Dans le monde des institutions financières, la surveillance des transactions pour détecter les risques de blanchiment d’argent et de criminalité financière est un défi complexe et en constante évolution. Les réglementations imposent de vastes programmes de lutte contre le blanchiment d’argent (AML), y compris la surveillance des activités suspectes. Mais qu’est-ce qui définit quelque chose comme suspect, et comment les institutions financières peuvent-elles s’assurer qu’elles atténuent efficacement ces risques ? Cet article explore le paysage changeant de la surveillance des transactions et les solutions technologiques qui peuvent révolutionner la lutte contre la criminalité financière.
Le défi de la détection des activités suspectes
Traditionnellement, les institutions financières ratissent large lorsqu’elles identifient des activités suspectes, ce qui entraîne une avalanche de faux positifs. Ce flot d’alertes peut submerger les équipes AML et offrir des informations limitées sur des risques véritablement inconnus. Cependant, le secteur se trouve à la croisée des chemins et il est temps pour les professionnels de la lutte contre la criminalité financière de se concentrer davantage sur l’efficacité et l’efficience.
Adopter les avancées technologiques
L’évolution desurveillance des transactions nécessite de tirer parti d’une technologie de pointe. Alors que les programmes AML ont été conçus avant l’ère des Tesla, des iPhone et des modèles d’IA avancés comme ChatGPT, le paysage technologique actuel offre des opportunités sans précédent. Les innovations récentes en matière de technologie AML, associées à une acceptation croissante de la réglementation, permettent aux institutions financières d’adopter une approche centrée sur l’entité en matière d’évaluation des risques.
L’avenir de la surveillance des transactions
Élargir le rôle des règles : Si l’IA et l’apprentissage automatique sont des outils inestimables pour détecter les activités suspectes, ils devraient compléter, et non remplacer, la détection basée sur des règles. Les règles servent de contrôle crucial sur les préjugés de l’IA et garantissent une couverture complète des typologies connues. Ils améliorent également les modèles d’apprentissage automatique en fournissant une détection et une explicabilité robustes.
Connexions jamais établies auparavant: Les équipes AML sont en passe d’acquérir une compréhension globale de leurs clients dans les années à venir. Les capacités avancées d’enrichissement des données, de résolution d’entités et d’analyse de réseau peuvent éliminer les enregistrements en double, enrichir les profils clients avec des informations sur les risques tiers et découvrir les risques cachés. Cette compréhension élargie permettra de détecter des stratagèmes de blanchiment d’argent complexes ou inédits.
Collaboration AML inter-FI : Malgré les problèmes de confidentialité, la collaboration à l’échelle du secteur est cruciale pour lutter efficacement contre la criminalité financière. La technologie peut faciliter le partage de données en toute confidentialité grâce à l’apprentissage fédéré, au partage d’entités suspectes et aux réseaux intersectoriels. Briser les silos et partager des informations est essentiel pour garder une longueur d’avance sur les menaces émergentes.
Focus sur l’optimisation continue :L’efficacité de la détection ne s’arrête pas après le déclenchement d’une alerte. Les retours d’enquête deviennent essentiels pour affiner les modèles de détection et la segmentation des clients, réduisant ainsi les taux de faux positifs. Les données historiques peuvent être exploitées pour rationaliser le travail manuel, les procédures d’enquête et le traitement des alertes.
Transformation organisationnelle
Commeconnaître votre transaction la surveillance continue de progresser, les organisations de conformité sont prêtes à entreprendre des transformations substantielles. L’intégration d’analyses de pointe devrait réduire le besoin d’enquêteurs de niveau junior principalement chargés de gérer les faux positifs. Cependant, ce changement devrait entraîner une augmentation de la demande d’enquêteurs de haut niveau possédant l’expertise nécessaire pour répondre aux complexités accrues des alertes émergentes.
Gestion réduite des faux positifs: Avec la mise en œuvre d’analyses avancées, les prix faussement énormes peuvent probablement baisser considérablement. Par exemple, des groupes ont constaté une réduction allant jusqu’à 50 % des faux positifs après avoir adopté des structures de surveillance des transactions basées sur l’acquisition de connaissances automatiques.
Complexité accrue des alertes : La complexité des symptômes augmente. D’ici 2022, environ soixante-cinq pour cent des signaux générés par la source du système de surveillance collaborative étaient considérés comme à haut risque, contre 45 % au cours des 12 mois précédents. . Cela reflète le besoin continu de chercheurs expérimentés.
Demande d’enquêteurs de niveau supérieur : L’appel à des chercheurs seniors devrait croître de 30 % au cours des 5 prochaines années, si l’on considère une diminution de 10 % de l’appel à des chercheurs juniors. Cela met en évidence la dynamique changeante des organismes de réglementation internes.
Précision de la conformité : Les analyses avancées sont également associées à une augmentation de 15 à 20 % de la précision de la conformité, réduisant ainsi le risque d’amendes réglementaires et d’atteinte à la réputation.
La mise en œuvre de ces améliorations technologiques nécessitera le savoir-faire technologique des experts en matière d’informations et de statistiques AML. Par conséquent, les organisations de conformité créeront des fonctionnalités technologiques dédiées. Les solutions basées sur le cloud réduiront le besoin d’un groupe informatique interne de travailleurs, car des sociétés de réponses spécialisées assumeront ce rôle.
Conclusion : Faire progresser la lutte contre la criminalité financière
Dans le domaine du suivi des transactions, nous nous trouvons à un moment charnière. Avec les équipements et techniques appropriés, les établissements économiques peuvent améliorer leur capacité à détecter correctement le blanchiment d’argent et à reconnaître sans aucun doute les activités suspectes. Il est temps d’arrêter de rechercher des faux positifs au nom de la conformité et d’adopter une position proactive dans la guerre en cours contre la criminalité monétaire.
En adoptant une ère supérieure, en favorisant la collaboration intersectorielle et en optimisant continuellement les approches de détection, l’avenir de la surveillance des transactions promet une approche plus puissante et plus verte pour sauvegarder le dispositif économique. À mesure que le paysage monétaire continue d’évoluer, nos techniques de prévention de la criminalité monétaire évoluent également.
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