Le DataMining détecte 1,6 millions d’euros de fraude à la CAF de Haute Garonne | La Revue du Digital

Le DataMining détecte 1,6 millions d’euros de fraude à la CAF de Haute Garonne

Le DataMining est la clé de la détection de fraudes à la CAF (Caisse d’Allocations Familiales). En Haute Garonne, en 2016, ce sont 871 dossiers qui ont été qualifiés de frauduleux par la commission administrative des fraudes. Cela représente un montant de 1,6 millions d’euros soit 0,25% du montant des prestations versées.

Le Datamining détecte les risques de fraude

La CAF31 a identifié 871 fraudes volontaires en 2016, dont une vingtaine a fait l’objet d’une plainte au pénal. C’est le DataMining qui détecte les dossiers à risque qui sont ensuite analysés de plus près.

La CAF échange automatiquement des données avec en particulier les impôts et Pôle Emploi. Ces administrations partagent leurs informations avec la Caf : montant des revenus, de l’allocation chômage, etc.

La CAF suit tous les changements concernant les allocataires. Un allocataire sur deux vivra un changement dans l’année comme un déménagement, l’installation avec une autre personne, un enfant qui travaille, un départ à l’étranger ou une naissance.

Dénoncé à cause  des médias sociaux 

La CAF reste très classique dans ses contrôles. Elle ne suit pas encore ce qui se passe sur les réseaux sociaux comme Facebook pour connaître l’activité réelle de ses assurés. Mais si les personnels de la CAF ne le font pas, des particuliers s’en chargent d’eux-mêmes et envoient des copies d’écran des médias sociaux à l’organisme pour dénoncer les agissements de leurs concitoyens, rapporte notre confrère 20minutes.fr qui a interrogé la responsable des fraudes de la CAF.

Allocation logement en fraude

Les fraudes les plus répandues concernent l’allocation logement. Une personne se fait remettre de fausses quittances de loyer alors qu’elle est hébergée gratuitement. De même, il y a l’apparition de faux enfants sur de faux livrets de famille ou des gens qui n’habitent pas usuellement en France mais qui y demandent des allocations.

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