Comment ComplyAdvantage utilise l'IA tout au long du cycle de vie de la gestion des risques de criminalité financière

ComplyAdvantage exploite intensément l’intelligence artificielle (IA). Nous sommes conscients que les technologies traditionnelles et héritées n’ont pas résolu le problème de la lutte contre les risques de criminalité financière dans un environnement de services financiers dynamique.

Nous considérons la gestion des risques de criminalité financière comme un cycle de vie qui commence par l’obligation de vigilance initiale, se poursuit par le filtrage et la surveillance dans le cadre de l’obligation de vigilance continue et se termine par la remédiation et le reporting.

Notre utilisation de l’IA s’étend sur les trois étapes de ce cycle de vie : l’obligation de vigilance initiale et continue, la remédiation et le reporting.

Le cycle de vie de la gestion des risques de criminalité financière

L’obligation de vigilance initiale

Pour la phase d’obligation de vigilance initiale, qui vise à comprendre les risques associés à de nouvelles relations commerciales, nos ressources d’IA comprennent notamment :

1. L’IA agentique qui collecte des informations provenant de différentes sources de données, dont les listes de sanctions, les listes d’avertissement d’acteurs malveillants connus, les listes de personnes politiquement exposées (PPE),  les listes de dirigeants d’organisations internationales (DOI) (conformément à la législation canadienne) et les médias défavorables.
2. Le traitement du langage naturel (TLN) qui est utilisé pour organiser ces données. Cette opération génère des données nettement plus précises que celles des fournisseurs traditionnels et qui formant ainsi une couche fondamentale pour la gestion des risques de criminalité financière.
3. La résolution d’entités et le regroupement d’entités qui sont appliqués aux données organisées pour optimiser la précision des alertes générées lors du filtrage des clients.
4. Des techniques de recherche avancées avec évaluation probabiliste qui sont utilisées dans notre moteur de recherche et qui dépassent les simples algorithmes de rapprochement de texte employés par les solutions héritées. Plus de 25 modèles ComplyAdvantage opérationnels à travers le monde intègrent des éléments tels que la fréquence des noms, la correspondance de genre et la translittération au processus de filtrage.

Cette approche multicouche propulsée par l’IA — couvrant l’acquisition et l’organisation des données, la résolution d’entités et les modèles de notation avancés — produit les résultats les plus précis du marché. Cette précision est cruciale pour réduire les points de friction avec les clients (particulièrement important pour les services financiers numériques) en ne présentant aux analystes que les alertes méritant véritablement une investigation.

Nos fonctionnalités d’obligation de vigilance initiale incluent également l’évaluation des risques clients qui associe des informations statiques sur les clients comme les données géodémographiques, aux résultats du filtrage pour fournir un score de risque global. Ce score peut être évalué par rapport à la tolérance au risque d’un établissement financier.

Étant donné que les informations et les risques liés aux clients ne sont pas statiques, notre attention se porte ensuite sur la phase d’obligation de vigilance continue.

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L’obligation de vigilance continue

Pendant la phase d’obligation de vigilance continue, qui vise à comprendre les risques associés aux relations établies au fil du temps, nous utilisons les ressources d’IA suivantes :

1. Le filtrage en continu de ces mêmes données collectées et organisées par l’IA par rapport à un quelconque changement, que ce soit au niveau des sources de données sous-jacentes ou des informations client, afin de refléter l’évolution de l’exposition au risque au fil du temps.
2. La surveillance des activités suspectes des clients par des modèles d’IA appelés « détecteurs avancés » . Nos détecteurs avancés se concentrent sur la détection du blanchiment d’argent et de la fraude, mais ils peuvent également identifier des crimes sous-jacents au blanchiment d’argent pour s’aligner sur les priorités réglementaires d’organismes tels que FinCEN, l’UE (via la 6e Directive LCB/FT), le GAFI et le FINTRAC. Nos données relatives aux médias défavorables sont également associées à plusieurs de ces crimes sous-jacents, afin de permettre une gestion efficace des risques à travers ces différentes dimensions.
3. La priorisation par l’IA des alertes générées par une surveillance continue, ce qui permet aux analystes de se concentrent en priorité sur les alertes présentant le niveau de risque le plus élevé.
4. L’optimisation des scénarios par l’IA. Il s’agit d’affiner et d’améliorer continuellement les scénarios de détection, compte tenu de la nature évolutive des méthodes utilisées par la criminalité financière.

La remédiation et reporting

Pour les phases de remédiation et de reporting, qui se concentrent sur la gestion des enquêtes et le signalement des activités suspectes auprès des régulateurs et des autorités, nous utilisons les ressources d’IA suivantes :

1. L’IA agentique remédie les alertes et les cas spécifiques à faible risque, ce qui optimise la vitesse et la précision des enquêtes tout en minimisant les points de friction avec les clients.
2. L’IA agentique enrichit les cas en recueillant des informations provenant d’autres systèmes, fournissant des informations détaillées aux analystes avant qu’ils ne commencent à enquêter.
3. L’utilisation de l’IA générative pour créer des rapports, notamment les rapports réglementaires nécessitant un texte narratif. Notre objectif est de développer des réponses narratives standard et cohérentes qui seront appréciées des régulateurs. L’IA générative appliquée aux récits liés aux déclarations de transactions suspectes (DTS) peut également générer des balises courantes issues des enquêtes qui pourront ensuite faciliter des analyses plus sophistiquées et améliorer la priorisation des alertes.

Notre IA d’optimisation de scénarios qui analyse les résultats des enquêtes. Cette analyse permet d’identifier les scénarios de détection susceptibles de générer des alertes ou des cas sans intérêt. L’objectif est d’optimiser le processus pour qu’une proportion élevée d’alertes aboutisse à des cas et qu’une proportion élevée de cas entraîne la création de rapports destinés aux autorités, tels que les déclarations d’activités suspectes (DAS) ou leurs équivalents.

Garantir une utilisation efficace de l’IA

Pour établir la confiance avec nos clients et garantir la conformité de nos solutions aux attentes réglementaires,

 nous nous concentrons sur les trois piliers fondamentaux de la gouvernance que sont  une utilisation responsable de l’IA, des données de grande qualité et notre équipe d’experts en données sur la criminalité financière.

Une IA responsable

Notre engagement envers une IA responsable est profondément ancré dans notre processus de développement, ce qui garantit que nos technologies respectent des critères éthiques rigoureux. Cela comprend des stratégies proactives de gestion des risques, ainsi qu’une validation complète et indépendante, afin d’assurer l’équité, la transparence et la fiabilité des renseignements fournis par l’IA. En donnant la priorité à l’éthique, nous renforçons la confiance des clients grâce à l’intégrité et à la responsabilité de nos solutions.

Des données de grande qualité

Le fondement de nos modèles d’IA repose sur notre engagement inébranlable envers des données de haute qualité. Nous appliquons des contrôles qualité rigoureux sur nos données et nouons des partenariats stratégiques avec nos clients pour garantir la précision, la cohérence et l’exhaustivité des données qui alimentent nos systèmes. Cette approche garantit que nos algorithmes d’IA sont entraînés sur des informations fiables, ce qui assure des évaluations des risques plus précises et une réduction des faux positifs. En privilégiant l’excellence des données, nous fournissons aux établissements financiers des renseignements et des informations fiables et exploitables.

Des experts en données sur la criminalité financière

Notre équipe exceptionnelle d’experts en données sur la criminalité financière complète notre expertise technologique. Ces professionnels possèdent une vaste expérience de la gestion de la complexité des données financières et offrent une connaissance approfondie du domaine pour relever des défis complexes. Cette expertise garantit que nos solutions sont non seulement technologiquement avancées, mais également fondées sur une compréhension approfondie de l’évolution du paysage de la criminalité financière. Associée à une IA de pointe, cette composante humaine offre à nos clients une approche holistique et robuste pour atténuer leurs risques.

Conscients des risques liés aux modèles d’IA, nous les gérons activement en adoptant des stratégies pour repérer, évaluer et atténuer les biais ou inexactitudes potentiels. Cet engagement garantit l’efficacité et la fiabilité de nos solutions.

Nous mettons également l’accent sur la qualité des données dans toutes nos opérations et reconnaissons que leur intégrité est essentielle pour fournir des résultats à la fois précis et fiables. En privilégiant la gestion des risques liés aux modèles et l’amélioration continue de la qualité des données, nous démontrons une approche complète et responsable de l’IA dans la lutte contre la criminalité financière.

Nos résultats en matière d’IA : rapidité et sécurité

Grâce à cette approche holistique et fondée sur l’IA tout au long du cycle de vie de la gestion des risques de criminalité financière, nos clients peuvent satisfaire à leurs obligations de conformité, minimiser les risques réputationnels et soutenir l’impératif moral de la lutte contre la criminalité financière. Nos solutions soutiennent également de manière cruciale l’impératif commercial consistant à réduire les points de friction avec les clients afin de leur garantir une expérience positive, même face à des exigences de conformité strictes.