Tout comme un moteur nécessite du carburant de qualité pour optimiser ses performances, les systèmes de lutte contre le blanchiment (LCB) s’appuient sur des données précises, complètes et actualisées pour détecter efficacement les activités suspectes. Sans données de qualité, même les systèmes de conformité les plus sophistiqués deviennent vulnérables aux inefficacités, aux signaux d’alerte manqués et à la non-conformité réglementaire.
Cet article examine le rôle de la qualité des données dans les efforts de la LCB en explorant son importance, ses défis et les étapes essentielles pour garantir l’intégrité des données, leur précision et leur conformité aux lois sur la protection de la vie privée.
Comment une mauvaise qualité des données impacte-t-elle les efforts de la LCB ?
Selon le cabinet de conseil Gartner, la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises en moyenne 12,9 millions de dollars par an. Ce coût peut toutefois être bien plus élevé.
En 2012, une grande banque commerciale britannique s’est vue infliger une amende de 56 millions de livres sterling après une défaillance système catastrophique causée par des données corrompues et incomplètes lors d’une mise à jour logicielle. Cet incident a perturbé des millions de transactions clients pendant des semaines, entraînant des paiements manqués et rendant les fonds inaccessibles. L’Autorité des services financiers (FSA) a identifié la mauvaise gouvernance des données comme cause principale de cette défaillance.
Ces exemples illustrent comment une mauvaise qualité des données peut exposer les institutions financières à des pannes opérationnelles, des sanctions réglementaires et des atteintes à leur réputation. Lorsque la gouvernance des données échoue, les conséquences dépassent la simple perte financière immédiate et ébranlent la confiance dans la capacité de l’entreprise à gérer efficacement les données clients et transactionnelles.
Voici d’autres façons dont les données de mauvaise qualité peuvent directement impacter les efforts de la LCB :
- Efficacité réduite des équipes due à l’augmentation des faux positifs : Les données inexactes ou incomplètes génèrent de nombreuses alertes inutiles qui submergent les équipes de conformité. Les analystes perdent un temps précieux à enquêter manuellement sur des transactions qui s’avèrent légitimes, ce qui diminue l’efficacité globale des systèmes de surveillance.
- Vulnérabilité réglementaire due aux transactions suspectes manquées : Lorsque les profils clients ou l’historique des transactions sont incomplets ou obsolètes, le système risque de ne pas détecter les activités suspectes. Ces angles morts peuvent laisser passer des activités financières illicites, exposant les institutions aux violations réglementaires et à la criminalité financière.
- Coûts de conformité plus élevés : Les données incohérentes nécessitent une vérification, une validation et une correction supplémentaires. Ces étapes alourdissent les coûts opérationnels, détournent les équipes de leurs priorités et retardent les rapports réglementaires.
- Mauvaise gestion des risques : Sans données précises et complètes, les institutions financières peinent à évaluer et atténuer les risques efficacement. Des données inexactes compromettent le profilage des risques et la surveillance des transactions, laissant potentiellement passer des activités à haut risque.
Les avantages des données de haute qualité :
- Capacités de détection améliorées : Des données de qualité optimisent les systèmes de LCB, permettant une détection plus fine des anomalies et des fraudes. Grâce à une base de données solide, les institutions financières peuvent mettre en place des algorithmes de détection sophistiqués pour mieux identifier les comportements inhabituels dans les schémas de transactions.
- Intégration et diligence raisonnable des clients simplifiées : Des données fiables accélèrent les processus de connaissance client (KYC) grâce à une vision plus claire des informations client. Cette clarté facilite l’entrée en relation tout en garantissant une obligation de vigilance renforcée, ce qui réduit le risque d’accepter des clients impliqués dans le blanchiment d’argent ou d’autres délits financiers.
- Cohérence entre les juridictions : Des données de qualité permettent aux institutions mondiales d’appliquer des normes de LCB uniformes dans toutes les régions. Cette cohérence est cruciale pour les banques et institutions financières qui évoluent dans différents environnements réglementaires. Grâce à des données précises et standardisées, ces institutions peuvent appliquer leurs mesures de conformité de manière uniforme, assurant ainsi le respect des exigences spécifiques à chaque juridiction.
- Réputation de marque et confiance renforcées : Une gestion rigoureuse de l’intégrité des données et de la conformité consolide la confiance des clients, investisseurs et partenaires. Les institutions financières qui démontrent leur engagement envers une haute qualité des données sont considérées comme plus fiables et transparentes, renforçant leur position concurrentielle sur le marché.
- Gestion proactive des menaces : Grâce à des données unifiées et standardisées, les équipes LCB peuvent anticiper et gérer les risques de manière proactive. Ces ensembles de données permettent de mieux détecter les menaces émergentes en reliant des signaux de risque apparemment mineurs qui pourraient passer inaperçus s’ils étaient analysés isolément ou dans des systèmes cloisonnés.
Équilibrer la qualité des données avec la souveraineté des données et les lois mondiales sur la protection de la vie privée
Un autre avantage significatif des données de haute qualité est leur capacité à aider les institutions financières à naviguer dans la complexité croissante des lois mondiales sur la protection de la vie privée et la souveraineté des données. Les réglementations sur la protection de la vie privée telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l’Union européenne et le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis imposent des contrôles stricts sur la collecte, le stockage et le partage des données. Parallèlement, les lois sur la souveraineté des données stipulent que les données collectées dans une juridiction donnée doivent être stockées et traitées dans cette même juridiction.
L’accès à des données précises et complètes améliore la capacité d’une institution à se conformer à ces lois. En utilisant des données propres et bien structurées, les institutions financières peuvent classer et séparer plus efficacement les informations, garantissant que les données sont partagées de manière appropriée et en totale conformité avec les exigences réglementaires.
Par exemple, lorsque les données sont précises et bien organisées, les institutions financières peuvent classer en toute confiance les informations sensibles, déterminant ce qui nécessite une protection selon les lois sur la protection de la vie privée. Cette classification leur permet d’appliquer des mesures comme l’anonymisation ou la pseudonymisation sans omettre accidentellement des données cruciales ou mal classer les informations.
Les critères essentiels de qualité des données à considérer pour un programme LCB
Les données de haute qualité sont la colonne vertébrale d’une conformité de LCB efficace, pourtant de nombreuses organisations peinent à les maintenir. Une enquête de 2021 auprès de plus de 1 000 dirigeants mondiaux a révélé que 79 % des entreprises doivent fréquemment retravailler leurs projets d’analyse de données en raison d’une mauvaise qualité des données, gaspillant ainsi un temps et des ressources précieux.
Pour éviter ces écueils, les équipes de conformité doivent se concentrer sur plusieurs facteurs essentiels de qualité des données :
Exhaustivité
Des profils clients ou des historiques de transactions incomplets peuvent masquer des signaux d’alerte et entraîner la non-détection d’activités illicites. Par exemple, si les détails d’identification du client ou les informations sur les transactions sont manquants, cela peut empêcher les systèmes de LCB de reconnaître des schémas suspects ou des transactions qui ne correspondent pas au comportement habituel d’un client.
Les recommandations du Groupe d’action financière (GAFI) soulignent l’importance de capturer toutes les données de transaction pertinentes, y compris les détails de l’émetteur et du bénéficiaire, pour améliorer la traçabilité. Les institutions financières doivent surveiller la qualité des données de transaction qu’elles reçoivent et prendre les mesures appropriées lorsque des détails essentiels sont manquants, garantissant que toutes les informations sont complètes pour une analyse efficace des risques.
Exactitude et cohérence
Les erreurs ou les incohérences dans les données, comme des noms de clients mal associés ou des registres de transactions incohérents, peuvent conduire à une mauvaise identification des activités suspectes. Par exemple, si une transaction est signalée pour examen mais n’est pas systématiquement liée au bon profil client en raison de données inexactes, cela peut entraîner des faux positifs ou des alertes manquées.
La cohérence entre plusieurs sources de données est particulièrement importante pour les institutions financières mondiales. Lorsque les données provenant de différentes juridictions ou systèmes sont incohérentes, cela peut créer des lacunes dans la surveillance, conduisant à des manquements en matière de conformité. Par conséquent, le GAFI encourage les institutions à établir des contrôles internes pour garantir l’exactitude des données utilisées pour les efforts de la LCB, renforçant la nécessité de cohérence entre les systèmes pour éviter les erreurs dans les évaluations des risques.
Actualité
Si les données de transaction ou les mises à jour des profils clients sont retardées, les activités suspectes peuvent passer inaperçues, laissant les institutions financières vulnérables à la criminalité financière. Les données en temps réel permettent aux systèmes de LCB d’alerter immédiatement les responsables de la conformité lorsqu’il y a une activité inhabituelle, leur permettant de réagir rapidement pour atténuer les risques.
La déclaration en temps opportun est également cruciale pour la conformité aux exigences réglementaires. De nombreuses juridictions imposent des délais stricts pour les déclarations d’activités suspectes (DAS), et tout retard pourrait entraîner des pénalités. Les données en temps réel ou quasi-réel garantissent que les institutions respectent les délais réglementaires et évitent les amendes coûteuses ou les atteintes à la réputation.
Pertinence
Pour que les données soient utiles dans la conformité de LCB, elles doivent être contextuellement pertinentes pour les risques particuliers qu’une institution surveille. Par exemple, une institution financière devrait se concentrer sur les données relatives aux transactions inhabituelles, aux transferts internationaux importants ou aux activités dans les juridictions à haut risque. La pertinence garantit que les données utilisées pour la détection et la surveillance sont correctement alignées avec les risques spécifiques évalués, réduisant le bruit et améliorant l’efficacité du système de surveillance.
Sécurité
Les pratiques de gestion sécurisée des données empêchent l’accès non autorisé ou la falsification des informations sensibles sur les clients et les transactions. Ceci est particulièrement important étant donné la grande valeur des données financières pour les cybercriminels. Les systèmes de LCB dépendent de données sécurisées pour protéger les informations contre les violations, qui peuvent entraîner des dommages financiers et réputationnels.
Comment améliorer la qualité des données pour la LCB
Publié initialement
13 janvier 2025, mis à jour 13 janvier 2025