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L’état de la criminalité financière en 2024 : télécharger notre dernière étude

Filtrage des transactions et supervision des transactions : quel lien entre les deux ?

Fraude Articles

Le filtrage et la supervision des transactions sont deux éléments au cœur de la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT) et de la gestion du risque de fraude. Bien que différents, ils sont complémentaires. En effet, le filtrage fait partie du processus de gestion des risques avant l’approbation d’une transaction tandis que la supervision examine les transactions en cours.

Comment définir le filtrage des transactions ?

Le filtrage des transactions fait partie de l’obligation de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD) laquelle est intégrée à la gestion LCB-FT et du risque de fraude d’un établissement financier. Il s’agit d’un élément essentiel de la conformité réglementaire d’un établissement. Lorsqu’on parle de filtrage des paiements, il s’agit explicitement de détecter les risques liés aux paiements avant qu’ils n’aient été approuvés et traités. Plus généralement, le filtrage des transactions vérifie les informations associées à une transaction pour s’assurer qu’elle ne présente aucun signal d’alerte en matière de criminalité financière et notamment :

  • La fraude
  • Le contournement des sanctions
  • Le blanchiment d’argent
  • Le financement du terrorisme
  • La prolifération des armes

Comme le souligne le cabinet Deloitte, les bons outils de filtrage des transactions doivent intégrer des informations sur les risques internes et tiers. Le processus doit être en mesure de repérer les principaux signaux d’alerte pour les risques identifiés dans le cadre d’une évaluation des risques à l’échelle de l’entreprise (EWRA) et conformément aux exigences réglementaires. Il doit pouvoir s’interfacer avec l’ensemble des données sur les risques de l’entreprise, tant au niveau de la conformité que de la fraude. Enfin, ces données doivent être clairement présentées aux analystes pour que ces derniers puissent évaluer efficacement les alertes et enquêter, remonter et bloquer les activités suspectes.

Plusieurs critères sont au cœur d’un programme de filtrage des transactions efficace qui doit :

  • Être réalisé avant qu’une transaction ne soit approuvée
  • Détecter les entités, les lieux et les activités sanctionnés
  • S’appuyer sur des listes de sanctions actualisées rapidement après leur publication par les autorités de réglementation
  • Être bien intégré aux données de risques globales de l’entreprise
  • Fournir aux analystes des informations claires sur les risques à des fins de remédiation efficace
  • Intégrer des informations sur les risques provenant de l’établissement lui-même et de tiers

Et quid de la supervision des transactions ?

La supervision des transactions est un processus qui permet de superviser en continu les risques liés aux transactions après le traitement de ces dernières. La supervision des transactions entrantes et sortantes permet de détecter :

  • Les signes de fraude
  • Les signes de blanchiment d’argent ou de financement du terrorisme (BC-FT)
  • Les signes de violation des sanctions
  • Toute autre activité inhabituelle par rapport au profil de risque du client

Pour qu’une supervision des transactions soit efficace, il est essentiel de disposer d’un ensemble de données précises et transparentes. Grâce à une solution de supervision des transactions de grande qualité, les établissements peuvent visualiser toutes les alertes transactionnelles de manière globale à la lumière d’autres données sur les risques. Les analystes peuvent remédier les alertes plus efficacement lorsqu’ils sont en mesure de les voir dans le contexte des données de risque plus larges de l’établissement et notamment les données liées à la connaissance de l’entreprise cliente (KYB), aux enquêtes menées avant l’entrée en relation d’affaires et au filtrage des transactions.

Une solution efficace de supervision des transactions doit :

  • Examiner les transactions déjà réalisées, dans l’idéal en temps réel
  • Détecter les risques de criminalité financière à l’aide de règles, de l’intelligence artificielle ou d’une association de ces deux ressources
  • Accéder à d’autres données sur les risques, y compris celles liées au filtrage des transactions et aux enquêtes antérieures
  • Fournir des données et un contexte clairs aux analystes

Filtrage des transactions et supervision des transactions

Tandis que le filtrage des transactions examine les transactions avant leur approbation, la supervision des transactions examine celles qui ont déjà été réalisées. Les deux processus permettent de détecter des facteurs suspects et inhabituels qui nécessitent un complément d’enquête. Dans les deux cas de figure, une fois les transactions signalées, les analystes évaluent l’alerte et déterminent si la transaction est légitime ou si une enquête plus approfondie, une remontée d’information ou un rapport s’impose.

Les meilleurs outils du marché permettent aux établissements d’adapter leur solution de supervision des transactions à leur profil de risque unique, le tout défini par une EWRA régulièrement actualisée. Ces établissements peuvent définir les seuils des règles en fonction de leur propre exposition aux risques et de leur appétit pour le risque. En outre, l’intelligence artificielle (IA) peut détecter des risques cachés en remplaçant une approche fondée sur des règles ou en l’enrichissant, selon la solution.

L’importance du filtrage et de la supervision des transactions dans la LCB-FT et la lutte contre la fraude

Associés, le filtrage et la supervision des transactions permettent aux établissements de découvrir des menaces cachées, de stopper ou de signaler des activités illicites et de protéger leurs clients contre la fraude. Cela leur permet aussi de conserver une longueur d’avance sur les typologies criminelles et sur l’évolution des exigences réglementaires. Pour ce faire, le filtrage et la supervision des transactions doivent être intégrés à des ensembles de données fiables, actualisés et holistiques. Les outils appropriés peuvent apprendre à partir des enquêtes passées et s’adapter en continu au véritable contexte de la gestion des risques d’un établissement.

En filtrant et en supervisant les transactions selon les risques, les établissements pourront répondre aux attentes des autorités réglementaires, voire les anticiper. En outre, un filtrage efficace des transactions peut améliorer l’expérience des clients et avoir un effet positif sur leur fidélité.

Une étude du cabinet Deloitte a identifié de nombreux défis qui impactent le filtrage des transactions et qui peuvent également influer sur la supervision. Les établissements peuvent envisager de revoir leurs processus actuels pour résoudre les problèmes suivants :

  • Des données inexactes et insuffisantes – Le filtrage et la supervision des transactions peuvent-ils s’interfacer avec le processus plus vaste de gestion des risques et accéder à toutes les données pertinentes ? Ces données sont-elles clairement fournies aux analystes ?
  • Une dépendance excessive envers les processus manuels – Un examen et une détection manuels des risques peuvent occulter certains risques. Les analystes doivent-ils comparer manuellement une alerte à un contexte de risque plus large ou bien le système fournit-il un contexte pertinent ? Le système s’assure-t-il que les alertes les plus risquées sont tout en haut de la liste ou bien les analystes doivent-ils les trier et les filtrer manuellement ?
  • Trop de faux positifs – Les faux positifs non atténués peuvent conduire à passer à côté de vrais positifs. Examiner des files d’attente composées en grande partie d’activités à faible risque peut empêcher de voir rapidement ou d’examiner avec précision les vraies alertes. La hiérarchisation des alertes par l’IA peut aider à résoudre ce problème.
  • Listes de réglementations et de sanctions mises à jour manuellement – Le système dispose-t-il d’un accès rapide aux données actualisées sur les sanctions ?

La supervision et le filtrage des transactions sont deux composantes essentielles de la LCB-FT et de la prévention de la fraude. Par conséquent, il est essentiel qu’elles soient soutenues par des outils puissants. Une solution de supervision et de filtrage appropriée peut libérer des ressources, aider les établissements à respecter leurs obligations en matière de conformité et stimuler les performances de l’entreprise.

Atténuez les risques grâce aux solutions de filtrage et de supervision des transactions dans le cadre de la LCB

Lorsque le filtrage et la supervision des transactions sont intégrés à une fonction de gestion des risques holistique, ils constituent de redoutables outils de lutte contre la criminalité financière. Pour être les plus efficaces possible, ces processus doivent être encadrés par un personnel bien formé et une technologie puissante. Les analystes disposant des bons outils sont mieux parés pour cibler les activités à haut risque. Cela implique aussi que les décisions clés sont prises de manière plus rapide et précise.

Le rôle de la technologie dans la libération de l’expertise humaine est bien documenté. L’enquête Deloitte Leaders Survey 2022 a révélé qu’en s’appuyant sur des analyses plus intelligentes, les établissements peuvent « rechercher des opportunités de mieux utiliser ce talent existant et … travailler sur des cas qui présentant des risques plus élevés de blanchiment. »

Dans le rapport sur l’état de la criminalité financière en 2023 publié par ComplyAdvantage, 800 cadres dirigeants et responsables de la conformité à travers le monde ont été interrogés pour savoir à quels cas d’utilisation de la supervision des transactions l’IA pourrait être la mieux adaptée. Ils ont identifié trois domaines clés :

  • La hiérarchisation des alertes –31 % des répondants comptaient sur l’IA pour les aider à classer les alertes transactionnelles par type de risque. L’équipe chargée de la supervision des transactions pouvait ainsi capturer davantage d’activités à risque, et ce plus rapidement.
  • Un réglage souple – 26 % pensaient utiliser l’IA pour améliorer leur système d’alerte grâce à l’ajustement des seuils et au réglage fin des alertes de manière réactive.
  • L’identification des relations – 24 % prévoyaient que l’intelligence artificielle permettrait de découvrir de nouvelles relations entre les entités et les individus supervisés.

Seulement 1 % des répondants ne s’en remettaient pas à l’IA pour renforcer leur supervision des transactions.

Les établissements doivent se demander si leurs outils de supervision et de filtrage des transactions sont adaptés à leurs risques spécifiques. Ces derniers sont-ils capables de hiérarchiser les alertes, d’appliquer des règles souples et de détecter intelligemment les nouvelles alertes ? Même un système déjà déployé peut bénéficier d’une couche d’apprentissage automatique qui peut s’interfacer avec un moteur de règles existant et donner la priorité aux alertes les plus risquées.

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Publié initialement 17 août 2023, mis à jour 19 décembre 2023

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