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L’utilisation de l’IA pour lutter contre le blanchiment d’argent



L'utilisation de l'IA pour lutter contre le blanchiment d'argent ( Crédit Photo : Comarch )

L'utilisation de l'IA pour lutter contre le blanchiment d'argent ( Crédit Photo : Comarch )

Malgré le rejet initial de l'IA par les services de conformité, il semblerait aujourd’hui que cette technologie permette d'être à la fois pleinement conforme et efficace.

Les chiffres montrent que les banques supportent des coûts élevés pour se conformer aux politiques de lutte contre le blanchiment d'argent. Selon un rapport Bloomberg datant de 2018, les institutions financières consacrent 5 à 10 % de leurs revenus à la mise en conformité, soit une moyenne de 20 milliards de dollars dépensés par an.

Et pour ne rien arranger, les réglementations internationales ne cessent d'évoluer. Les directives européennes sur la lutte contre le blanchiment d'argent se succèdent : malgré le fait que la directive 5MLD soit en vigueur depuis janvier seulement, la directive 6MLD est déjà sur la table.

1 000 milliards de dollars économisés

Mais il y a de l'espoir : en utilisant l'IA, nous pouvons réduire ce coût sur le long terme. Comme l'a déclaré l’Institut Autonomous Research, au cours des 12 prochaines années, l'application de l'IA au KYC, au flux de travail de la lutte contre le blanchiment d'argent et à d'autres domaines du traitement des données pourra permettre des économies de plus de 20 %. Globalement, l'IA devrait permettre au secteur bancaire d'économiser environ 1 000 milliards de dollars d'ici 2030. Il n'est donc pas surprenant que déjà 35 % des organisations, comme le montre le rapport sur les services bancaires numériques, aient déployé une solution d'apprentissage automatique compatible avec au moins l'un des processus suivants : surveillance des transactions en matière d’identification des fraudes, AML , vérification des sanctions et contrôles KYC.

Pour profiter pleinement des économies réalisées, les institutions financières doivent s'assurer que la technologie qu'elles souhaitent utiliser est compatible avec leurs activités. Il faut décider dans quelle mesure l'IA est réellement nécessaire et possible à mettre en œuvre, en tenant compte des structures actuelles en matière de technologie et de conformité.

L'IA présente de nombreux avantages : elle peut identifier des modèles bien trop complexes pour être détectés à l’œil nu ou par un contrôle basé sur des règles. L'utilisation de solutions intelligentes dans la surveillance des transactions et la modélisation de la détection permet de réduire le coût du travail manuel et le temps consacré à la surveillance, ainsi que d'accroître la précision des résultats. Dans ce contexte, la combinaison de l'intelligence artificielle avec le système traditionnel de l’ AML peut renforcer l'efficacité et la précision du processus de détection des risques.

La transparence avant tout

De plus, le principal avantage de l'IA réside dans sa capacité à accélérer la mise en conformité en matière d’ AML . L'un des principaux doutes réglementaires a été soulevé quant à la transparence des principes de travail de l'IA. Il est très difficile d'expliquer pourquoi une affaire est considérée comme suspecte, mais cela est essentiel pour respecter les normes de conformité. À ce stade, l'application de l'intelligence artificielle explicable fournit des résultats qu'il est possible d'interpréter et d'expliquer. Dans ce contexte, l'IA explicable est la clé permettant de répondre aux exigences de conformité pour des modèles plus précis et plus productifs.

Un autre domaine dans lequel l'IA aide à respecter les normes de conformité est l'utilisation de l'apprentissage non contrôlé pour la détection des anomalies. Le fait de trouver des incohérences dans les données analysées, au bon moment, peut éviter aux banques de lourdes sanctions financières pour avoir omis des cas de blanchiment d'argent. Certains modèles de comportement plus complexes et inhabituels sont difficiles à repérer ou totalement indétectables par les employés chargés de la conformité. Étant donné que les algorithmes intelligents sont capables d'identifier rapidement les modèles suspects, les institutions financières ont la possibilité de mettre un terme aux activités criminelles avant qu'elles ne s'intensifient. C'est principalement de cette manière qu’un problème ancien et récurrent pourra être résolu par la technologie la plus récente.

Les organismes de régulation disent « oui »

Les organismes de régulation aux États-Unis ont déjà donné leur feu vert aux technologies émergentes et aux applications innovantes pour la gestion des risques en 2018. Plus précisément, une déclaration commune visant à encourager les approches innovantes de l'industrie en matière de conformité BSA/AML a été adoptée. Cette déclaration recommande que les banques mettent en œuvre et utilisent « de manière responsable » une approche basée sur l'IA pour répondre aux exigences de l’AML. Les organismes de contrôle considèrent que les nouvelles technologies sont utiles pour le signalement des cas de blanchiment d'argent et de financement du terrorisme. Ils conviennent également du fait que l'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique pourraient permettre aux banques de mettre en place des stratégies plus efficaces pour gérer les risques de blanchiment d'argent et de financement du terrorisme, tout en réduisant le coût de mise en conformité.

Au niveau européen, le domaine financier nordique-balte s'est déclaré favorable à l'élaboration d'un vaste plan d'IA. Leurs recommandations politiques européennes pour les années 2019-2024 soulignent l'importance de mener les affaires en toute confiance, tant pour les clients que pour la société. Pour atteindre cet objectif, elles visent à développer un système financier fiable et performant par le biais de réglementations favorisant l'innovation et la numérisation afin de permettre aux entreprises du secteur bancaire de se développer. Dans le contexte spécifique de la lutte contre le blanchiment d'argent, l'Association bancaire estonienne signale la nécessité d'utiliser des moyens informatiques modernes pour surveiller les transactions afin d'établir un contrôle en temps réel et une surveillance post-transaction plus efficaces.

Défi accepté

Avec le développement rapide des nouvelles technologies, la multiplication des systèmes de blanchiment d'argent et le nombre croissant de personnes effectuant des transactions transfrontalières, il est devenu difficile de maintenir l'efficacité des systèmes traditionnels de lutte contre le blanchiment d'argent. Comme les méthodes de blanchiment d'argent se diversifient et évoluent sans cesse, il est primordial pour les institutions financières de maintenir un niveau élevé de confiance en matière d’AML et de gestion des risques. Nous pensons que le moyen d'y parvenir est l'utilisation de l'IA - car elle présente des avantages de coût mesurables et la possibilité de répondre plus efficacement aux normes de conformité.