Surveillance contextuelle : La nouvelle technologie utilisée par les banques de détail pour lutter contre le blanchiment d'argent
Nous savons que la surveillance traditionnelle des transactions ne fonctionne pas, mais comment les banques peuvent-elles identifier les risques de manière proactive en suivant l'argent ? Nos experts vous présentent une approche plus efficace.
Le Nasdaq Verafin 2024 Rapport mondial sur la criminalité financière montre que "des fonds illicites estimés à 3,1 trillions de dollars ont transité par le système financier mondial en 2023". Le rapport poursuit en disant que "le blanchiment d'argent a représenté des billions de dollars finançant une série de crimes destructeurs, dont 346,7 milliards de dollars estimés pour la traite des êtres humains et 782,9 milliards de dollars pour le trafic de drogue, ainsi que 11,5 milliards de dollars pour le financement du terrorisme".
Rien de tout cela n'est nouveau pour les responsables de la conformité en matière de criminalité financière, qui ne sont que trop conscients des batailles menées chaque jour contre les blanchisseurs d'argent au sein de leur organisation - une tâche rendue encore plus difficile par les coupes budgétaires et les réductions d'effectifs.
Ainsi, comment les banques peuvent-elles mieux lutter contre ces activités illicites qui deviennent de plus en plus complexes et difficiles à détecter avec des méthodes dépassées ?
Pour répondre à cette question, nous devons commencer par examiner la manière dont les institutions financières perçoivent les risques aujourd'hui, les limites des méthodes traditionnelles d'analyse des risques et les avantages qu'il y a à dépasser le contrôle traditionnel des transactions pour adopter une approche contextuelle axée sur les risques qui utilise les technologies les plus récentes pour fournir une vision beaucoup plus holistique des clients et de leurs contreparties.
Les alertes isolées racontent une partie de l'histoire, mais pas toute l'histoire
La plupart des responsables de la lutte contre la criminalité financière pensent avoir un profil complet de leurs clients, et ce à juste titre. En effet, avec KYC onboarding les contrôles, l'évaluation des risques pour les clients Contrôle de la lutte contre le blanchiment d'argent Si un certain nombre de transactions effectuées par une personne semblent suspectes, les unités chargées de la lutte contre la criminalité financière peuvent assurer un suivi.
Le problème de ces offres traditionnelles est qu'elles considèrent l'activité transactionnelle d'un client de manière isolée, en s'appuyant sur des contrôles basés sur la valeur/le volume au sein du réseau de la banque. Bien qu'utiles, ces contrôles ne constituent qu'une partie du puzzle.
La seule façon de déterminer s'il ne s'agit pas d'acteurs isolés, mais plutôt de membres d'un réseau criminel beaucoup plus vaste qui pourraient blanchir de l'argent par l'intermédiaire de la banque à des fins malveillantes, est de sortir du réseau de la banque pour avoir une vue d'ensemble des clients et de leurs connexions avec les contreparties.
"En suivant l'argent de cette manière, les enquêtes sur le blanchiment d'argent s'éloignent des méthodes réactives traditionnelles pour adopter une approche proactive consistant à examiner des groupes de transactions plus importants qui permettent d'identifier des réseaux criminels plus vastes. Il existe également plusieurs raisons pratiques d'aller au-delà de la surveillance des transactions.
Pourquoi les signaux d'alarme simples sont un obstacle à l'identification des réseaux criminels
Le suivi des transactions suspectes sur la base d'une seule personne nécessite d'énormes équipes d'enquêteurs, dont le fonctionnement est coûteux. Plus important encore, le suivi d'un seul "drapeau rouge" augmente considérablement le nombre de faux positifs.
Enquêter sur 10 000 faux positifs par mois fait perdre un temps précieux aux enquêteurs, augmente les coûts et n'est tout simplement pas un moyen efficace de suivre l'argent. Les banques peuvent également avoir du mal à attirer et à retenir les bons analystes si tout ce qu'on leur demande de faire chaque jour, c'est de jouer à la loterie pour vérifier des milliers d'alertes alors que les vrais risques ne sont pas détectés.
Cependant, la question la plus importante est la suivante : Comment le secteur ou les autorités de réglementation peuvent-ils raisonnablement s'attendre à ce qu'un analyste des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent découvre un réseau criminel organisé sur la base d'un seul signal d'alarme dans une transaction ?
De plus, l'esprit de contrôle d'un réseau criminel organisé peut très bien se trouver dans le portefeuille de détail d'une banque. Sans les outils permettant d'identifier les connexions avec cette entité à l'intérieur de l'entreprise, il est impossible d'obtenir des résultats satisfaisants. et en dehors du réseau de la banque, il est impossible de découvrir l'ensemble des risques associés à cette personne.
Pour parvenir à une solution plus optimale, les analystes doivent réduire considérablement le nombre de faux positifs qu'ils recherchent. Sous ce nouvel angle, on peut se poser la question suivante : Et si vous pouviez réduire ces 80 % de taux de faux positifs à quelque chose de plus gérable, comme 20 à 30 % ? Il y a une solution, et elle consiste à rechercher plusieurs signaux d'alerte autour d'une seule entité au lieu de s'intéresser à des transactions isolées.
La possibilité d'examiner le réseau de la banque à l'intérieur comme à l'extérieur permet aux enquêteurs d'identifier plusieurs signaux d'alerte ou "groupes" de transactions au niveau du réseau et d'agréger les risques dans un tableau de bord qui va bien au-delà d'une seule transaction pour commencer à déterminer si l'argent provient d'une source douteuse et, plus important encore, où il a été utilisé.
Il est désormais possible de considérer l'ensemble du réseau de risques de cette manière et de voir les clients, leurs contreparties et les "grappes de risques" grâce à l'outil de gestion des risques de Quantexa. Suivi contextuel.
A transformative approach to identifying risk
Pourquoi le passage à la surveillance contextuelle est-il judicieux ?
La surveillance contextuelle est un véritable changement de paradigme dans la façon dont suivi des transactions est menée. Il fournit une feuille de route claire pour améliorer considérablement les contrôles et les processus de surveillance et d'enquête en matière de criminalité financière en fournissant un contexte aux données.
Cette solution maintient l'analyse du risque transactionnel à l'intérieur du réseau d'une banque, mais elle étend la vision globale du risque vers l'extérieur pour fournir une vue complète à 360 degrés des clients, en reliant les clients et leurs contreparties pour montrer les véritables relations de réseau qui existent, le tout en temps réel.
Ce contexte supplémentaire permet d'identifier les risques cachés et de générer des alertes plus précises, de sorte que les équipes d'enquêteurs recherchent moins de faux positifs. Il permet également aux analystes de regarder au-delà du paiement lui-même pour comprendre le contexte plus large des parties impliquées et, par conséquent, de déterminer s'il existe réellement un risque.
Soutenu par Résolution de l'entité et les techniques d'analyse graphique alimentée par l'IA et l'apprentissage automatique, Le suivi contextuel se concentre sur les relations globales plutôt que sur les valeurs et les volumes des transactions individuelles.
Plate-forme d'intelligence décisionnelle de Quantexa est une technologie révolutionnaire qui alimente une capacité de surveillance contextuelle conçue pour ingérer des volumes massifs de données. Elle peut ainsi consolider et connecter automatiquement des données internes et externes pour obtenir une vue complète des clients et de leurs contreparties.. Les risques cachés sont ainsi découverts plus rapidement et avec plus de précision, ce qui accélère l'efficience et l'efficacité. Des modèles de visualisation sophistiqués et une interface utilisateur intuitive permettent ensuite de concentrer les actions d'investigation sur les risques réels.
Voici comment cela fonctionne :
Utiliser la surveillance contextuelle pour suivre l'argent
L'apprentissage automatique supervisé (également connu sous le nom de "prédiction") utilise des cas historiques pour identifier statistiquement des modèles. Toutefois, certains cas d'utilisation liés à des infractions pénales peuvent ne comporter que très peu d'exemples connus antérieurement. Le parcours suivant peut être utilisé pour prédire les risques liés à ces cas d'utilisation :
Quantexa a établi des typologies pour plusieurs infractions criminelles liées à la traite des êtres humains, au terrorisme, à l'esclavage moderne, aux sociétés écrans, etc. Sur la base d'indicateurs et de conseils publiés par divers organismes de réglementation dans le monde, Quantexa a utilisé ces caractéristiques comme base pour établir des "cartes de pointage" pour divers types d'activités et de comportements suspects. Grâce à ces combinaisons spécifiques de notation granulaire, les tableaux de bord de Quantexa indiquent clairement les activités qui sont indicatives de ces infractions identifiées.
Par exemple, supposons que votre système de surveillance soit configuré pour signaler toute transaction supérieure à 50 000 dollars, ce qui pourrait constituer un changement de comportement et dépasser de loin le montant de la transaction pour un client normal. Si cet argent provient d'un compte séquestre, vous ne le signalerez peut-être pas comme suspect, car vous le considérez uniquement comme de l'argent utilisé pour l'achat d'une maison. Mais en utilisant l'approche du suivi contextuel, vous pouvez avoir une vision beaucoup plus large et enrichie du client associé à cette transaction afin de mettre en évidence tout risque potentiel lié au financement du compte bloqué et tout risque potentiel lié à la propriété, comme l'endroit où elle est située et le nombre de fois où la maison a été achetée et vendue au cours des 12 derniers mois.
Vous pouvez désormais voir tous les points de données supplémentaires liés à l'activité d'un client pour déterminer s'il s'agit d'une personne qui se trouve dans une zone géographique à haut risque ou qui est connue comme associée à travers des informations négatives ou s'il s'agit d'une entité qui est liée à une personne figurant sur une liste de surveillance terroriste. Soudain, vous êtes en mesure d'exposer ce risque et de renforcer l'alerte parce que vous disposez d'un contexte supplémentaire, grâce à leurs connexions, pour déterminer ce risque.
Essayer d'utiliser manuellement une recherche publique ouverte pour ce type d'informations est une tâche fastidieuse qui fait perdre un temps précieux à l'analyse des informations. En revanche, si vous utilisez une plateforme qui se charge d'emblée de l'enrichissement des données, vous économisez du temps et des ressources. Plus important encore, vous engagez vos analystes dans ce qu'ils aiment le mieux faire - trouver les risques réels qui sont passés inaperçus et suivre l'argent.
La surveillance contextuelle facilite le respect des règles en matière de criminalité financière
Une surveillance efficace pour lutter contre le blanchiment d'argent commence par une base solide de données de qualité. Une fois cette base établie, les analystes peuvent alors commencer à chercher les réponses et les indices cachés dans ce pool de données enrichies afin de déterminer :
Qui est la personne ou l'entité à l'origine de l'argent ?
Qu'ont-ils fait de ces fonds ?
Où est passé l'argent ?
Qui est la personne ou l'entité à qui l'argent a été versé ?
L'activité est-elle logique ou semble-t-elle liée à une infraction pénale ?
La surveillance contextuelle permet d'automatiser ces étapes du processus d'investigation afin d'établir une base de données solide à partir de laquelle les entreprises peuvent effectuer des analyses plus approfondies et, en fin de compte, prendre de meilleures décisions.
Les principaux avantages de cette approche sont les suivants
L'établissement du profil de risque des clients non bancaires et de leurs contreparties dans leur contexte est une attente réglementaire de plus en plus forte. Dans notre prochain billet, nous vous montrerons comment la surveillance contextuelle permet aux équipes d'enquêteurs de se concentrer sur les groupes de risques et les réseaux afin d'illustrer plus facilement aux régulateurs la façon dont ils réduisent les crimes financiers.
Pour en savoir plus sur la façon dont la surveillance contextuelle peut aider votre organisation, cliquez ici.
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