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La lutte des institutions financières contre la criminalité financière et pour le respect des réglementations en matière de lutte contre le blanchiment de capitaux (AML) est sans fin. 

La sophistication des outils utilisés par les criminels évolue aussi rapidement que les applications utilisées pour les combattre, et les entreprises ont besoin de solutions avancées pour garder une longueur d'avance dans la détection et la prévention du blanchiment d'argent. L'apprentissage automatique et l'IA générative, combinés à d'autres formes d'automatisation intelligente, donnent au secteur des services financiers la possibilité de changer la donne et de renforcer ses efforts en matière de lutte contre le blanchiment d'argent. 

Les approches traditionnelles en matière de conformité aux lois sur la criminalité financière, qui sont fondées sur des règles et demandent beaucoup de temps et de travail, sont coûteuses et perdent de leur efficacité au fil du temps. En 2022, les transactions de blanchiment d'argent ont atteint un total d'environ 2 000 milliards de dollars, entraînant des amendes de 5 milliards de dollars dans le monde. Et ce, bien que les institutions financières aient investi plus de 275 milliards de dollars dans la lutte contre la criminalité financière. 

Cependant, la détection de la criminalité financière et les investigations sont beaucoup plus sophistiquées aujourd'hui grâce à l'application de l'IA et de l'automatisation intelligente, ce qui donne aux banques, aux marchés des capitaux et aux compagnies d'assurance de meilleurs outils pour rester en tête de la lutte. L'annonce récente par Google Cloud de son nouveau produit anti-blanchiment AML AI est un parfait exemple de la manière dont les technologies avancées améliorent la capacité des entreprises à détecter les activités de blanchiment d'argent. 

La plateforme d'automatisation intelligente d'Automation Anywhere permet aux sociétés de services financiers d'améliorer l'efficacité de leurs programmes de conformité AML en intégrant de manière transparente les résultats du produit AML AI de Google dans le flux de travail du processus d'investigation des signalements d'activités suspectes. Examinons trois façons dont l'automatisation peut révolutionner les processus de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d'argent.

Amélioration de l'identification des risques : Des produits tels que AML AI de Google utilisent des capacités d'apprentissage automatique et d'exploration de données pour améliorer la détection de la criminalité financière et réduire les alertes faussement positives. Ils permettent également de mieux expliquer les conclusions relatives aux risques, ce qui est de la plus haute importance pour les régulateurs, car cela leur permet de comprendre pourquoi une décision a été prise. Grâce au produit AML AI de Google, HSBC a pu multiplier par 2, voire 4, la détection des risques de criminalité financière et réduire de plus de 60 % les alertes faussement positives, améliorant ainsi l'expérience client.

Amélioration de l'efficacité des enquêtes : La plateforme d'automatisation intelligente d'Automation Anywhere peut rationaliser les enquêtes sur les crimes financiers en automatisant le processus d'ouverture d'un signalement d'activité suspecte lorsqu'une activité à haut risque est détectée et rechercher des données supplémentaires, résumer les résultats, bloquer des comptes et envoyer des communications internes/externes grâce à des robots logiciels qui s'intègrent à toutes les applications de gestion des risques et de traitement de base. 

Amélioration de la gestion des changements réglementaires : La conformité anti-blanchiment sera encore améliorée à l'avenir grâce à l'utilisation de l'IA générative pour suivre et résumer les changements apportés aux réglementations contre le blanchiment. En outre, les plateformes d'automatisation intelligente permettront de modifier plus rapidement les processus, grâce notamment à l'utilisation de l'IA générative pour créer et déployer les changements dans le code des robots logiciels.

Les banques ont besoin de solutions innovantes et intelligentes pour lutter efficacement contre la criminalité financière, et elles doivent évoluer en permanence pour mettre en œuvre les capacités numériques les plus avancées et ainsi garder une longueur d'avance sur les criminels. L'IA générative dote les banques des outils nécessaires pour révolutionner leurs processus de lutte contre le blanchiment d'argent et leur permet d'être compétitives sur le marché tout en protégeant leurs institutions. Les criminels financiers sont de plus en plus habiles et leurs activités illicites financent les organisations criminelles mondiales, ce qui oblige les banques à réagir en utilisant les technologies les plus récentes pour accélérer la transformation à grande échelle. L'adoption d'outils basés sur l'IA et de plateformes d'automatisation intelligente peut aider les banques à minimiser les risques liés à la criminalité financière et à renforcer la conformité réglementaire.

Sources d'information, datant de 2022, sur la lutte contre le blanchiment d'argent :

  • Plus de 2 000 milliards de dollars de blanchiment d'argent (Source : Google Cloud)
  • Plus de 275 milliards de dollars dépensés pour la lutte contre la criminalité financière (Source : Google Cloud)
  • Près de 5 milliards de dollars d'amendes pour violation des règles de lutte contre le blanchiment d'argent (Source : Financial Times)

À propos de Ken Mertzel

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Ken Mertzel est directeur principal du marketing sectoriel pour la banque et l'assurance. Il traduit les données financières en informations métier stratégiques afin d'améliorer les performances de l'entreprise.

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