Dans un contexte de régulations de plus en plus strictes (AMLD en Europe, FATF/GAFI au niveau international), les banques font face à un double défi : détecter efficacement les opérations suspectes tout en réduisant les faux positifs qui engorgent leurs dispositifs de conformité.
Les systèmes de surveillance transactionnelle traditionnels, souvent basés sur des règles statiques, génèrent un taux d’alertes élevé, mais peu exploitables, obligeant les analystes à consacrer un temps considérable à des investigations inutiles. Cette surcharge opérationnelle réduit la capacité des banques à identifier les réels signaux de blanchiment ou de financement du terrorisme.
L’enjeu est donc clair : renforcer le dispositif LCB-FT en optimisant la surveillance des transactions et le scoring des risques, sans compromettre l’efficacité et la conformité.
Optimisation de la surveillance transactionnelle : vers une approche intelligente
Les banques doivent abandonner les modèles rigides et adopter des solutions dynamiques et intelligentes, capables de s’adapter aux comportements des clients et aux nouvelles typologies de fraude.
Exploiter l’intelligence artificielle et le machine learning
Grâce à l’IA, il est possible d’analyser de vastes volumes de transactions en temps réel et de repérer des schémas anormaux plutôt que de simples dépassements de seuils prédéfinis. L’apprentissage automatique permet d’affiner la détection des risques en réduisant le nombre d’alertes injustifiées.
Mettre en place un scoring des risques évolutif
Un scoring dynamique, basé sur des facteurs multiples (profil client, historique des transactions, expositions géographiques, etc.), améliore la pertinence des alertes. En priorisant les risques réels, les équipes risques peuvent se concentrer sur les dossiers les plus critiques.
Intégrer une vision consolidée des données
Les faux positifs sont souvent dus à une fragmentation des informations au sein des différentes entités d’une banque. En centralisant et en croisant les données via une plateforme unique, les établissements financiers peuvent réduire les incohérences et éviter les erreurs d’évaluation.
Pourquoi une plateforme centralisée est essentielle ?
Compte tenu de la complexification progressive des schémas de criminalité financière, il importe d’adopter une approche novatrice pour optimiser la LCB-FT en combinant cartographie des risques, surveillance avancée et actions correctives intelligentes :
- Collecte, classification et structuration des données selon différents critères liés aussi bien au profil de chaque client qu’aux éléments de description de la transaction
- Mise en place d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser en temps réel les transactions, détecter des comportements inhabituels, affiner la pertinence des alertes et ajuster le scoring des risques en continu.
- Évaluation continue des dispositifs LCB-FT pour s’assurer qu’ils ne deviennent pas obsolètes. Cela implique une réflexion approfondie sur chaque mesure ou outil dans le but d’optimiser l’ensemble du système.
- Mise en conformité automatisée avec les exigences réglementaires locales et internationales (FATF/GAFI, AMLD, FinCEN, etc.).
- Génération d’actions correctives et suivi des mises en œuvre pour s’assurer que les mesures de lutte contre le blanchiment restent efficaces et évolutives.
Un dispositif LCB-FT plus performant, sans surcharge opérationnelle
Les banques ne peuvent plus se contenter de multiplier les alertes sans discernement. En modernisant leur approche avec des outils intelligents et des modèles adaptatifs, elles peuvent renforcer leur dispositif de lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme sans paralyser leurs équipes conformité.
