Selon l’Office des Nations Unies contre la drogue et le crime (UNODC), environ 2 % à 5 % du PIB mondial, soit plus de 800 G$, sont blanchis chaque année.
En fait, près de 70 % des institutions financières ont déclaré avoir perdu au moins 500 000 $ à cause de la fraude en 2022 seulement. La même année, cinq des plus grandes banques mondiales ont été collectivement condamnées à une amende de plus de 2,2 G$ pour diverses infractions à la réglementation financière.
Les approches traditionnelles permettant d’enquêter sur le blanchiment d’argent reposent sur la vérification manuelle et l’analyse humaine. Par conséquent, ces approches sont coûteuses et, malgré les grands efforts déployés, elles se révèlent souvent inadéquates face à la complexité et à l’avancement des schémas de fraude actuels. Ces lacunes rendent impératif l’exploration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AA) pour révolutionner les enquêtes sur la fraude financière.
En effet, l’industrie financière s’intéresse à l’utilisation de l’IA et de l’AA pour élaborer des stratégies de lutte contre le blanchiment d’argent (LBA). Voici quelques domaines des opérations LBA qui illustrent le potentiel transformateur de l’IA et de l’AA pour remodeler l’univers des schémas de blanchiment d’argent :
Connaissance du client (KYC) et vérification diligente du client (CDD)
Les processus KYC et CDD sont employés pour recueillir de l’information, vérifier les données collectées et valider l’identité d’un client. Cette étape de conformité est très vulnérable à la fraude, car de nombreux criminels la contournent en fournissant des renseignements non authentiques.
L’IA peut améliorer le processus KYC et atténuer les risques potentiels de fraude grâce à l’extraction automatisée de données, à la vérification de documents, à l’évaluation des risques et à la surveillance continue. Elle permet d’analyser facilement de grands volumes de données afin de détecter des anomalies dans le comportement des clients et d’identifier les profils à haut risque.
Surveillance des transactions et filtrage des sanctions
La surveillance des transactions, bien qu’étape cruciale dans la conformité LBA, s’accompagne d’une liste interminable de défis. Les différences réglementaires, les faux positifs, la personnalisation des règles et les systèmes de surveillance des transactions statiques fondés sur des règles ne sont que quelques-uns des obstacles. Les fintechs et les néobanques signalent divers problèmes opérationnels, ce qui les rend plus vulnérables aux crimes financiers.
Les systèmes de surveillance des transactions alimentés par l’IA offrent de nombreux avantages par rapport aux anciens modèles statiques. Ils autorisent l’analyse en temps réel des schémas de données et des activités suspectes. L’IA permet aussi d’améliorer le filtrage en identifiant plus précisément les faux positifs.
Déclaration d’activités suspectes (SAR)
L’intégration de l’IA peut aider les analystes en conformité à générer plus rapidement et efficacement des déclarations d’activités suspectes. Grâce à l’automatisation, les SAR peuvent être relativement simplifiées et précises. L’IA peut ainsi repérer les fraudes potentielles et activités de blanchiment d’argent pour les banques.
Conformité LBA basée sur le risque
Une approche basée sur le risque est la meilleure défense d’une banque contre le blanchiment d’argent. Elle permet aux institutions financières de mobiliser leurs ressources auprès des clients et des transactions à haut risque. En optimisant les ressources, l’IA améliore la précision, l’efficacité et la fiabilité des opérations LBA.
Avantages de l’intégration de l’IA
Un modèle d’exploitation LBA intégré à l’IA offre plusieurs avantages, notamment :
- Amélioration de la précision : La fusion de la LBA et de l’IA accroît la précision, rehaussant la capacité d’identifier les activités suspectes et les risques potentiels, fortifiant ainsi l’écosystème financier contre les transactions illicites.
- Efficacité accrue : Grâce à une intégration harmonieuse, la combinaison LBA-IA optimise les processus opérationnels, rationalisant l’analyse des données, la reconnaissance des schémas et la prise de décision. Cela mène à des réponses plus rapides et plus efficaces aux menaces émergentes.
- Apprentissage continu : Cette relation symbiotique favorise une culture d’apprentissage perpétuel, où l’IA s’adapte continuellement à de nouveaux schémas et tendances, raffinant ses capacités prédictives. Cette adaptation dynamique assure une posture proactive face aux risques émergents.
- Réduction des coûts : En exploitant la puissance de l’IA, le cadre LBA réalise des économies grâce à l’automatisation du traitement des données, réduisant l’intervention manuelle et la consommation de ressources, contribuant ainsi à l’amélioration de la rentabilité opérationnelle.
- Amélioration de l’expérience client : La LBA et l’IA facilitent et accélèrent les démarches pour les clients. Elles permettent de vérifier plus rapidement les transactions, de réduire les erreurs et de résoudre les problèmes plus promptement. Cela renforce la confiance des clients envers les institutions financières.
La toute dernière innovation de Google Cloud – un outil LBA doté d’IA et d’AA – est l’un des meilleurs exemples de technologies modernes offrant ces avantages et préparant les banques pour l’avenir. Des banques de premier plan, comme HSBC, Lunar et Bano Bradesco, explorent cette innovation et des solutions similaires pour renforcer la conformité LBA. À l’avenir, on peut s’attendre à ce que ces avancées deviennent des composantes intégrées de nombreuses institutions financières.
Synergie entre l’IA et la perspective humaine
Il est essentiel d’assurer un équilibre entre le déploiement de l’IA et l’expertise humaine, car les professionnels LBA jouent un rôle crucial pour guider et superviser les systèmes d’IA
À mesure que la technologie évolue, l’IA demeurera sans aucun doute un allié essentiel dans la lutte continue contre la criminalité financière, protégeant l’intégrité du secteur mondial des services financiers. Toutefois, il est essentiel d’assurer un équilibre entre le déploiement de l’IA et l’expertise humaine, car les professionnels LBA jouent un rôle crucial pour guider et superviser les systèmes d’IA.
Chez HCLTech, nous combinons des technologies avancées d’IA et l’expertise humaine en LBA pour renforcer la cybersécurité financière et les défenses du secteur bancaire, des services financiers et d’assurance (BSFI) contre la criminalité en général. Nos solutions d’IA détectent rapidement les anomalies, tandis que les professionnels LBA fournissent le contexte et assurent le respect de la réglementation. Grâce aux efforts conjoints de l’IA et des humains, nous favorisons une prévention efficace et éthique de la criminalité financière.
