Le principal levier : l'IT
Il est utile d’investir dans des ressources informatiques de nouvelle génération pour muscler son dispositif de lutte contre le blanchiment d’argent pour plusieurs raisons :
1. La collecte et l’analyse des données :
Les technologies de l’information peuvent vous aider à collecter et à analyser des données en temps réel, ce qui améliore votre capacité à détecter les activités suspectes de blanchiment d’argent. Les outils d’analyse de données vous aide à identifier des modèles ou des comportements inhabituels qui pourraient indiquer des activités de blanchiment d’argent.
2. La surveillance automatisée :
Les technologies de l’information permettent d’automatiser certaines tâches de surveillance et de détection de blanchiment d’argent, ce qui peut réduire les coûts et améliorer l’efficacité de votre dispositif.
3. Une conformité renforcée :
Les technologies de l’information aide à assurer votre conformité aux réglementations en vigueur. Par exemple, des outils de surveillance automatisés peuvent vous aider à identifier les transactions suspectes ou les activités qui ne sont pas conformes aux aux règles de la LCB-FT.
4. La gestion des risques :
Les technologies de l’information peuvent vous aider à gérer les risques liés au blanchiment d’argent en identifiant les zones à risque élevé, en surveillant les transactions et les activités suspectes, et en mettant en place des mesures pour atténuer ces risques.
Olivier ROCAMORA Directeur de la conformité chez CACEIS
« L’IT est prédominante, au regard des volumes de flux que nous avons à gérer , améliorer les scénarios, l’automatisation, l’intelligence qu’on peut mettre dans ses scénarios »
Machine learning et LCB-FT
Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation du machine learning (apprentissage automatique) dans la lutte contre le blanchiment d’argent :
1. Détection de schémas complexe :
Les activités de blanchiment d’argent et de financement du terrorisme impliquent souvent des transactions financières complexes et opaques qui peuvent être difficiles à détecter pour les humains. Les algorithmes d’IA peuvent être formés à partir de grandes quantités de données pour identifier des modèles de comportement suspect, tels que des schémas de transactions inhabituels ou des comportements financiers atypiques. Cela permet aux institutions financières de mieux détecter les activités criminelles et de prendre des mesures pour prévenir le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme.
2. Réduction du temps de traitement :
Les transactions financières sont souvent nombreuses et complexes, et il peut être difficile pour les humains de traiter rapidement toutes les données. L’IA peut traiter de grandes quantités de données à un rythme plus rapide que les humains, ce qui permet de détecter plus rapidement les transactions suspectes et de prendre des mesures préventives. Cela permet également aux institutions financières de répondre rapidement aux exigences réglementaires, qui peuvent exiger des rapports de transactions en temps réel.
3. Amélioration de la précision :
Les algorithmes d’IA peuvent être formés pour détecter des modèles de comportement qui seraient difficiles à repérer pour les humains. Cela permet de réduire les faux positifs et les faux négatifs dans les processus de détection et de prévention, améliorant ainsi l’efficacité de la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme.
4. Réduction des coûts :
L’utilisation de l’IA pour la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme peut permettre de réduire les coûts associés aux processus manuels de détection et de prévention. En automatisant certaines tâches, les institutions financières peuvent économiser du temps et de l’argent, tout en améliorant la précision et l’efficacité de leurs processus.
Alexis MONIER
Expert data compliance
« le problème n’est pas les alertes mais les scénarios, les nouvelles technologies permettent de cibler très finement les comportements qu’on souhaite mettre en avant en évitant de récupérer d’autres clients qui n’ont rien à voir »
