Les banques ont-elles les outils pour en faire assez?


Par Gudmundur Kristjansson, PDG de Lucinity et ancien responsable des technologies de conformité

Dit que les systèmes AML sont obsolètes et que les équipes de conformité ont besoin de meilleurs contrôles et supervision

Les fichiers FinCEN ont montré qu’il était temps de modifier la AML. Nous devons adopter une approche complètement nouvelle afin de rattraper la vitesse d’innovation en matière de criminalité financière.

Malgré ce que vous lirez dans les manchettes, nous ne pouvons pas rejeter toute la responsabilité des échecs de la lutte contre le blanchiment d’argent aux portes des banques. La majorité des équipes de conformité font ce qu'ils peuvent et ce qu'on leur demande de faire.

Historiquement, AML a été en grande partie un exercice de vérification des cases. Les banques se sont faufilées dans des montagnes de fausses alertes, ont enquêté sur des cas, ont envoyé des DAS, puis ont continué leurs affaires comme d'habitude. Dans certaines juridictions, les banques ne peuvent même pas interférer avec les clients faisant l’objet d’une enquête, de peur de compromettre les affaires.

Mais le sentiment concernant la responsabilité des banques dans la lutte contre le blanchiment d'argent est en train de changer. Ils considèrent de plus en plus la LBC comme une question de responsabilité sociale des entreprises et même comme un avantage concurrentiel. Les banques cherchent à protéger leurs marques contre les horreurs d'un scandale AML et, en tant que telles, adoptent une approche plus proactive.

Ils consacrent également beaucoup d'argent au problème. Deutsche Bank affirme avoir investi près d'un milliard de dollars dans des procédures améliorées de lutte contre le blanchiment d'argent et augmenté ses équipes de lutte contre la criminalité financière à plus de 1 500 personnes. La plupart des banques de grandes marques ont une histoire similaire à raconter.

Avec une réputation en jeu, de meilleurs contrôles AML peuvent devenir de bonnes affaires.

Alors, où se situe le problème?

Parmi les milliers de DAS découverts dans les fichiers FinCEN, le manque de surveillance des clients est évident. Les banques doivent établir une méthode pour connaître leurs clients à travers leurs actions dans toute l'organisation et au-delà des murs organisationnels. Ce faisant, les banques peuvent mieux comprendre les risques de LBC et de conformité, ce qui leur donne les outils nécessaires pour empêcher les clients de faire des affaires ou limiter leur activité.

Alors que les banques s'efforcent de mieux appliquer les réglementations en investissant de l'argent et des ressources dans le CDD et la surveillance des transactions, la formation de ce type de vue d'ensemble intelligente des clients pourrait être la vraie solution. Une diligence raisonnable et une surveillance des risques clients appropriées ne peuvent être obtenues qu'en suivant en permanence le comportement des clients et les réseaux transactionnels. Avec les derniers développements de l'intelligence artificielle – c'est désormais possible.

Mais la réalité pour les équipes de conformité est qu'elles sont gênées par une technologie obsolète dans leurs systèmes d'évaluation des risques et de surveillance des transactions et de ce fait, les banques mènent une bataille acharnée et difficile contre le crime organisé grave.

En 2019, la Banque d'Angleterre a publié une déclaration affirmant: «Les risques existants (de blanchiment d'argent) peuvent être amplifiés si les contrôles de gouvernance ne suivent pas le rythme des progrès actuels de l'innovation technologique.»

Je sais depuis mon temps de travail en tant que responsable principal des technologies de la conformité que de nombreux systèmes traditionnels de lutte contre le blanchiment d'argent sont inefficaces, lents et exigeants en main-d'œuvre, et conduisent souvent à des résultats inexacts. En fait, la plupart des systèmes sont antérieurs à l'iPhone, ils utilisent donc une technologie et des techniques de dernière génération pour détecter les activités criminelles.

En bref, l'héritage Les systèmes AML ne sont pas adaptés. Les fournisseurs traditionnels les ont construits pour le monde de la vérification des cases du passé, et ils se concentrent sur une transaction suspecte à la fois – plutôt que de regarder les «mauvais acteurs» du système financier et les modèles de leur comportement.

Alors que les blanchisseurs font constamment évoluer leurs techniques pour contourner la détection statistique simple ou basée sur des règles, le marché des systèmes AML n'a pas suivi. Il y a un besoin criant d'innovation.

À moins que les systèmes ne soient mis à jour, les banques peuvent continuer à déposer des rapports d’activité suspecte (SAR), mais si de mauvais acteurs peuvent mener leurs activités «comme d’habitude» et distribuer de l’argent dans le monde entier pour cacher son origine malveillante, l’efficacité d’un SAR est considérablement diminuée.

Quelle est la solution?

Je pense que nous devons repenser l'ensemble de notre approche de la lutte contre le blanchiment d'argent. Nous devons donner aux services de conformité de meilleurs contrôles et une meilleure surveillance, et abandonner les systèmes obsolètes, traditionnellement fondés sur des règles, pour adopter une approche comportementale moderne, basée sur l'IA.

Alors que les méchants ont appris à contourner les systèmes basés sur des règles, ils trouvent extrêmement difficile de contourner les algorithmes d'IA qui recherchent des anomalies de comportement. Les progrès des algorithmes d'IA, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond, offrent aux banques la possibilité de détecter des réseaux de blanchiment d'argent plus complexes et évasifs.

La réponse est donc d'établir une surveillance automatisée continue des risques et de mettre en œuvre un système de flux de travail qui fournit des scores de risque de blanchiment d'argent aux clients.

Le dernier logiciel d'IA pourrait relancer une nouvelle ère de vue d'ensemble basée sur les risques liés à la LMA client. Au lieu de s'appuyer sur des données KYC statiques et autodéclarées, les systèmes d'IA peuvent analyser le comportement sur une période de temps et le comparer avec des groupes de pairs et des actions passées. Il fournit aux équipes de conformité une évaluation continue des risques de leurs clients, des informations sur les acteurs et des résumés pour faciliter des enquêtes efficaces et approfondies, ainsi qu'une vue d'ensemble de l'organisation.

Les progrès récents de l'IA ont non seulement rendu ce qui précède possible, mais aussi pratique. Nos derniers modèles d'IA humaine contextualisent et expliquent les données appropriées, ce qui permet aux banques de détecter plus facilement les crimes sophistiqués.

En considérant la LBC non seulement comme un exercice de cocher des cases, mais comme un avantage concurrentiel qui peut accroître la confiance des clients dans leurs institutions financières, les banques ont beaucoup à gagner. Le passage à des systèmes AML basés sur le comportement est un pas vers la rentabilité.



Source link

Pourquoi créer une vitrine sur la toile ?

Un situation e-commerce donne l’occasion de se lancer à moindres frais selon rapport aux entreprises classiques. De plus, vous avez la possibilité vous lancer autrement rapidement. La gérance d’un condition commerce électronique ne demande pas de présence physique à un endroit précis, sauf peut-être pour le stockage et la préparation des commandes que vous pouvez tout à fait externaliser, ou encore mieux dans l’hypothèse ou vous ne possédez pas de épargne (on en parlera plus tard dans l’article).