Vérifier ledossier de demande
Comment une société de leasing détecte chaque incohérence dans les demandes de financement automobile.
Chaque incohérence est détectée systématiquement. Les souscripteurs ne revoient que les dossiers signalés. Chaque décision est auditable grâce à une piste de vérification champ par champ.
Une société de leasing reçoit des demandes de financement de véhicules via un portail web. Les demandeurs téléversent leurs documents un par un (pièce d'identité, fiches de salaire, relevés bancaires, contrat d'achat), mais l'ensemble requis varie selon le demandeur. Un militaire doit fournir ses documents de service. Une personne avec un second emploi doit joindre plusieurs déclarations de revenus. L'équipe de souscription croise manuellement noms, adresses et revenus dans les documents reçus. En période de pointe, 12 % des incohérences passent inaperçues. Le même schéma s'applique à tout processus d'octroi de crédit : une demande de crédit, comme un leasing, est un dossier de documents disparates, et l'extraction des relevés bancaires en est généralement la partie la plus difficile.
Ingestion
Chaque fois qu'un demandeur téléverse un document sur le portail, celui-ci est soumis au pipeline via l'API HTTP. Les documents arrivent individuellement, pas en dossier complet.
Classification par nom de fichier
À l'arrivée de chaque document, un File Name Classifier lit son nom de fichier et le confronte aux motifs configurés, identifiant s'il s'agit d'une pièce d'identité, d'un justificatif de revenus, d'un relevé bancaire, d'un contrat d'achat ou de tout autre type de document attendu. Chaque correspondance attribue la structure associée au document.
Extraction
Chaque document classifié est immédiatement acheminé vers son propre Extractor. L'extracteur demandeur tire le nom et l'adresse de la pièce d'identité, l'extracteur revenus lit les lignes des fiches de salaire, l'extracteur bancaire capture les soldes de comptes, et l'extracteur achat relève le prix du véhicule. L'extraction des données financières se fait dès réception : le pipeline n'attend pas l'ensemble complet.
Validation
L'ensemble documentaire requis variant selon le demandeur, le pipeline ne peut pas savoir seul quand un groupe est complet. Un API-Based Cross-Document Checker collecte les données extraites au fil des arrivées. Quand le demandeur soumet sa demande sur le portail, celui-ci signale à MiruIQ via API que le groupe est complet. Le contrôleur exécute alors la vérification inter-documents complète, une vérification de documents KYC croisant la pièce d'identité, les revenus et les données bancaires du demandeur : le nom sur la pièce d'identité correspond-il à la fiche de salaire ? Les revenus déclarés correspondent-ils aux montants réels des fiches de salaire ? En parallèle, un API Value Checker appelle un service externe de solvabilité pour vérifier que le salaire du demandeur atteint le seuil requis.
Livraison
Le pipeline archive les documents originaux dans S3 et écrit les champs extraits par demandeur dans PostgreSQL, créant une piste d'audit complète. Il envoie ensuite un score de vérification et le détail des éventuelles incohérences au système de souscription via l'API HTTP. L'équipe de souscription voit en un coup d'œil : tous les contrôles sont passés, ou exactement quels champs sont incohérents et pourquoi.
Contrôle inter-documents piloté par API
Les documents arrivent individuellement au fil du temps et sont extraits dès réception. Un système externe signale quand le groupe est complet, déclenchant la vérification inter-documents complète. Les incohérences sont signalées avec un détail précis au niveau du champ.
Validation par API externe
Les valeurs extraites sont vérifiées auprès de services externes. Le pipeline appelle des API tierces et intègre la réponse dans sa logique de routage.
Chaîne de vérification parallèle
Plusieurs étapes de vérification s'exécutent en parallèle sur les données extraites. La sortie finale reflète l'ensemble des contrôles combinés.
Vérification inter-documents : la vérité émerge de la comparaison des mêmes faits entre plusieurs documents.
Questions sur le crédit
Ce que les banques et les organismes de crédit demandent sur l'automatisation des dossiers de prêt.
Oui, un dossier de prêt est un ensemble de documents hétérogènes : fiches de salaire, pièces d'identité, contrats de travail, déclarations fiscales, relevés bancaires. MiruIQ extrait chaque document selon son propre schéma, puis croise l'ensemble du dossier : le nom correspond-il partout, l'employeur concorde-t-il, les calculs de salaire sont-ils cohérents (les contrôles qui révèlent aussi bien les erreurs que les falsifications).
Une extraction KYC où les documents ne quittent jamais votre infrastructure : pièces d'identité, extraits de registre et relevés sont traités par des modèles d'IA locaux (on-premise ou en hébergement suisse), les résultats atterrissent dans vos systèmes centraux et chaque décision conserve une piste d'audit.
Un modèle correspond à votre processus ?
Chaque modèle est construit à partir des mêmes composants modulaires : classificateurs, extracteurs, validateurs et connecteurs. Trouvons ensemble la bonne combinaison pour vos documents.