Convaincre la gouvernance
Convaincre la gouvernance d’investir dans les dispositifs de lutte contre le blanchiment d’argent (LCB/FT) peut être un défi, mais il existe plusieurs arguments que vous pouvez utiliser pour soutenir votre position :
Risques de non-conformité :
Le non-respect des réglementations en matière de LCB/FT peut entraîner des amendes importantes, des pertes de réputation et des sanctions réglementaires. En investissant dans les dispositifs de LCB/FT, l’organisation peut réduire le risque de non-conformité et protéger sa réputation.
Atténuation des risques de réputation :
Les organisations peuvent être confrontées à des risques de réputation si elles sont associées à des activités de blanchiment d’argent. En investissant dans les dispositifs de LCB/FT, l’organisation peut réduire les risques de réputation et améliorer la confiance des clients et des partenaires commerciaux.
Amélioration de l’efficacité :
Les dispositifs de LCB/FT peuvent automatiser certaines tâches de surveillance et de détection, ce qui peut améliorer l’efficacité et réduire les coûts. En investissant dans les dispositifs de LCB/FT, l’organisation peut améliorer son efficacité et sa rentabilité.
Fabrice ATTALI
Responsable conformité chez Carrefour Banque
« Etre plus présent auprès du comex, mettre en place des CAPEX KPI, faire remonter très régulièrement les alertes sur les ressources »
Utiliser des technologies de pointe
L’analyse de données et l’apprentissage automatique sont deux technologies clés pour renforcer votre dispositif de lecture contre le blanchiment d’argent. Voici plus de détails sur ces deux techniques :
1 Analyse de données :
L’analyse de données consiste à extraire, à transformer et à analyser de grandes quantités de données afin de découvrir des tendances, des modèles et des anomalies. Dans le contexte de la lutte contre le blanchiment d’argent, l’analyse de données peut aider à détecter les transactions suspectes en identifiant des schémas qui sont associés au blanchiment d’argent.
Les techniques courantes d’analyse de données comprennent la visualisation de données, l’analyse descriptive, l’analyse prédictive et l’analyse de segmentation. Les algorithmes d’analyse de données sont utilisés pour automatiser ces techniques et pour aider à identifier des modèles cachés dans les données.
2. Apprentissage automatique :
L’apprentissage automatique est une technique de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Dans le contexte de la lutte contre le blanchiment d’argent, l’apprentissage automatique peut aider à détecter les comportements frauduleux en identifiant des schémas dans les données.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont entraînés sur des données historiques pour prédire le résultat de nouvelles transactions. Les résultats de ces prédictions sont utilisés pour alerter les responsables de la conformité de l’entreprise en cas de transactions suspectes.
Les techniques courantes d’apprentissage automatique comprennent les réseaux de neurones, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les méthodes de régression. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent utilisés en combinaison avec l’analyse de données pour améliorer la précision des prédictions.
Alexis MONIER Expert data compliance
« Avec des outils utilisant les nouvelles technologies, on divise par deux le volume d’alerte et surtout on divise aussi par deux le temps de traitement »
