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Étude de cas sur le filtrage des médias défavorables en banque

Médias défavorables Banque numérique Éducation & Formation

Alors que la réglementation et l’action répressive contre le blanchiment d’argent et les crimes financiers associés s’intensifient, le filtrage de la couverture médiatique négative  peut apporter une valeur ajoutée considérable aux banques. En effet, un filtrage efficace des médias défavorables démontre l’engagement fort d’un établissement bancaire en faveur d’une conformité responsable. Il peut aussi se traduire par des avantages substantiels et concrets pour l’ensemble du programme de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD).

Les avantages du filtrage des médias défavorables

Le filtrage des médias défavorables, ou de la couverture médiatique négative, consiste à rechercher des informations pertinentes pour enrichir le profil de risque LCB-FT d’un client. C’est l’un des meilleurs moyens d’établir un profil exact et précis du risque de contrepartie pour une banque tout en anticipant les menaces de demain. En outre, configurer un système qui accompagne les objectifs commerciaux et les obligations de conformité d’un établissement bancaire, tout en se synchronisant avec les outils internes existants, renforce l’efficacité opérationnelle globale. 

Une banque ne peut pas vérifier manuellement des milliers d’articles chaque jour et dans plusieurs langues. Les professionnels de la conformité et de la lutte contre le blanchiment d’argent (LCB) ont appris à leurs dépens que les vérifications manuelles peuvent prendre du temps, être coûteuses et, en fin de compte, s’avérer frustrantes. Utiliser les traditionnelles bases de données d’articles de presse négative non structurés ainsi que des moteurs de recherche exige de lire, d’assimiler et d’interpréter des dizaines d’articles, voire plus. De plus, nombre d’entre eux sont des doublons, ne sont pas pertinents ou n’ont souvent aucun rapport avec le sujet. En fin de compte, tout cela conduit à prendre des décisions sans disposer des meilleures informations disponibles.

La réglementation autour du filtrage des médias défavorables 

Les instances réglementaires ont souligné la nécessité d’établir des profils de risque précis pour les clients des banques, malgré des réglementations LCB différentes. Elles ont fait du filtrage de la couverture médiatique négative une obligation légale essentielle pour les protocoles d’entrée en relation d’affaires, de connaissance du client (KYC), d’obligation de vigilance raisonnable (CDD) et accrue (EDD) pour les clients potentiellement à haut risque. 

Aux États-Unis, le réseau de lutte contre la criminalité financière (FinCEN) impose aux établissements financiers de se conformer à la Loi sur le secret bancaire (BSA). Le filtrage de la presse négative est également déterminant dans le cadre des déclarations d’activités suspectes (SAR).

Quant à la 6ème Directive anti-blanchiment de l’Union européenne (6AMLD), elle oblige les banques à faire preuve d’une vigilance accrue à l’égard des clients à haut risque. En parallèle, les recommandations du Groupe d’action financière (GAFI) préconisent d’effectuer des recherches dans les médias défavorables au titre de l’obligation de vigilance accrue (EDD). 

Les banques et tous les établissements financiers soumis à la réglementation LCB sont contraints de trouver des solutions plus efficaces et plus rentables pour satisfaire à leurs obligations réglementaires tout en réduisant la pression sur les budgets et en assurant la satisfaction de leur clientèle.

Une approche fondée sur les risques

Le GAFI insiste sur une approche fondée sur le risque pour atténuer les risques de blanchiment d’argent. Selon ses recommandations, le filtrage de la presse négative contribue dans une large mesure à développer des profils de risque précis concernant les clients. Les personnes politiquement exposées (PPE) et les autres relations à haut risque sont mieux surveillées et font l’objet d’une attention accrue.

Le filtrage des médias défavorables et l’intelligence artificielle

En conséquence, nombreux sont les établissements qui se tournent vers des solutions innovantes pour automatiser leurs processus et réduire l’importance des processus manuels et inefficaces qui caractérisent encore de nombreux cadres de contrôle LCB au sein de banques et autres établissements financiers américains.

L’année dernière, le GAFI a publié un rapport majeur sur le sujet intitulé “Opportunités et défis des nouvelles technologies pour la LCB-FT”. Ce rapport milite pour l’investissement dans les nouvelles technologies afin d’améliorer la rapidité, la qualité et l’efficacité des mesures LCB-FT. Il précise aussi que ces technologies peuvent aider les établissements financiers et les autorités de surveillance à évaluer de manière plus fine et plus rapide les risques auxquels ils sont confrontés. De plus, lorsqu’elles sont déployées selon une approche fondée sur le risque, les nouvelles technologies peuvent améliorer l’inclusion financière en faisant entrer davantage de personnes dans le système financier réglementé, ce qui renforce donc l’efficacité des mesures de LCB-FT. 

L’analyse de rentabilité et les arguments en faveur de l’investissement dans les nouvelles solutions technologiques n’ont jamais été aussi forts, les nouvelles solutions de filtrage de la presse négative et de surveillance continue fondées sur l’IA modifiant le paysage de l’entrée en relation d’affaires grâce à un profilage des clients dynamique et en temps réel.

La nouvelle génération de solutions de filtrage des médias indésirables vise à fournir une vision à 360 degrés des clients, qu’il s’agisse de personnes physiques ou morales. Il en résulte une vision plus complète et mieux informée du risque potentiel au cours du processus d’évaluation grâce à un score de risque plus précis dès le début de la relation avec le client. En outre, cela garantit une surveillance continue et plus ciblée des relations potentiellement plus à risque grâce à des alertes en temps réel en cas de modification sensible du profil de risque.

Le filtrage des médias défavorables en tant qu’investissement

Il n’a jamais été facile de développer une analyse de rentabilité pour soutenir l’investissement dans les systèmes LCB. En effet, le conseil d’administration a tendance à considérer la conformité LCB comme un coût pour l’entreprise par opposition à un investissement dans des solutions anti-fraude pouvant être plus facilement associées au chiffre d’affaires. Toutefois, l’intérêt des conseils d’administration et des dirigeants s’est nettement accru suite à plusieurs infractions très médiatisées qui ont entraîné des amendes considérables et nécessité beaucoup de temps pour gérer les retombées. Les conseils d’administration reconnaissent désormais le filtrage de la presse négative comme essentiel pour gérer la panoplie de risques auxquels les établissements sont exposés. Cette prise de conscience ne concerne plus seulement les traditionnels risques de blanchiment d’argent et de financement du terrorisme. Elle s’étend aussi à la traite des êtres humains, aux violations des droits de l’homme, à l’esclavage moderne et aux crimes contre l’environnement. Si besoin, les solutions de filtrage des médias indésirables fondées sur l’IA peuvent être entraînées à surveiller tous les domaines de risque pertinents en temps réel.

Facilité d’intégration et efficacité opérationnelle

Le dernier élément à prendre en compte pour l’analyse de rentabilité est la facilité d’intégration et les coûts des services professionnels associés. Intégrer une solution de filtrage de la presse négative à un flux de travail existant devrait optimiser l’efficacité opérationnelle du programme de réduction des risques d’une banque grâce à des coûts d’intégration minimes.

En recourant à une solution de filtrage de la couverture médiatique négative, les établissements bancaires peuvent améliorer grandement leur efficacité et leurs performances en considérant la conformité LCB non seulement comme une exigence réglementaire, mais aussi comme un élément de leur stratégie de base pour renforcer leur compétitivité.

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Publié initialement 12 novembre 2024, mis à jour 14 novembre 2024

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