent sur des milliers de demandes.
Fausses preuves d'achat à l'ère de l'IA
Un ticket de caisse convaincant se génère désormais en quelques secondes, avec logo de l'enseigne, texture de papier froissé et numéro de série crédible. Un gestionnaire qui traite des dizaines de demandes par jour ne peut pas le distinguer du vrai.
Docklands AI exécute ses propres modèles sur chaque image de reçu pour trouver l'empreinte que les générateurs laissent dans le grain, l'impression et la lumière, et recherche les retouches manuelles comme une date ou un prix modifié. Le reçu est ensuite contrôlé comme une facture : le distributeur, les totaux, la TVA et le prix du produit par rapport au marché.
Réseaux de fraude à la garantie et collusion
Certaines fraudes à la garantie n'apparaissent qu'entre plusieurs demandes. Un réparateur et un groupe de clients peuvent agir de concert, la même plaque signalétique peut figurer sur des demandes sous des noms différents, ou plusieurs ateliers de réparation « différents » peuvent être payés sur le même compte bancaire.
Docklands AI relie les demandes qui partagent un numéro de série, un reçu, un compte bancaire, un numéro de téléphone ou un réparateur : un réseau ressort alors comme un seul schéma, et non comme de nombreuses petites demandes qui passent chacune isolément.
Sécurité
Conçu pour les données de sinistres.
Vos documents restent protégés, auditables et là où vous en avez besoin.
Connexion multifacteur
MFA avec codes de secours, appareils de confiance et récupération guidée.
Hébergement des données aux États-Unis ou dans l’UE
Choisissez où vos documents sont traités et stockés.
Chiffrement complet
Chaque document et chaque conclusion est chiffré.
Durée de conservation personnalisée
Conservez les documents aussi longtemps que votre politique l’exige, et pas plus.
SOC 2 Type I
Contrôles de sécurité audités de manière indépendante.
ISO 27001
Management de la sécurité de l’information certifié.
FAQ
Questions sur la détection de fraude à la garantie.
Quels sont les signes d'une fraude à la garantie ?
Parmi les signes : une preuve d'achat générée par l'IA portant des empreintes de génération, une date d'achat modifiée pour faire entrer le reçu dans la période de garantie, des numéros de série réutilisés sur plusieurs demandes, des revendeurs sans adresse réelle et plusieurs demandes partageant le même réparateur ou le même compte bancaire.
Comment les entreprises détectent-elles les faux reçus dans les demandes de garantie ?
Les systèmes de détection de fraude analysent l'image des reçus pour repérer les traces de génération par IA, contrôlent au niveau du pixel les dates et prix modifiés, vérifient l'adresse et le numéro de TVA du revendeur, comparent les prix à ceux du marché et relient les demandes qui partagent des numéros de série ou des réparateurs.
Docklands AI peut-il détecter une fausse preuve d'achat ?
Oui. Il exécute ses propres modèles sur l'image du reçu pour détecter la génération par IA et les retouches manuelles, puis contrôle le distributeur, les totaux, la TVA et le prix.
Peut-il repérer une date d'achat modifiée ?
Oui. Les dates, prix et totaux modifiés sont repérés sur l'image du reçu, avec les preuves localisées sur le document.
Trouve-t-il les numéros de série utilisés sur plusieurs demandes ?
Oui. Les numéros de série, reçus et réparateurs sont rapprochés entre vos demandes, et les répétitions sont reliées et signalées.
Fonctionne-t-il pour les remboursements et les retours ?
Oui. Le reçu derrière un remboursement ou un retour est contrôlé de la même manière qu'une preuve d'achat de garantie.
Comment les documents parviennent-ils à Docklands AI ?
Par API REST, transfert d'e-mails, SharePoint ou Google Drive. Les résultats retournent dans votre système de gestion des sinistres ou votre boîte de réception.
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Envoyez-nous le reçu dont vous vous méfiez.
Nous vous montrerons ce qui a été falsifié, ce qui a été modifié et s'il a déjà été présenté auparavant.