Dans la lutte contre le financement des activités criminelles, les transactions financières sont aujourd’hui de plus en plus encadrées et surveillées.
Chaque banque, fonds d’investissement, plateforme de trading, acteur de l’e-commerce ou encore application de jeu en ligne doit se soumettre à des contraintes de plus en plus strictes, afin d’identifier et soumettre des rapports concernant des transferts d’argent considérés comme douteux. «Ainsi, les acteurs opérant des transactions financières doivent mener des opérations de Know Your Customer (KYC), qui visent à déterminer qui sont leurs clients, s’ils font l’objet de sanctions ou encore, entre autres choses, s’ils sont exposés politiquement, explique Rebecca Marciano, spécialiste des enjeux de Digital KYC/KYT au sein de Telindus. Depuis quelques années, les opérateurs doivent aussi mettre en place des procédures de Know Your Transaction (KYT), autrement dit une surveillance des transactions effectuées par leurs clients, afin d’identifier celles qui relèveraient d’une fraude ou s’avéreraient illégales.»
Parvenir à analyser des millions de transactions chaque jour
Le défi, toutefois, reste de parvenir à analyser les opérations rapidement, pour déceler les anomalies ou des comportements suspicieux, et pouvoir établir sans délai des rapports vers les régulateurs.
Ces opérations doivent pouvoir être menées en temps réel, en s’appuyant sur des moteurs de règles, de l’automatisation et du ‘machine learning’.
«Ces opérations doivent pouvoir être menées en temps réel, en s’appuyant sur des moteurs de règles, de l’automatisation et du ‘machine learning’», précise Frank Roessig, Head of Cloud Applications, Data & AI au sein de Telindus. «Pour une banque commerciale, on parle de centaines de milliers, voire de millions, de transactions effectuées en une journée. L’analyse de tels volumes d’informations ne peut pas être effectuée par des humains.»
Chaque structure, dès qu’elle est susceptible de constituer une porte d’entrée ou de sortie de l’argent sale dans le système financier, doit donc définir une politique de contrôle adaptée. Elle se traduit par un ensemble de règles et de critères permettant d’identifier ce qui relève d’une transaction potentiellement frauduleuse. «La vélocité des transferts réalisés par un client, leur destinataire et sa localisation, les montants uniques et les montants cumulés effectués, le tout mis en rapport avec le profil de l’émetteur du paiement, sont autant d’éléments à analyser», explique Rebecca Marciano.
L’intelligence artificielle comme alliée de choix
Pour effectuer ces analyses au jour le jour, avec un haut niveau d’efficience, les acteurs par lesquels transitent les paiements peuvent traduire leur politique de contrôle dans des moteurs de règles. Ceux-ci vont analyser automatiquement chaque transaction. «En s’appuyant sur l’intelligence artificielle, chaque acteur peut efficacement affiner les analyses pour améliorer les résultats tout en réduisant les frictions qui peuvent être induites par des procédures de vérification auprès des clients», assure Frank Roessig.
Mener à bien ces missions de contrôle est un enjeu stratégique, qui doit mettre chaque acteur à l’abri de risques financiers et réputationnels. Dans cette perspective, les politiques et les moyens mis en œuvre pour lutter contre la fraude doivent évoluer avec le temps. «Les criminels mettent en place des montages de plus en plus complexes pour, notamment, échapper à la détection», poursuit Frank Roessig. «En fonction des connaissances acquises grâce à l’analyse en continu des flux de données, enrichie par des informations externes, il faut adapter les procédures de contrôle. Une technologie comme le deep learning, par exemple, permet de détecter des activités anormales sur de grands volumes de transactions, et ainsi de mettre à jour rapidement les nouvelles tactiques des criminels.»
Croiser la donnée et l’enrichir pour gagner en efficacité
Telindus investit depuis plusieurs années dans ce domaine, avec la volonté de mettre les possibilités offertes par le numérique au service de ses acteurs et de les aider à se conformer plus efficacement face à leurs obligations en matière de KYC et KYT.
Au départ de la donnée disponible, le défi est de mettre en relation les transactions avec les profils des clients, et ce à partir d’un seul et même outil capable d’enrichir l’information, afin de parvenir à des résultats toujours plus pertinents.
«Au départ de la donnée disponible, le défi est de mettre en relation les transactions avec les profils des clients, et ce à partir d’un seul et même outil capable d’enrichir l’information, afin de parvenir à des résultats toujours plus pertinents», ajoute Rebecca Marciano.
En cette période, hors du commun, où le nombre de transactions en ligne croît significativement, la technologie KYT est une composante incontournable pour lutter contre la criminalité financière d’une façon efficace tout en fluidifiant l’expérience des clients…
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