Même si elles peuvent sembler impressionnantes sur le papier, si les différentes composantes de l’offre d’un fournisseur ne fournissent pas d’informations exploitables pour permettre aux analystes, au responsable d’équipe et au chargé de rapports sur le blanchiment d’argent (MLRO) de prendre des décisions efficaces, de rendre compte aux dirigeants et de démontrer la conformité d’un établissement lors d’audits, elles ne permettent alors pas d’obtenir les résultats escomptés.

Cet article explore la manière dont la plateforme ComplyAdvantage Mesh fournit des renseignements exploitables à l’équipe Conformité d’un établissement financier.

Qu’est-ce que des renseignements exploitables pour la LCB-FT ?

Dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d’argent (LCB), les renseignements exploitables sont de précieuses informations issues de l’analyse de données relatives à la LCB. C’est grâce à ces renseignements que les établissements sont en mesure de comprendre et d’atténuer les risques liés au blanchiment d’argent (BC) et à d’autres formes de criminalité financière.

Dans le cadre de la conformité à la réglementation sur la criminalité financière, nous utilisons nos données LCB pour générer des renseignements exploitables qui aideront les établissements à prendre de meilleures décisions dans plusieurs domaines clés et aussi à :

• Examiner sous le prisme du risque les clients en cours d’intégration et déjà acquis.

• Accéder à des informations granulaires et exploitables sur les faux positifs.
• Obtenir une vue détaillée et en temps réel des performances de l’équipe, notamment par rapport aux accords de niveau de service (SLA).
• Ventiler les risques par type de blanchiment, pays, niveau de risque client et autres critères.
• Exporter les données facilement au moyen de fonctionnalités de configuration et de filtrage. 

Visualiser et analyser les données sur la criminalité financière : les principaux défis

Développée pour relever les défis rencontrés par les clients, la plateforme ComplyAdvantage Mesh s’appuie sur plus de dix ans d’expérience en gestion des risques liés à la criminalité financière. Les défis récurrents autour de la gestion des données LCB sont notamment une accumulation incontrôlée des dossiers en attente, le non-respect des accords SLA ainsi que des équipes dont les performances ne s’améliorent pas, ce qui entraîne une exposition accrue aux risques. Plusieurs causes profondes peuvent être avancées pour expliquer ces problèmes et notamment :

• Des exportations de données compliquées.
• Un volume de faux positifs trop important.
• L’impossibilité d’identifier les goulots d’étranglement au sein des flux de travail.
• Des informations utiles pas assez granulaires pour être exploitables.
• Des responsables dans l’incapacité de suivre efficacement les performances de leur équipe. 

L’absence de vue en temps réel et fondée sur les risques des clients qui sont en phase d’entrée en relation d’affaires.

À quoi ressemblent les outils d’analyse des données liées à la LCB-FT ?

Ces outils varient selon le mode de fonctionnement des différents fournisseurs de solutions de RegTech. ComplyAdvantage s’appuie sur des données propriétaires et sur des solutions de lutte contre les risques qui sont hébergées sur une plateforme unique. Il est possible d’associer ces données et solutions pour obtenir des renseignements à la fois clairs et détaillés, le tout sans logiciel supplémentaire. Qui plus est, les analystes peuvent visualiser tout ce dont ils ont besoin depuis la même interface que celle qui leur permet de gérer les dossiers et les clients.

Utiliser ComplyAdvantage Mesh pour obtenir des renseignements exploitables sur la LCB-FT

La plateforme Mesh intègre tout un éventail de tableaux de bord qui fournissent des renseignements exploitables sur l’efficacité et les performances des programmes de conformité. Ces informations utiles portent aussi bien sur les dossiers que le filtrage des clients. Parmi les fonctionnalités spécifiques, citons :

1. Le filtrage des tableaux de bord par plage de dates et fréquence.
2. Le téléchargement de données au format CSV ou Image à des fins de reporting.
3. L’examen de différentes mesures clés de surveillance des clients, et notamment :
   a) Le suivi des filtrages : Le nombre de fois où des clients surveillés ont été refiltrés pendant la période sélectionnée.
   b) Les résultats (hits) : La proportion de clients surveillés qui ont généré des profils au cours de la surveillance.
   c) Les profils par résultat : Le nombre moyen de profils par résultat.
   d) Le taux de résultats : La proportion de clients surveillés ayant généré un résultat, exprimée en pourcentage.
   e) La répartition des décisions concernant les profils : La proportion de correspondances entre vrais positifs et faux positifs, également exprimée en pourcentage.
4. L’accès à tout un éventail de renseignements exploitables liés au filtrage des clients et notamment :
   a) Le nombre de filtrages et le nombre de résultats.
   b) Le nombre de profils par résultat.
   c) Le taux de résultats, exprimé en pourcentage.
   d) La répartition des décisions selon le profil (pourcentage de profils avec vrais positifs et avec faux positifs).
5. L’exploration des données clés sur les dossiers, y compris le nombre de dossiers créés, non commencés, en cours, acceptés et rejetés. Il est également possible de consulter les cas ouverts par date de création, par utilisateur et par niveau de risque.

Questions à poser lors de l’évaluation de plateformes d’analyse des données et de renseignements LCB

En plus de connaître les fonctionnalités fournies par la plateforme ComplyAdvantage Mesh, un établissement doit s’intéresser aux critères suivants lorsqu’il s’intéresse aux renseignements exploitables générés par d’autres fournisseurs de solutions de RegTech :

1. Comment ces renseignements s’affichent-ils et comment les analystes, le responsable d’équipe et le MLRO peuvent-ils y accéder rapidement ? 
2. Quelles sont les données utilisées par le tableau de bord dédié aux renseignements exploitables et ce dernier fournit-il une vue en temps réel ?
3. Est-il possible d’exporter les données à des fins d’examen et d’audit réglementaire et dans quels formats ? 
4. Comment les informations affichées peuvent-elles être filtrées et décomposées ? Les analystes peuvent-ils définir des filtres et examiner les informations selon notre approche fondée sur le risque ? 
5. La plateforme affiche-t-elle les informations concernant l’équipe interne et les clients en un point unique ?

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Cet article explore la manière dont les établissements intègrent la plateforme ComplyAdvantage Mesh et se penche sur les améliorations apportées au processus intégré à cette plateforme qui s’appuie sur plus d’une décennie d’expérience en gestion des risques de criminalité financière.

Défis classiques de l’intégration de logiciels LCB

Les établissements avec lesquels nous échangeons évoquent six défis d’intégration majeurs qu’ils rencontrent avec les éditeurs classiques :

1. Une API qui n’a pas été anticipée et qui contraint un établissement à développer lui-même son processus d’intégration.
2. Une sécurité qui n’est pas à la hauteur des contraintes de l’établissement et qui rend les intégrations coûteuses et lentes.
3. Une architecture monolithique et rigide qui impose une approche « tout ou rien » et qui limite donc la flexibilité.
4. Une documentation sur l’API insuffisante qui réduit l’efficacité et la productivité des équipes.
5. Des mécanismes d’intégration qui sont limités.
6. Des ressources coûteuses, qui doivent être sollicitées à plusieurs reprises et qui sont une source de déséquilibre entre latence et débit.

Checklist pour évaluer les ressources d’intégration d’un fournisseur de logiciels de LCB

Face à tous ces défis, voici une liste de questions à poser au fournisseur dont vous évaluez l’API :

• Comment votre API s’intègre-t-elle à l’architecture globale de la plateforme ? Quelles actions et quelles tâches administratives peuvent être réalisées via l’API REST ?
• Quelle documentation est disponible pour faciliter l’intégration de nouvelles équipes de manière rapide et efficace ?
• Quels sont les mécanismes d’intégration disponibles (API en temps réel, traitement par lots, SFTP, etc.) ?
• Le délai d’intégration se mesure-t-il en heures ou en jours ? Ce délai doit tenir compte de la configuration du système pour créer de nouveaux utilisateurs, des paramètres de surveillance et de filtrage ainsi que de la définition d’un modèle d’évaluation des risques aligné sur une approche fondée sur le risque.
• L’intégration garantit-elle une faible latence pour prendre en charge l’intégration en ligne et les flux de paiement ?
• Existe-t-il des options d’intégration modulaire ? L’établissement est-il contraint d’intégrer la solution du fournisseur pour gérer les risques clients de bout en bout ou bien peut-il choisir uniquement certains modules (filtrage, évaluation des risques, gestion des dossiers) pour enrichir son propre écosystème ? 

Les références en matière de sécurité et de fiabilité sont-elles adaptées au fonctionnement d’un établissement ? Elles doivent en tout cas garantir une fiabilité de 99,999 % ainsi que le respect des exigences de sécurité de base.

Intégration à la plateforme ComplyAdvantage Mesh

ComplyAdvantage Mesh est conçue pour répondre aux défis de l’intégration de solutions logicielles LCB. Cette plateforme s’impose comme une source de valeur pour les clients grâce à trois caractéristiques essentielles :

1. L’exhaustivité

• Évitez les migrations à haut risque : grâce à notre API REST modulaire et granulaire, la plateforme ComplyAdvantage Mesh fonctionne comme votre pile de conformité complète ou en tant que composant intégré à votre écosystème de conformité plus large.
• Intégrez ComplyAdvantage Mesh à vos plateformes de paiement ou bancaires de base, selon vos besoins. Tout cela est rendu possible grâce à différents mécanismes d’intégration, et notamment une API synchrone en temps réel, des flux activés par des crochets Web asynchrones et un téléchargement par lots, dont SFTP.
• Procédez facilement à l’extraction de vos données de conformité destinées aux processus en aval et au reporting. 

2. Une approche centrée sur les développeurs

• Chaque point d’entrée est documenté et expliqué.
• Intégration, test et déploiement rapides.
• Démarrage rapide à l’aide d’une documentation complète sur l’API.

3. L’adaptation aux exigences des établissements

• Une API évolutive et sécurisée.
• Une continuité de l’activité et une disponibilité élevée.
• Des voies d’intégration en temps réel et à faible latence.

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Développée en interne et conçue pour relever ces défis avec une formation minimale, la solution ComplyAdvantage Mesh de gestion des dossiers s’appuie sur notre expérience de plus de dix ans dans le domaine de la conformité. 

Le présent article étudie l’art et l’intérêt de la gestion des dossiers pour gérer les risques liés à la criminalité financière en général et au blanchiment d’argent (BC) en particulier. Nous expliquerons comment notre approche de cette problématique fournit de meilleurs résultats aux analystes, aux responsables d’équipe et aux chargés de rapports sur le blanchiment (MLRO).

Qu’entendons-nous par gestion des dossiers pour lutter contre la criminalité financière et être en conformité ?

La gestion des dossiers de criminalité financière et de blanchiment d’argent s’effectue via le logiciel que l’équipe Conformité utilise pour remédier efficacement à ces fléaux. Elle sert à visualiser et à étudier les alertes sur les risques, à évaluer les risques potentiels, à documenter les observations et les décisions de l’équipe et à remonter les informations en fonction des besoins. La plateforme s’utilise différemment selon la mission attribuée à tel ou tel membre de l’équipe chargée de la conformité. Ainsi, les analystes s’en servent généralement pour un traitement rapide et précis de gros volumes de dossiers. Les responsables d’équipe utilisent notre plateforme pour gérer les dossiers en souffrance tout en veillant à traiter en priorité les dossiers à haut risque. Quant aux responsables de la conformité ou aux MLRO, ils s’en servent pour appliquer la politique de gestion des risques de l’établissement.

La plateforme ComplyAdvantage Mesh est une solution holistique de gestion des dossiers qui s’appuie sur le filtrage des clients, le filtrage des entreprises et la surveillance continue, des fonctionnalités auxquelles s’ajouteront prochainement le filtrage des paiements et la surveillance des transactions.

Principaux défis liés à la gestion des dossiers de blanchiment d’argent

Concernant les logiciels de gestion des dossiers de blanchiment d’argent, quatre points faibles sont régulièrement évoqués lors de nos échanges avec des établissements financiers, à savoir :

1. La faible productivité des analystes
2. L’incapacité à prendre des décisions efficaces en matière de gestion des risques
3. Le nombre sans cesse croissant de dossiers en souffrance
4. L’impréparation à l’examen minutieux réalisé par les auditeurs

Selon nous, ces défis découlent de cinq problèmes de fond :

• Les informations de remédiation sont éparpillées sur plusieurs systèmes.
• Les journaux d’audit, quand ils existent, ne sont pas assez détaillés.
• Les analystes passent trop de temps à rechercher du contexte dans des décisions de remédiation antérieures.
• Les charges de travail sont présentées sans ordre ou priorité.
• La plupart des systèmes de gestion des dossiers de BC n’offrent pas de configuration flexible et sans code.

Comment ComplyAdvantage solutionne les problèmes courants liés à la gestion des dossiers

La gestion des dossiers sous ComplyAdvantage Mesh a été conçue pour permettre à l’équipe interne chargée de la conformité d’accomplir toutes les tâches essentielles. Les objectifs suivants que nous avons fixés d’emblée à notre solution répondent aux principales missions de l’équipe chargée de la conformité :

Voici cinq avantages majeurs que notre solution de gestion des dossiers de BC offre à nos clients :

1. Une gestion flexible des niveaux de risque client

La plupart des solutions de gestion des dossiers offrent une taxonomie des risques faibles/ moyens/élevés, mais à quel point ces catégories sont-elles flexibles ? Peuvent-elles s’adapter rapidement à l’approche fondée sur les risques adoptée par un établissement ? Quels sont les types de risque envisagés ? La plateforme ComplyAdvantage Mesh fournit tout un éventail de types de risque, dont quatre catégories de personnes politiquement exposées (PPE) ainsi que différentes options concernant la presse négative, notamment dans les domaines de l’immobilier, de la fraude, des finances, des stupéfiants et de la violence. Il est possible de définir des modèles de risque pour les personnes physiques et morales avec une actualisation automatique des niveaux de risque à partir d’informations issues des plateformes de filtrage et de surveillance.

2. Une gestion accélérée des dossiers avec une prise de décision globale

Il est impossible de traiter efficacement des arriérés d’alertes en souffrance sans prendre une décision globale. ComplyAdvantage propose plusieurs actions d’envergure globale, dont la possibilité d’affecter de manière globale les résultats d’un filtrage lorsqu’il est possible de déterminer le statut sans devoir cliquer sur les informations du profil. Après avoir parcouru de nombreux dossiers et décidé de leur niveau de risque, les analystes peuvent « tout sélectionner » et appliquer la même décision partout.

3. Une remédiation supérieure grâce à des notes

Joindre des notes facilement consultables aux dossiers est un moyen puissant pour veiller à ce qu’un établissement soit toujours prêt pour un audit et pour garantir une remédiation efficace. La plateforme ComplyAdvantage Mesh de gestion des dossiers permet d’horodater toutes les notes et de les joindre aux dossiers, que ces derniers soient ouverts ou fermés. Il est également possible d’ajouter des notes à plusieurs dossiers en même temps. De même, pour plus de clarté, des notes contextuelles peuvent être ajoutées à l’affectation d’un rôle ou d’une tâche à un utilisateur ou à une décision concernant un dossier. Les notes sont obligatoires avant de soumettre des décisions sur un dossier, ce qui garantit la précision et la cohérence des journaux d’audit.

4. Une préparation permanente aux audits

Un journal d’audit n’est utile que s’il est accessible, une caractéristique essentielle que propose la plateforme ComplyAdvantage Mesh. Les journaux d’audit sont visibles et facilement accessibles depuis l’interface de gestion des dossiers. Ainsi, il est possible de prendre connaissance de toute modification apportée à l’état du dossier et aux notes des analystes. Les journaux classés par ordre chronologique indiquent la date de création du client, les mises à jour, les calculs de niveaux de risque, le filtrage et le refiltrage ainsi que les utilisateurs à l’origine des mesures prises. 

5. La création et le suivi des différentes phases d’un dossier via des crochets Web

La plateforme ComplyAdvantage Mesh permet à des applications tierces de se connecter et de savoir, par exemple, quand une décision a été prise pour un dossier. Cette fonction est primordiale pour supporter efficacement la pile technologique complexe dédiée à la conformité et pour informer les parties prenantes internes concernées. Il est possible d’activer des crochets Web pour la création de dossiers, l’actualisation de l’état d’un dossier ou la finalisation d‘un flux de travail.

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C’est pour répondre à cette question que cet article traite des points suivants :

• L’importance de disposer de données exhaustives
• Les 9 types de données clés qui, lorsqu’ils sont examinés ensemble, permettent de dresser un tableau précis des risques
• Ce que l’on entend par « bons » types de données
• La nature des informations obtenues à partir de ces types de données
• Les principales questions à poser à un fournisseur pour évaluer ses ressources en matière de conservation et de gouvernance des données

Pourquoi est-il important d’avoir des données exhaustives ?

L’une des principales caractéristiques des données de qualité est leur exhaustivité, c’est-à-dire non seulement l’étendue et la profondeur des informations collectées, mais aussi leur niveau d’intégration à d’autres points de données pour enrichir l’information. Envisagées dans leur globalité, les données exhaustives permettent de dresser un tableau complet et précis des risques potentiels en transformant des éléments d’information éparpillés en précieux renseignements permettant aux analystes de prendre des décisions en connaissance de cause. Cette intégration est nécessaire pour générer des résultats pertinents tels que des niveaux de risque en temps réel qui permettent à un établissement d’adopter une approche des alertes fondée sur le risque.

D’autre part, une couverture des données lacunaire peut rendre les établissements vulnérables. En effet, des informations manquantes ou incomplètes peuvent empêcher la détection de cas de blanchiment d’argent et d’infractions à la réglementation. C’est ainsi qu’en 2023, une filiale d’une grande banque commerciale a été condamnée à une amende de 25 millions de dollars par le réseau américain de lutte contre la criminalité financière (FinCEN) parce qu’elle n’avait pas pleinement intégré les données cruciales sur ses clients issues du processus de connaissance du client (KYC) à ses systèmes d’évaluation des risques et de surveillance des transactions. Cette lacune en matière de données n’a pas permis à l’établissement de détecter des activités suspectes et de déposer des rapports d’activités suspectes (DAS) dans les délais requis.

De telles défaillances en matière de conformité sont souvent dues à des données en silos et à des plateformes hétérogènes qui n’intègrent pas les différents types de données LCB pertinentes, ce qui représente une limitation majeure pour les responsables de la conformité interrogés dans le cadre de notre rapport sur l’état de la criminalité financière en 2025. Dans les faits, les trois principales préoccupations des responsables de la conformité sont : 

1. Les ensembles de données en silos ou cloisonnées (45 %)
2. Le manque de visibilité en temps réel sur les risques (45 %)
3. L’exhaustivité et/ou la qualité des données (44 %)

Quelles sont les principales limites de l’approche actuelle de votre organisation dans la détection de la criminalité financière ??

Ces questions soulèvent un problème crucial, à savoir l’incapacité de relier des données de haute qualité et d’en tirer rapidement des enseignements.

Si vous cherchez à relever ce défi, vous devez donc commencer par identifier les types de données LCB essentiels à la création d’un panorama complet des risques.

Types de données LCB nécessaires pour les principales étapes de la conformité

Différents types de données sont souvent utilisés à différentes étapes du processus LCB. Le tableau ci-dessous détaille les neuf types de données associés aux principales opérations de conformité qui jalonnent le parcours d’un client dans un établissement.

Mais quelles sont les caractéristiques de ces types de données ? Qu’est-ce qu’une « bonne » donnée pour chacun de ces cas et quels renseignements peut-on généralement obtenir à partir des informations fournies ? Les sections suivantes se penchent sur ces questions en tenant compte de chacun des éléments suivants :

1. Les informations sur le client
2. Les informations sur la propriété effective (BOI)
3. Les personnes politiquement exposées (PPE) et les membres de la famille et proches collaborateurs (RCA)
4. Les données sur le risque géographique
5. Les données sur les sanctions et les listes de surveillance
6. La couverture médiatique négative
7. Les données transactionnelles
8. Les données comportementales
9. Les données historiques

1. Les informations sur le client

La réglementation sur la connaissance du client (KYC) est le fondement de la conformité en matière de LCB. Ce processus commence par la collecte d’informations à la fois précises et complètes directement auprès du client. Sans cette première phase, le processus d’entrée en relation d’affaires risque d’être bloqué avant même d’avoir vraiment commencé.

Les informations-clés sur le client sont généralement :

• Son nom légal complet
• Sa date de naissance
• Son adresse de résidence
• Sa nationalité
• Sa profession
• Son numéro unique d’identification (mentionné sur le passeport ou la carte d’identité nationale).

C’est après la collecte de ces données que l’expertise de votre équipe Conformité entre en jeu. Une vérification méticuleuse des informations fournies est indispensable pour s’assurer de leur authenticité et identifier tout facteur de risque éventuel. Dans certains cas, un complément d’enquête sur l’origine des fonds (SoF) ou de la richesse (SoW) du client peut s’imposer pour établir un profil de risque complet.

2. Les informations sur la propriété effective (BOI)

Les bénéficiaires effectifs ultimes (UBO) sont les personnes physiques qui possèdent ou qui contrôlent en dernier ressort une entreprise et qui bénéficient de son activité financière. Cependant, identifier ces personnes peut s’avérer difficile en raison de la complexité des structures de propriété souvent conçues pour occulter l’identité des bénéficiaires.

Les principales informations à collecter sur les bénéficiaires effectifs sont :

• La nature et l’étendue de leur participation
• La chaîne de propriété
• Le pourcentage d’actions ou de droits de vote détenus
• La date d’acquisition de la propriété effective
• Des précisions sur les entités intermédiaires
• Les relations entre les différents propriétaires
• Un quelconque accord de fiducie
• Les structures de propriété indirecte
• Le pouvoir du client de nommer ou de révoquer des dirigeants ou des administrateurs
• Les autres décideurs clés au sein de l’entreprise
  

Mais le défi ne se cantonne pas à la collecte de ces informations et porte aussi sur leur bonne interprétation. C’est pourquoi votre équipe Conformité doit être correctement formée à la détection des signaux d’alerte tels que des structures inutilement complexes ou des chaînes de propriété conduisant à des juridictions à haut risque. En cartographiant les bénéficiaires effectifs de manière détaillée, votre équipe peut évaluer plus finement les risques liés à une relation d’affaires et prendre des décisions éclairées concernant l’entrée en relation d’affaires avec un client et une obligation de vigilance continue à l’égard de ce dernier.

3. Les personnes politiquement exposées (PPE) et les membres de la famille et proches collaborateurs (RCA)

Étant donné ses fonctions publiques importantes, une PPE est considérée comme présentant plus de risques d’être impliquée dans des affaires de corruption ou de blanchiment d’argent. Ce risque s’étend souvent aux membres de sa famille et à ses proches collaborateurs (RCA). Un filtrage efficace des PPE et des RCA exige donc de disposer de données à la fois exhaustives et à jour. Même s’il peut s’avérer complexe, ce processus permet de se concentrer sur des éléments-clés pour améliorer sensiblement la qualité et l’utilité des informations relatives aux PPE. De « bonnes » données sur les PPE se caractérisent par :

• Des informations détaillées sur la fonction occupée : Pouvoir comprendre la nature spécifique des liens familiaux et professionnels d’une PPE fournit du contexte pour évaluer les vulnérabilités potentielles et l’exposition à des activités illégales. Il s’agit en outre d’un élément essentiel pour une évaluation ciblée des risques.
• La couverture des données : Une gestion efficace des données sur les PPE doit englober un large éventail de sources et de juridictions pour n’omettre aucune information essentielle. Sont donc notamment concernées les bases de données mondiales qui sont régulièrement mises à jour pour tenir compte des nouvelles nominations, des changements de statut et d’autres développements pertinents.

Une analyse du comportement transactionnel : Cette tâche consiste à surveiller les activités financières des PPE pour identifier toute caractéristique susceptible d’indiquer des activités suspectes ou illégales. Il peut s’agir notamment de transactions importantes ou inhabituelles, de transferts fréquents vers des juridictions à haut risque ou encore de transactions ne correspondant pas aux sources de revenus connues de la PPE.

4. Les données sur le risque géographique

La législation LCB-FT de certaines juridictions étant relativement laxiste par rapport à d’autres et comme ces contrées ont une réputation de paradis fiscal ou affichent des niveaux élevés de corruption, de narcotrafic ou de crimes sous-jacents liés au blanchiment d’argent, savoir où se trouve physiquement un futur client est important pour évaluer son statut en termes de risque.

Même si aucune approche universelle et bien définie ne permet d’identifier les régions à haut risque, le fait qu’une entité entretienne des liens avec une juridiction figurant sur des listes telles que les listes « noire » et « grise » du Groupe d’action financière (GAFI) justifie de considérer cette entité comme présentant un risque plus élevé.

Au-delà des listes du GAFI, l’équipe Conformité peut tenir compte des données fournies par :

• L’indice de perception de la corruption de Transparency International
• L’indice LCB de Bâle 
• L’indice d’opacité financière

La prévalence d’infractions majeures spécifiques (notamment le trafic d’êtres humains ou la production de stupéfiants)

5. Les données sur les sanctions et les listes de surveillance

Pouvoir disposer des mises à jour les plus récentes pour les listes de sanctions et de surveillance est essentiel, mais de plus en plus difficile, pour l’équipe en charge de la conformité. En effet, la cadence effrénée des nouvelles désignations de sanctions fait qu’il est devenu indispensable de disposer de données précises et complètes pour garantir la conformité d’un établissement. Cependant, tous les fournisseurs de données sur les sanctions ne garantissent pas des données de la même qualité, ce qui peut être une source de risques importante.

La qualité des données sur les sanctions peut être évaluée au moyen de différents facteurs clés :

• L’exactitude : Des données exemptes d’erreurs sont fondamentales pour une conformité efficace. Même des inexactitudes mineures peuvent entraîner l’omission de certaines correspondances de sanctions ou générer des faux positifs inutiles.
• La couverture : Une couverture complète de toutes les juridictions concernées permet de ne passer à côté d’aucune information essentielle. Il s’agit notamment d’obtenir des données issues de listes de sanctions et de surveillance d’envergure mondiale et qui correspondent à l’implantation géographique et au profil de la clientèle de votre établissement.
• L’actualité : L’accès à des informations actualisées n’est pas négociable. Grâce aux mises à jour en temps réel des listes de sanctions, il est possible de s’adapter rapidement aux nouvelles désignations et de réduire ainsi l’exposition d’un établissement à des violations potentielles.

Les réseaux : Il est de plus en plus important de s’intéresser aux réseaux extraprofessionnels des personnes et des entités visées par des sanctions. En effet, les liens familiaux et les relations d’affaires, mais pas seulement, peuvent indiquer des tentatives d’échapper aux sanctions via des intermédiaires ou des mandataires.

L'état de la criminalité financière en 2025

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6. Les médias défavorables

Les informations médiatiques défavorables sont des actualités ou des contenus négatifs concernant des personnes ou des entreprises et qui sont diffusés via différents canaux médiatiques. Il s’agit notamment :

• D’articles de presse exposant des irrégularités financières, des pratiques contraires à l’éthique ou encore des scandales
• De messages sur les médias sociaux qui critiquent des produits, des services ou des personnes
• De rapports réglementaires identifiant des violations des réglementations sectorielles
• De documents juridiques dénonçant des actes répréhensibles
• D’articles de blog, de discussions sur des forums et d’autres contenus en ligne en lien avec la criminalité financière ou des questions de de réputation négative
• De rapports gouvernementaux et de documents judiciaires contenant des informations négatives
• D’informations issues de listes de surveillance et de listes noires
  

Cependant, filtrer des informations négatives est l’un des principaux défis auxquels sont confrontés les analystes qui doivent passer au crible d’énormes volumes de données pour identifier des informations pertinentes. La prévalence de données non pertinentes ou parasites pose un problème majeur. Ainsi, une recherche sur « Tiffany Palmer » sur Google génère plus de 70 000 résultats, même en y associant des mots-clés spécifiques tels que « fraude » ou « blanchiment d’argent ». Parmi les autres défis figurent le suivi dans la durée des informations sur les risques liés à un client et l’évaluation de la qualité et de la crédibilité des données concernées.

Adopter une approche fondée sur l’apprentissage machine (ML) pour filtrer les médias indésirables peut contribuer à relever ces défis en donnant à votre équipe Conformité un accès à des données non structurées qui auront été préanalysées, catégorisées puis consolidées dans des profils complets. Cependant, comme pour tout autre processus de filtrage, acquérir des données à la fois de grande qualité, pertinentes et diversifiées est vital pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique efficaces. Même s’il existe différents ensembles de données, résoudre des problèmes LCB spécifiques nécessite souvent des millions d’exemples de données d’entraînement soigneusement sélectionnées. Et tous les fournisseurs de données n’ont pas accès à, ou n’utiliseront pas, des ensembles de données aussi complets. A contrario, les fournisseurs qui s’appuient sur leurs propres données peuvent proposer des informations enrichies.

7. Les données transactionnelles

Les données transactionnelles sont essentiellement composées d’informations concernant :

• Les identifiants de compte tels que des numéros de compte client, des codes guichet et des IBAN
• Les détails d’une transaction, dont l’identifiant et le type de transaction (débit, crédit, transfert, …)
• Le canal de paiement utilisé pour la transaction, par exemple, ACH, FedNow ou un virement instantané SEPA)
• Le montant
• La devise
• La date et l’horodatage
• Les informations sur le solde bancaire
• Les informations sur les contreparties, y compris le nom du commerçant ou des détails sur le bénéficiaire.
• D’éventuelles informations sur le lieu de la transaction

Les recommandations du GAFI insistent sur l’importance de capturer toutes les données pertinentes d’une transaction, et notamment les coordonnées du donneur d’ordre et du bénéficiaire, le tout afin de renforcer la traçabilité. Pour être certains de disposer de toutes les informations nécessaires à une analyse des risques, assurez-vous que votre équipe Conformité vérifie la qualité des données transactionnelles qu’elle reçoit et qu’elle a suivi la bonne formation pour prendre les mesures appropriées si des informations essentielles venaient à manquer.

8. Les données comportementales

Si les données transactionnelles fournissent des informations brutes sur les activités financières, cela ne permet toutefois pas de dresser un tableau complet de toutes les activités potentielles de blanchiment d’argent. En revanche, les informations comportementales ajoutent un contexte indispensable en analysant les caractéristiques et les tendances des activités du client au fil du temps. Les données comportementales concernent généralement :

• Les caractéristiques transactionnelles
• L’utilisation du compte
• Les changements de comportement
• La comparaison avec des groupes de pairs
• L’analyse du réseau
• Les informations sur les appareils et les canaux utilisés
  

En analysant les caractéristiques des données comportementales, votre équipe peut créer des ensembles de règles sur mesure qui seront alignés sur votre base de clientèle spécifique et sur votre appétence pour le risque. Réduisant le volume de faux positifs, ces règles personnalisées assurent aussi une détection plus précise des activités suspectes. À titre d’exemple, TransferMate a collaboré avec ComplyAdvantage pour créer une règle sur mesure capable de détecter des indicateurs comportementaux majeurs d’une exploitation sexuelle des enfants. En outre, suite aux mises à jour importantes fournies par les services répressifs, la règle a pu être immédiatement affinée pour prendre aussi en compte des comportements indiquant l’exploitation sexuelle de victimes plus jeunes. Cette adaptation aurait pu prendre six mois voire plus avec les autres solutions du marché.

9. Les données historiques

Dans le cadre du filtrage LCB, les données historiques sont surtout une vue longitudinale des interactions des clients et des activités financières sur une longue période. Ces données fournissent une perspective à la fois consolidée et temporelle grâce à laquelle l’équipe Conformité peut :

• Définir des bases comportementales sur le long terme
• Identifier les changements progressifs au niveau des habitudes financières d’un client
• Comprendre les indicateurs de risques cumulés
• Suivre l’évolution du profil financier d’un client dans la durée

Les données historiques sont également essentielles pour les audits et les enquêtes réglementaires car elles servent surtout à consigner les décisions prises par votre équipe.

Qu’est-ce que la conservation des données pour la LCB-FT et pourquoi est-ce important ?

Dans le cadre de la conformité LCB, la « conservation des données » concerne le stockage des données sur les clients pendant une période déterminée. Outre l’intérêt d’apporter des preuves en cas d’enquête, la conservation des données permet à un établissement de surveiller et d’analyser l’activité d’un client pour détecter d’éventuelles affaires de blanchiment d’argent ou de financement du terrorisme.

La durée de conservation des données sur les clients varie selon la juridiction dans laquelle un établissement opère. Ainsi :

• Au Royaume-Uni, la réglementation sur le blanchiment d’argent (MLR) exige de conserver les documents CDD pendant au moins cinq ans à compter de la date de réalisation de la transaction ou de fin de la relation d’affaires.
• La Quatrième directive anti-blanchiment de l’Union européenne (4AMLD) impose quant à elle une période de conservation minimale de cinq ans pour les données à caractère personnel. Cette Directive autorise une période de conservation supplémentaire de cinq ans maximum (soit dix ans au total) si la législation locale le prévoit, mais uniquement si cela s’avère utile pour prévenir, détecter ou enquêter sur du blanchiment ou du financement du terrorisme.
• La loi australienne de 2006 sur le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme exige des établissements qu’ils conservent les données CDD et sur les transactions pendant sept ans à compter de la date de la transaction ou de la fin de la relation avec le client.

Grâce à des pratiques de conservation des données rigoureuses, votre équipe peut satisfaire aux exigences réglementaires, faire des enquêtes efficaces et conserver des archives précises afin de garantir la conformité de l’établissement sur le long terme. Voici quelques questions-clés à poser à votre fournisseur pour évaluer ses capacités de conservation et de gouvernance des données :

1. Comment garantissez-vous l’exactitude, la sécurité et l’intégrité des données conservées au fil du temps ? 
2. Votre système peut-il s’adapter à une augmentation des volumes de données à mesure que notre établissement se développe ?
3. Quels outils ou processus pouvez-vous nous proposer pour que nous puissions consulter rapidement les données historiques en cas d’audits ou d’enquêtes réglementaires ?

Optimisez votre conformité grâce à une couverture globale des données LCB 

ComplyAdvantage est l’un des rares fournisseurs de RegTech à détenir ses propres données sur les risques de criminalité financière, en plus de la couche logicielle et de l’interface utilisateur. Les établissements peuvent ainsi accéder à l’ensemble de leurs données LCB via un fournisseur unique, sans devoir acheter de données ailleurs.

Spécialiste de la criminalité financière, ComplyAdvantage est expert en fourniture de données sur les sanctions, les PPE et les médias indésirables qui sont nécessaires à l’équipe en charge de la conformité. La toute dernière analyse du marché des données KYC réalisée par Chartis a démontré que nous étions le « meilleur » fournisseur, ce qui confirme notre expertise en matière de renseignements sur les risques de criminalité financière. Plus précisément, nous sommes le seul fournisseur à avoir obtenu les meilleurs scores dans les catégories « Données sur les listes de sanctions et de surveillance » et « Données sur les actualités négatives et les PPE ».

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Lors du deuxième événément d’AML Unplugged, notre série de discussions et forum de réseautage dédié aux professionnels de la conformité, un panel d’experts a examiné les principales conclusions du rapport.

La journaliste Joy Macknight a animé une discussion approfondie avec Iain Armstrong (spécialiste des affaires réglementaires chez ComplyAdvantage), Riccardo Tordera-Ricchi (directeur de la politique et des relations gouvernementales chez The Payments Association) et Denisse Rudich (fondatrice et directrice exécutive chez Rudich Advisory) sur les défis majeurs auxquels font face les responsables de la conformité en 2025.

Les experts ont notamment abordé la sophistication croissante du crime organisé, le développement des initiatives de partage de données et l’importance d’investir dans l’automatisation. Cet article synthétise les principales perspectives et recommandations partagées lors de l’événement pour aider votre équipe de conformité à optimiser sa stratégie.

1. À mesure que le crime organisé évolue, la conformité doit évoluer aussi

Le crime organisé pose un défi grandissant pour les établissements. Notre enquête révèle que 71 % des décideurs en conformité intègrent déjà les risques liés au crime organisé dans leur évaluation globale des risques. Cependant, 99 % d’entre eux expriment le besoin de meilleures directives pour comprendre les infractions spécifiques qui alimentent ce phénomène.

Cette préoccupation est légitime. Les méthodes du crime organisé sont désormais plus diversifiées et interconnectées que jamais. Au-delà des activités traditionnelles – trafic de drogue, traite d’êtres humains et racket – les groupes criminels s’étendent vers de nouveaux domaines : trafic d’espèces sauvages, cybercriminalité et infiltration d’établissements légaux. Dans l’État mexicain du Michoacán, les autorités estiment que 80 % des vergers d’avocats sont impliqués dans des activités criminelles comme l’accaparement de terres et la corruption.

Les frontières entre les différentes formes de criminalité s’estompent : des victimes de traite sont contraintes de travailler dans des « centres d’arnaque » dédiés à la fraude. Les organisations criminelles adoptent les cryptomonnaies pour réduire leur dépendance au liquide, et les collaborations internationales se multiplient – comme en témoigne le partenariat entre cartels mexicains et groupes chinois pour le blanchiment d’argent. À l’image des entreprises performantes, les organisations criminelles diversifient leurs activités.

Les réseaux du crime organisé sont motivés par le profit et chercheront à pivoter et à utiliser la technologie de manière agile pour essayer de faire des profits.

Denisse Rudich, fondatrice et directrice exécutive, Rudich Advisory

Pour renforcer votre approche face au crime organisé, il est essentiel de disposer de renseignements détaillés et intégrés sur les menaces. Notre enquête montre que les équipes de conformité utilisent plusieurs outils pour détecter ces risques, mais beaucoup peinent avec le cloisonnement des données – 45 % le citent comme leur principal défi.

Votre établissement devrait adopter des outils interconnectés, capables de communiquer entre eux et d’exploiter des données consolidées pour offrir une vision globale de vos risques. Avec les solutions appropriées, vous pourrez détecter, analyser et réagir efficacement aux menaces émergentes.

L'état de la criminalité financière en 2025

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2. Les établissements ont besoin de clarté sur la confidentialité des données lors du partage d’informations

Le partage d’informations reste un sujet brûlant pour les institutions financières (IF), alors qu’il devient crucial de décloisonner leurs données. Notre enquête révèle que 47 % des professionnels de la conformité considèrent que des partenariats public/privé et des protocoles de partage de données renforcés auraient l’impact le plus significatif dans la lutte contre la criminalité financière – devançant les amendes accrues et autres mesures réglementaires.

Des initiatives récentes au Royaume-Uni, à Singapour, au Canada et à Hong Kong ont ravivé le débat sur le partage de données, mais des défis subsistent. Les établissements s’inquiètent de l’équilibre entre la confidentialité des données et les objectifs de partage d’informations, même lorsque la loi autorise les échanges public/privé ou privé/privé.

Au Royaume-Uni, les nouvelles directives gouvernementales sur le partage d’informations, dans le cadre de la loi sur la criminalité économique et la transparence des établissements, ont clarifié la situation. Elles confirment que les établissements réglementés sont exemptés de responsabilité civile pour les violations de confidentialité. Le Bureau du commissaire à l’information a également précisé que la protection des données ne peut servir de prétexte pour éviter le partage d’informations face à une menace de criminalité financière.

Cette clarté est essentielle pour permettre aux établissements d’agir avec assurance. Pour concilier protection des données et partage d’informations, votre logiciel de conformité anti-blanchiment d’argent (LCB) doit démontrer sa conformité au Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou à une législation équivalente.

3. La collaboration au sein des organisations reste importante

Malgré l’accent mis sur le partage externe d’informations, la collaboration interne des IF demeure cruciale.

Notre enquête montre que 53 % des répondants citent la compatibilité technologique comme principal obstacle à l’implémentation de nouvelles solutions de conformité, tandis qu’une proportion similaire évoque les préoccupations liées à la politique de sécurité de l’information (InfoSec) de leur organisation.

Il est donc essentiel de privilégier des solutions facilement intégrables aux infrastructures technologiques existantes, de préférence via une API, tout en veillant à décloisonner les équipes au sein de votre organisation.

Les équipes de conformité doivent travailler beaucoup plus étroitement avec leurs équipes informatiques et de sécurité, en jetant des ponts, en s’assurant que vous comprenez les besoins de l’autre département et qu’ils comprennent vos besoins.

Iain Armstrong, spécialiste des affaires réglementaires, ComplyAdvantage

4. Il est crucial d’équilibrer l’automatisation et la transparence lors de l’investissement dans l’IA

Avec de nouvelles réglementations concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) par les IF à l’horizon, les établissements et les régulateurs sont quelque peu en désaccord. De nouvelles règles étant susceptibles de fixer des normes plus élevées en matière de transparence et de responsabilité, 70 % des établissements que nous avons interrogées ont déclaré avoir une bonne compréhension de la réglementation prévue en matière d’IA. Pourtant, un chiffre plus élevé, 91 %, s’est déclaré prêt à compromettre l’explicabilité de l’IA pour une plus grande efficacité et automatisation.

Que cela soit dû à des lacunes dans la véritable compréhension des objectifs réglementaires par les établissements ou à la pression pour obtenir des résultats qui l’emportent sur les préoccupations réglementaires, l’approche que ces résultats suggèrent est non seulement risquée pour les établissements, mais aussi inutile. Il existe un argument commercial en faveur de l’IA explicable ainsi qu’un argument réglementaire : elle peut améliorer l’efficacité opérationnelle, soutenir l’amélioration continue de la gestion des risques et accroître la confiance des clients.

Le paysage de la conformité est habitué aux conversations sur des sujets brûlants autour de l’IA, l’IA générative et l’IA agentique étant susceptibles de continuer à susciter l’intérêt en 2025. Cependant, équilibrer l’explicabilité et l’efficacité est sans doute un défi plus important pour les établissements. Vous devez vous assurer de pouvoir démontrer les méthodologies utilisées par votre solution LCB-FT pour prendre des décisions, la provenance de vos données, l’existence de pistes d’audit robustes, ainsi que l’équité et la précision de vos modèles d’IA.

La transparence sera essentielle dans vos conversations avec les régulateurs, plutôt que de supposer qu’ils se méfieront de l’innovation. Étant donné la reconnaissance du potentiel transformateur de l’IA pour la conformité et la surveillance réglementaire accrue que cela entraîne, il sera essentiel de comprendre les règles relatives à son utilisation.

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Le travail avec des fournisseurs tiers est essentiel dans de nombreux secteurs, des institutions financières établies (IF) collaborant avec des FinTechs ou des partenaires étrangers, aux compagnies maritimes gérant des chaînes d’approvisionnement complexes.

Dans un contexte financier mondial de plus en plus interconnecté, ces relations font l’objet d’une surveillance réglementaire accrue. Notre rapport sur l’état de la criminalité financière en 2025 souligne que les gouvernements et régulateurs intensifient leurs efforts pour contrer les risques d’évasion des sanctions par les entreprises intermédiaires. Les transactions entre établissements chinois et entités russes constituent notamment un domaine prioritaire pour l’application des sanctions.

Dans l’économie mondiale actuelle, la vigilance à l’égard des fournisseurs (VDD) doit, à l’instar du processus de connaissance du client (KYC ou CDD), être intégrée à votre programme de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-T).

Quels sont les objectifs de la vigilance à l’égard des fournisseurs ?

Comme pour la CDD, la vigilance à l’égard des fournisseurs (VDD) vise à évaluer les risques de blanchiment d’argent (BC) liés à une relation commerciale avec un fournisseur. Cette évaluation permet de décider de la poursuite de la relation et, le cas échéant, de mettre en place des mesures d’atténuation.

Dans le cadre de la LCB-FT, les principaux risques sont :

• Blanchiment d’argent lié au commerce (BMLC), notamment via l’utilisation de sociétés écrans.
• Évasion de sanctions.
• Blanchiment d’argent par des tiers.

En l’absence de VDD, votre établissement s’expose à des sanctions réglementaires si il se trouve impliqué, même involontairement, dans des opérations de blanchiment d’argent ou si il traite avec des entités criminelles ou sanctionnées. Ces sanctions peuvent être financières et juridiques, et peuvent également porter atteinte à votre réputation auprès des consommateurs.

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Le processus de vigilance à l’égard des fournisseurs

Le processus de VDD comprend les étapes clés suivantes :

• Collecte de données : Il s’agit de recueillir des informations sur un fournisseur. Les sources incluent les bases de données publiques, les registres des entreprises et les renseignements sur les risques fournis par les prestataires de technologies réglementaires (RegTech).
• Vérification des données : Cette étape établit la légitimité et la pertinence des informations recueillies. Les solutions de conformité modernes peuvent automatiquement vérifier et recouper les données pour garantir leur exactitude, leur fiabilité et leur actualité.
• Évaluation des risques : Cette analyse permet aux établissements de comparer les risques d’une relation commerciale avec leur appétit pour le risque.

Pour mener à bien ces étapes, il est essentiel de comprendre les informations nécessaires et leur méthode de collecte. Cela inclut :

• Les informations d’identification essentielles : l’emplacement, le statut juridique et les détails d’enregistrement du fournisseur.
• Les données sur les bénéficiaires effectifs ultimes (UBO).
• Le profil des clients du fournisseur et ses relations avec des tiers.
• Les politiques et procédures de conformité LCB du fournisseur, validées par un audit externe.

Pour évaluer le niveau de risque LCB d’un fournisseur, analysez :

• Les sanctions et restrictions imposées à l’entreprise ou à ses bénéficiaires effectifs par les autorités gouvernementales et internationales.
• L’historique des mesures réglementaires concernant le fournisseur.
• Les connexions politiques pouvant accroître le risque de blanchiment d’argent et nécessitant une vigilance renforcée (EDD).
• Les risques LCB propres à l’établissement et à son secteur, notamment les risques géographiques, les risques liés aux produits et services, et les risques liés à la clientèle.

Bonnes pratiques pour la vigilance à l’égard des fournisseurs

Bien que la VDD implique nécessairement les étapes décrites ci-dessus, elle ne doit pas se réduire à un simple exercice de cases à cocher. Pour optimiser vos processus de vigilance, adaptez-les au profil de votre établissement et adoptez un logiciel LCB spécialisé approprié. Voici les avantages :

• Comprendre les signaux d’alerte à rechercher : Un fournisseur mérite une attention particulière s’il opère dans certaines juridictions ou sert une clientèle à risque — ces facteurs doivent guider votre décision de mener une vigilance renforcée. Soyez vigilant face aux indices suggérant une société écran : difficulté d’obtention des données UBO, incohérences dans le profil d’entreprise, ou incapacité à démontrer la conformité LCB.
• Effectuer un examen approfondi lors de l’intégration : Équipez-vous de solutions pour filtrer les sanctions, les listes de surveillance, les personnes politiquement exposées (PPE) et les médias défavorables. Une plateforme unique intégrant ces processus offre une vue globale des risques, tandis que les données en temps réel minimisent l’exposition. Veillez à ce que le filtrage couvre tous les UBO du fournisseur.
• Développer une évaluation dynamique des risques : Optimisez votre processus de vigilance grâce à des modèles automatisés d’évaluation utilisant vos données collectées. La VDD, comme la CDD, exige un suivi continu : surveillez les établissements pendant toute la durée de la relation commerciale pour détecter les changements de profil de risque.
• Documenter les partenariats avec les fournisseurs : Maintenez des registres détaillés de toutes les relations tierces et de vos politiques de conformité LCB, particulièrement dans le contexte d’une surveillance réglementaire accrue.

Des renseignements sur les risques à la pointe du marché pour améliorer l’obligation de vigilance

Une VDD efficace repose sur l’accès à des données intégrées de qualité et des outils technologiques avancés pour l’analyse des risques. Les établissements à l’échelle internationale choisissent ComplyAdvantage pour ces solutions de conformité LCB.

Par exemple, avant de s’associer à ComplyAdvantage, la société maritime mondiale Hafnia peinait à obtenir les données UBO des autres acteurs du secteur. Aujourd’hui, elle peut effectuer des contrôles de filtrage efficaces et précis.

Grâce à l’accès aux données exclusives de ComplyAdvantage, votre établissement peut se protéger contre les risques liés à des tiers via :

• Filtrage des sanctions et des listes de surveillance : Notre plateforme est essentielle pour la VDD. Sachant que les personnes sanctionnées tentent souvent d’agir via d’autres entités, nous incluons des données qui vont au-delà des simples noms répertoriés pour couvrir également leurs entités associées.
• Filtrage des PPE : Assurez une conformité totale aux exigences réglementaires grâce à nos données actualisées sur les PPE et leurs familles et proches associés. Notre expertise en curation et notre correspondance linguistique optimisent la précision du filtrage.
• Filtrage des médias défavorables : Optimisé par l’apprentissage automatique (ou machine learning), notre outil élimine le besoin de filtrages manuels et de recherches par mots-clés, libérant ainsi du temps opérationnel pour votre équipe de conformité.

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Cet article analyse les amendes LCB imposées en 2024, examine leurs causes et identifie les points critiques auxquels les établissements doivent prêter attention. Si certains secteurs ont subi des sanctions plus sévères, l’ampleur des amendes et la diversité des établissements concernés soulignent la nécessité d’un programme de conformité LCB-FT robuste dans tous les secteurs réglementés.

Les amendes LCB en 2024

En 2024, plusieurs secteurs ont fait l’objet d’importantes sanctions réglementaires. Bien que les amendes LCB soient généralement imposées plusieurs années après les infractions, voici les secteurs les plus lourdement sanctionnés :

• Banque – Plus de 3,2 milliards de dollars d’amendes
• Cryptomonnaie – Plus de 86 millions de dollars d’amendes
• Jeux d’argent – Plus de 69 millions de dollars d’amendes
• Paiements – Plus de 46 millions de dollars d’amendes
• Négociation et courtage – Plus de 10 millions de dollars d’amendes

1. Banque – Plus de 3,2 milliards de dollars d’amendes

Le secteur bancaire, qui avait reçu les deuxièmes plus importantes amendes LCB en 2023, a vu ses pénalités augmenter considérablement en 2024. Tant les grandes institutions que les challenger banks ou néo-banques ont été lourdement sanctionnées. Dans une affaire particulièrement médiatisée, une banque s’est vue infliger des amendes de plusieurs milliards de dollars par différents régulateurs pour de multiples manquements :

• Un défaut de mise à jour de son programme de conformité face aux risques connus, notamment concernant les flux financiers vers des juridictions à haut risque.
• L’absence de déclarations d’activités suspectes (DAS) malgré des signalements de transactions. Cette négligence a permis à des groupes criminels, dont des trafiquants de drogue et d’êtres humains, de transférer des milliards de dollars via la banque.
• Des rapports sur les transactions en espèces (RTE) déposés tardivement ou contenant des informations trompeuses.
• L’inaction face aux signaux d’alerte concernant l’implication d’employés dans des crimes financiers.

Au Royaume-Uni, deux challenger banks renommées ont écopé d’amendes totalisant près de 60 millions de dollars de la part de la Financial Conduct Authority (FCA) : l’une pour des défaillances systémiques dans son dispositif de filtrage des sanctions, l’autre pour des processus inadéquats de surveillance des transactions. Dans deux autres cas, les régulateurs ont sanctionné des institutions pour leur manque de diligence raisonnable concernant les comptes de banques correspondantes. Ces opérations bancaires correspondantes sont reconnues comme présentant un risque élevé ; le Groupe d’action financière (GAFI) préconise d’ailleurs une obligation de vigilance renforcée (EDD) pour ce type de relations bancaires.

2. Cryptomonnaie – Plus de 86 millions de dollars d’amendes

En 2023, le secteur des cryptomonnaies occupait la première place de notre liste des principales actions d’application de la loi en matière de LCB. Bien que le montant total des amendes ait diminué en 2024, plusieurs établissements de cryptomonnaies ont encore reçu des sanctions importantes. Dans un cas notable, une établissement a été condamné à des dizaines de millions de dollars d’amendes en raison de défaillances dans son système de surveillance des transactions, ayant conduit à la non-détection de 9 milliards de dollars de paiements suspects.

Un autre établissement, malgré des amendes de plusieurs milliards de dollars en 2023, a fait l’objet de deux sanctions supplémentaires en 2024 pour non-déclaration des transactions dépassant les seuils réglementaires. D’autres cas d’application de la loi en matière de LCB dans le secteur des cryptomonnaies concernaient des violations de sanctions et l’acceptation de clients à haut risque sans vérifications de diligence raisonnable appropriées.

3. Jeux d’argent – Plus de 69 millions de dollars d’amendes

En 2024, comme les années précédentes, les établissements australiens de jeux d’argent ont fait l’objet d’importantes amendes LCB. Une entreprise a été condamnée à verser environ 70 millions de dollars pour avoir permis à des clients à haut risque d’utiliser ses casinos pour dissimuler l’origine de leurs fonds et pour n’avoir pas mis en place des filtrages basés sur le risque. Un autre casino, aux États-Unis, a été sanctionné pour l’absence de contrôles LCB fondamentaux et le non-dépôt de DAS et de RTE.

Au Royaume-Uni, une société de paris renommée a reçu une amende pour ses vérifications inefficaces de connaissance du client (KYC), ses évaluations de risques inadéquates et l’absence de vérification des clients par rapport aux listes de sanctions. Les autres motifs d’amendes LCB dans le secteur des jeux comprennent :

• Le défaut de signalement de transactions suspectes liées à des paris illégaux.
• Des vérifications insuffisantes d’obligation de vigilance raisonnable à l’égard de la clientèle (CDD), notamment une dépendance excessive aux informations de tiers.
• Des vérifications inadéquates de la source des fonds.
• Le non-respect des seuils et des déclencheurs de déclaration des transactions.

4. Paiements – Plus de 46 millions de dollars d’amendes

Absent de notre bilan des amendes en 2023, le secteur des paiements réapparaît cette année suite à une lourde sanction imposée à une entreprise FinTech en pleine croissance. Cette dernière a reçu des dizaines de millions de dollars d’amendes pour des lacunes majeures dans ses mesures de conformité LCB, notamment l’absence d’évaluation adéquate des risques d’utilisation de ses services pour le blanchiment d’argent ou le financement du terrorisme. Cette affaire souligne l’importance des évaluations efficaces des risques à l’échelle de l’entreprise et d’une approche de conformité fondée sur le risque.

5. Négociation et courtage – Plus de 10 millions de dollars d’amendes

Bien que les amendes imposées aux entreprises de négociation et de courtage en 2024 aient été généralement inférieures à celles d’autres secteurs comme la banque, le nombre d’actions réglementaires a été suffisant pour que ce secteur figure dans notre liste principale des amendes LCB.

Plusieurs établissements, dont une filiale d’une grande banque européenne, ont été mis en cause pour le non-dépôt de déclaration d’activité suspecte (DAS) dans les délais. D’autres ont été réprimandés par des régulateurs, notamment la Financial Industry Regulatory Authority (FINRA), pour leur incapacité à surveiller et détecter les transactions suspectes ou pour l’absence de politiques et procédures LCB écrites. Dans un cas particulier, un établissement présentait des mesures anti-fraude insuffisantes, permettant à des criminels d’ouvrir des comptes avec de fausses identités ou des identités volées.

Les violations LCB-FT les plus lourdement sanctionnées

Dans l’ensemble des secteurs, plusieurs établissements ont commis des manquements similaires en matière de conformité, entraînant des mesures d’application de la loi par les autorités de réglementation. Voici les violations les plus significatives :

• Violations des sanctions : Face à l’expansion des régimes de sanctions mondiaux due aux conflits géopolitiques actuels, l’importance d’un filtrage efficace est devenue cruciale. Les établissements en relation avec des entités sanctionnées ont reçu des amendes, qu’il s’agisse d’infractions délibérées ou non.
• Obligation de vigilance inadéquate à l’égard de la clientèle (CDD) : L’obligation de vigilance basée sur le risque reste fondamentale pour les régimes de conformité mondiaux. Les institutions n’ayant pas appliqué le niveau approprié de CDD, notamment la EDD pour les clients à haut risque, ont fait l’objet de lourdes sanctions financières.
• Défaut de surveillance adéquate des transactions : La surveillance des transactions s’est révélée problématique dans tous les secteurs en 2024. Les établissements dont les systèmes ne détectaient pas efficacement les transactions suspectes ont subi des conséquences financières, leurs services ayant été exploités à des fins criminelles.
• Dépôt incorrect de déclarations d’activités suspectes (DAS) : Les régulateurs ont sanctionné les établissements ayant soumis des DAS tardives ou inexactes, ou ayant omis de les déposer. Ces sanctions soulignent l’importance d’une déclaration rapide et précise, soutenue par une surveillance appropriée des transactions.

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Les réglementations LCB récentes et à venir à connaître

La conformité réglementaire est devenue prioritaire pour de nombreux établissements. Ils comprennent que les audits dépassent le simple exercice administratif : sans préparation adéquate, ils peuvent consommer beaucoup de temps, de ressources et perturber les activités. Notre dernière enquête mondiale révèle que 55 % des décideurs en conformité considèrent la réalisation d’un audit réglementaire comme l’un de leurs défis majeurs.

Une approche proactive, incluant l’anticipation des évolutions législatives et la compréhension des attentes des régulateurs, est cruciale pour respecter les exigences de conformité. Voici les principales mises à jour réglementaires de 2024 et les changements à surveiller pour l’année à venir. Notre rapport annuel, L’État de la criminalité financière 2025, analyse en détail l’impact de ces évolutions réglementaires.

Principaux changements dans les réglementations LCB en 2024

• Union européenne : Le paquet LCB de l’UE, adopté en mai, a introduit de nouvelles réglementations harmonisant la supervision LCB dans les États membres. Il impose des évaluations nationales régulières des risques, crée des organismes de surveillance publics et des registres d’actifs. L’Autorité de lutte contre le blanchiment d’argent (ALCB), un nouveau régulateur européen, a été établie.
• États-Unis : En août, le Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) a renforcé les obligations réglementaires des entreprises immobilières et des conseillers en investissement.
• Royaume-Uni : Les mesures de la loi sur la criminalité économique et la transparence des entreprises (ECCTA), entrées en vigueur en mars, renforcent la protection de Companies House contre les entités frauduleuses et facilitent le partage d’informations avec les forces de l’ordre. Depuis octobre, les prestataires de services de paiement doivent rembourser jusqu’à 85 000 £ aux victimes de fraude par paiement push autorisé (PPA).
• Australie : La loi modifiant la réglementation LCB-FT, adoptée en décembre, étend la surveillance réglementaire aux entreprises et professions non financières désignées (EPNNF), notamment les avocats et comptables, et actualise les exigences en matière d’obligation de vigilance.
• Singapour : La nouvelle loi sur la lutte contre le blanchiment d’argent renforce les pouvoirs des forces de l’ordre dans la poursuite des crimes financiers et aligne les obligations du secteur des jeux d’argent sur les normes du GAFI.

Les réglementations LCB à venir en 2025

• États-Unis : Les entreprises basées aux États-Unis attendent la résolution du débat législatif sur la déclaration des bénéficiaires effectifs. La loi sur la transparence des entreprises (CTA), entrée en vigueur en janvier 2024, exigeait que les entreprises soumettent des informations sur leurs bénéficiaires effectifs ultimes (UBO) au FinCEN. Un juge texan l’a toutefois jugée « vraisemblablement inconstitutionnelle » en décembre et a émis une injonction nationale. Bien que la Cour d’appel ait d’abord suspendu cette injonction, elle l’a ensuite rétablie fin décembre. Le gouvernement fédéral a saisi la Cour suprême, dont la décision déterminera si les déclarations d’UBO restent obligatoires.
• Union européenne : L’ALBC, sous la direction de son premier président, débutera ses activités en juillet. Elle coordonnera les autorités nationales pour l’application du cadre LCB de l’UE et supervisera directement certaines entreprises transfrontalières à haut risque. En parallèle, le programme de paiement instantané SEPA (ICT) s’étendra à la Turquie, la Roumanie, la Croatie et la Bulgarie en 2025.
• Australie : Un nouveau système de confirmation du bénéficiaire sera déployé par les IF début 2025. Ce système vérifiera les coordonnées du bénéficiaire avant l’exécution des transactions pour prévenir la fraude.
• Singapour : Mi-2025, l’Autorité monétaire de Singapour (MAS) et l’Association des banques de Singapour (ABS) lanceront de nouveaux systèmes de paiement différé électroniques (EDP). Cette initiative accompagne la transition du pays vers les paiements électroniques, avec l’élimination progressive des chèques d’entreprise.

Comment éviter les amendes LCB-FT en 2025 ?

Les manquements en matière de LCB-FT peuvent avoir des répercussions financières considérables sur les établissements, aggravées par l’atteinte à la réputation. Une étude révèle que les dirigeants mondiaux estiment que 63 % de la valeur marchande de leur entreprise dépend de sa réputation, les consommateurs évitant les établissements associés à une mauvaise détection de la criminalité financière.

Pour se protéger des conséquences immédiates et à long terme de la non-conformité, vous devriez :

• Améliorer vos mesures de filtrage de la clientèle pour optimiser l’intégration tout en dépassant les exigences réglementaires.
• Accéder aux données actualisées sur les sanctions, les listes de surveillance, les personnes politiquement exposées (PPE) et les médias défavorables, idéalement en temps réel.
• Déployer une solution de surveillance des transactions basée sur l’apprentissage automatique, adaptable à l’appétit pour le risque et capable d’automatiser certaines étapes du processus de dépôt des DAS.
• Former adéquatement le personnel de conformité aux exigences LCB, notamment aux obligations de déclaration, à la conduite de la DRR et au suivi des mesures de sanctions ou de gel des avoirs.

L'état de la criminalité financière en 2025

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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

Les équipes de conformité peuvent optimiser leurs efforts en établissant des partenariats avec des fournisseurs qui privilégient la qualité des données à chaque étape. Face à un paysage réglementaire toujours plus complexe, ces fournisseurs externes sont devenus indispensables pour garantir des données de haute qualité dans les programmes de LCB.

Pour sélectionner le bon partenaire, les institutions financières doivent privilégier ceux qui excellent dans ces domaines clés :

• L’établissement de cadres solides de gouvernance des données constitue la base d’une meilleure qualité des données. Cela inclut des politiques claires de gestion et de propriété des données, tout en assurant leur conformité aux exigences légales et réglementaires.
• Le nettoyage des données assure leur exactitude et leur exhaustivité. Ce processus élimine les erreurs et incohérences : valeurs manquantes, doublons ou formats incorrects. Un nettoyage régulier maintient la qualité des profils clients et des transactions, essentielle à une surveillance efficace.
• La validation des données vérifie leur précision, leur exhaustivité et leur conformité aux normes établies. Pour la LCB-FT, cette validation des informations clients (noms, adresses, historiques) et des transactions permet de repérer les anomalies et d’assurer la conformité réglementaire.
• L’intégration de sources de données tierces, notamment les listes de sanctions, les bases de données de personnes politiquement exposées (PPE) et autres listes de surveillance mondiales, enrichit considérablement les données liées à la LCB-FT. Cette intégration offre aux institutions une vision plus complète de leurs clients et des risques associés.

Améliorer l’efficacité de votre approche de LCB et réduire les faux positifs avec des solutions offrant des données de haute qualité

Chez ComplyAdvantage, nous reconnaissons l’importance cruciale d’utiliser des données de haute qualité pour optimiser l’efficacité de la LCB et minimiser les faux positifs. Nos solutions en temps réel permettent aux institutions financières de simplifier leur conformité, de réduire les interventions manuelles et d’améliorer leurs programmes de LCB. Voici les atouts de nos données propriétaires :

• Moins de faux positifs : Notre modèle d’apprentissage automatique primé analyse les distributions mondiales de noms et d’identifiants, optimisant les correspondances réelles tout en limitant les faux positifs.
• Remédiation plus rapide : Grâce à des profils enrichis et détaillés consolidant les informations d’identification mondiales, les établissements peuvent écarter rapidement les faux positifs et confirmer les vrais positifs en toute confiance.
• Couverture des risques plus opportune et complète : ComplyAdvantage propose l’un des processus de mise à jour des données de sanctions les plus rapides du marché. Nos profils d’entités sont mis à jour en continu, garantissant l’accès aux données les plus récentes et pertinentes.
• Détection améliorée des associations à risque : Nos solutions dépassent le simple filtrage en analysant en permanence les données sur les structures familiales, corporatives et commerciales mondiales. Nos clients peuvent ainsi mieux identifier les risques par association — comme l’évasion indirecte des sanctions ou les liens avec des PPE et leurs parents ou associés proches — pour anticiper les menaces et prendre des décisions éclairées.

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Les établissements reconnus coupables d’avoir encouragé le blanchiment d’argent, délibérément ou à leur insu, subissent les très lourdes conséquences financières, judiciaires et réputationnelles de leur non-conformité au cadre réglementaire de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT). Pour échapper à cette répression, ils doivent se tenir au fait de l’évolution de la réglementation mais aussi comprendre le mode opératoire du blanchiment d’argent. Le présent article explique les méthodes de blanchiment les plus fréquentes. 

Top 9 des techniques de blanchiment d’argent

1. Blanchiment d’argent basé sur le commerce

Les criminels sont passés maîtres dans l’exploitation des mécanismes complexes du commerce international pour blanchir de l’argent. De la falsification des documents commerciaux au classement erroné des marchandises, le blanchiment d’argent basé sur le commerce (TBML) peut prendre de nombreuses formes parmi lesquelles :

• La sur-expédition, autrement dit l’envoi de quantités de marchandises supérieures à celles indiquées dans les documents, qui permet de transférer des valeurs à l’importateur. 
• La sous-expédition, à savoir l’envoi de quantités de marchandises inférieures à celles déclarées dans les documents, qui permet à l’exportateur de conserver la survaleur. 
• La surfacturation, qui permet à l’exportateur de recevoir plus d’argent que la valeur réelle de l’expédition.
• La sous-facturation, qui permet à l’importateur de recevoir des marchandises d’une valeur supérieure au prix payé. 
• La présentation de plusieurs factures pour la même expédition. 

Parce qu’il s’opère sur plusieurs pays et qu’il fait intervenir de multiples acteurs, le TBML peut être difficile à détecter. Selon le Groupe d’action financière (GAFI), les indicateurs de risque de TBML sont notamment : 

• Des structures d’entreprise complexes avec parfois l’utilisation de sociétés écran.
• Une société immatriculée à une adresse qui semble n’exister qu’à des fins d’enregistrement massif. 
• Des descriptions vagues des produits négociés sur les contrats et les factures. 
• Des frais et des tarifs qui ne correspondent pas aux valeurs de marché habituelles.

2. Entreprises manipulant des espèces

Toute entreprise qui génère en espèces un pourcentage important de son chiffre d’affaires est considérée comme manipulant beaucoup d’espèces. Cette catégorie inclut des commerces tels que boutiques, bars, restaurants et certains fournisseurs de services financiers comme les bureaux de change. 

Ces entreprises sont régulièrement ciblées par les blanchisseurs d’argent parce que :

• Les espèces d’origine illicite peuvent y être mêlées facilement aux recettes légitimes.
• L’absence de consignation électronique des transactions peut compliquer le travail des établissements financiers et des autorités qui chercheraient à déterminer la destination de l’argent blanchi.
• Les transactions en espèces permettent un plus grand anonymat que les transactions électroniques. 

Le blanchiment d’argent par le biais d’entreprises manipulant des espèces s’appuie généralement sur la création de fausses factures, de fausses transactions, de faux clients ou de faux services pour créer l’illusion que l’argent a été gagné légalement. 

3. Blanchiment d’argent par les casinos et les jeux en ligne

De même que les entreprises qui manipulent beaucoup d’espèces peuvent être utilisées pour traiter rapidement de fortes sommes, les casinos sont un canal classique pour blanchir des fonds. En effet, les casinos collectent généralement des données moins détaillées sur leurs clients que ne le font les établissements financiers pour identifier leur clientèle. De ce fait, le niveau d’anonymat que procurent les casinos permet aux criminels de contourner les systèmes de surveillance rigoureux mis en place par les établissements financiers et de blanchir leur argent sale en étant moins surveillés. La possibilité d’utiliser plusieurs comptes dans des casinos en ligne ne fait qu’aggraver le problème.

Dans les casinos, qu’ils soient physiques ou en ligne, les clients peuvent échanger de l’argent « sale » contre des jetons qu’ils vont utiliser pour jouer, puis empocher de l’argent « propre » au titre de leurs gains au jeu. Les terminaux de paris à cote fixe sont souvent utilisés pour cette technique de blanchiment car ils permettent au joueur de ne perdre qu’une petite somme par rapport à des jeux de hasard plus risqués.

Les criminels peuvent aussi perdre de l’argent volontairement face à un autre joueur qui leur sert de complice, ceci pour mieux échapper à l’examen minutieux souvent déclenché par les paris gagnés contre le casino lui-même. Les criminels rachètent parfois avec des fonds illégaux les gains légitimes d’autres joueurs pour plus cher que le montant des gains proprement dit. 

4. Blanchiment d’argent via les polices d’assurance

Le blanchiment d’argent dans le secteur de l’assurance masque des fonds illégaux en exploitant les mécanismes de différents produits d’assurance. Un exemple caractéristique en est la fraude à la prime : un criminel utilise des fonds pour acheter une police d’assurance, si possible à capital élevé comme une assurance-vie, avant d’en demander le remboursement ou le rachat. Il peut ainsi récupérer tout ou partie de l’argent, la justification de l’origine des fonds étant dès lors toute trouvée. 

Le blanchiment d’argent dans le secteur de l’assurance peut également s’opérer en faisant de fausses déclarations pour recevoir des indemnités en argent blanchi ou en constituant de fausses compagnies d’assurance pour capter et traiter cet argent au nom de criminels sous la forme de polices fictives. 

Les signaux d’alerte du blanchiment d’argent via l’assurance sont par exemple : 

• Le paiement non expliqué de surprimes
• La volonté de racheter rapidement une police
• L’achat d’un produit qui ne correspond pas au profil client
• La participation de bénéficiaires dont le lien avec le titulaire de la police est obscur

5. Schtroumpfage du coucou (Cuckoo smurfing)

Le schtroumpfage de base implique le dépôt d’espèces structurés, c’est-à-dire en deçà des seuils de signalement des transactions, les opérations étant exécutées pour le compte de criminels par plusieurs personnes ou « schtroumpfs ». La variante du coucou est l’exploitation d’une transaction convenue entre des parties légitimes pour couvrir un transfert de valeur entre criminels. 

Prenons l’exemple de parents d’un étudiant qui vivent dans un pays A et souhaitent envoyer de l’argent à leur enfant qui étudie dans un pays B. En parallèle, un groupe criminel opérant dans le pays B souhaite verser le même montant à un autre groupe criminel sévissant dans le pays A. 

L’émetteur du paiement qui traite la transaction s’arrange pour que l’argent des parents soit versé, à leur insu, sur un compte contrôlé par le groupe criminel dans le pays A, de sorte que les fonds ne quittent jamais le pays. Entre-temps, les fonds provenant du groupe criminel du pays B seront versés sur le compte de l’étudiant. Les employés font les formalités et les opérations nécessaires au sein du système afin que la transaction entre les parents et l’étudiant semble avoir été effectuée normalement. 

6. Mules financières

Une mule financière, ou un passeur, est une personne recrutée par des criminels, avec ou contre sa volonté, afin de servir d’intermédiaire pour injecter de l’argent sale dans le système financier légal. En règle générale, un criminel vire l’argent sur le compte d’une mule et lui donne des instructions sur la manière de le transférer ou de le retirer, lui proposant souvent un peu d’argent pour récompenser son intervention. Ce faisant, les criminels peuvent réaliser des transactions tout en masquant leur identité.

Les typologies de mules financières évoluent et tirent souvent parti de l’omniprésence de la technologie mobile et des réseaux sociaux. Selon le FBI, les étudiants, les demandeurs d’emploi et les personnes utilisant des sites ou des applis de rencontre font partie des cibles privilégiées pour servir de mules financières.

7. Blanchiment d’argent par la cryptomonnaie

Les actifs numériques, et plus particulièrement les cryptomonnaies, sont souvent utilisés pour blanchir de l’argent parce que les transactions en cryptos sont rapides et anonymes. À la différence des transactions réalisées en monnaie fiduciaire, les transactions en cryptomonnaies s’effectuent entre des portefeuilles numériques anonymisés, sans surveillance d’un intermédiaire ou d’une infrastructure d’opérations bancaires réglementée. Cet anonymat facilite la circulation de grosses sommes d’argent sans attirer l’attention.

La négociation de fonds via de multiples places de marché contre différents types de cryptomonnaies avant leur conversion en liquidités (cash-out) entretient un réseau particulièrement complexe de transactions qui peut rendre le traçage des fonds illicites difficile. C’est pourquoi de nombreux pays ont adopté ou étendu leur cadre législatif pour assujettir explicitement les actifs numériques aux mesures de LCB-FT. 

En 2023, les cryptomonnaies ont été l’industrie la plus fortement condamnée à des amendes pour manquements à la réglementation LCB. Pour atténuer le risque de non-conformité, les fournisseurs de services de cryptos peuvent appliquer certaines des bonnes pratiques développées dans la vidéo ci-dessous.

8. Blanchiment d’argent par les paiements pair-à-pair

Le blanchiment d’argent par les paiements pair-à-pair (P2P) exploite la rapidité des paiements numériques sur les marchés en ligne et sur d’autres plateformes pour fractionner (structuration) de fortes sommes d’argent en plusieurs transactions plus petites ou pour envoyer de l’argent à l’étranger. Il existe différents types de blanchiment d’argent par les paiements P2P :

• Les criminels qui exploitent les services P2P de crédit ou de microcrédit. Ces services, qui permettent d’accéder à des crédits plus rapidement, et souvent à de meilleurs taux, qu’auprès des banques, ouvrent la porte au « nettoyage » (blanchiment) de fonds illégaux fournis sous forme de prêts et remboursés avec de l’argent légitime. 
• Les services de financement participatif qui sont détournés pour blanchir de l’argent. Souvent moins réglementées, les plateformes de financement participatif peuvent ne pas être soumises aux contrôles LCB-FT de pointe réalisés par un établissement financier traditionnel. Des fonds illicites peuvent être investis dans un projet frauduleux de financement participatif en déguisant ces fonds en argent obtenu de manière légitime par le destinataire.
• Des individus qui offrent un accès à des biens ou à des services qui, en réalité, sont inutilisés ou factices, en échange d’un paiement, ce qui fait passer les fonds concernés pour le produit d’une transaction légitime. 

9. Blanchiment d’argent par l’immobilier

Le problème de l’afflux de fonds criminels sur le marché immobilier de grandes villes a été une préoccupation opérationnelle croissante des professionnels de la conformité au cours de la dernière décennie, des moyens opaques fournis par des entreprises ayant été utilisés par des bénéficiaires effectifs ultimes (UBO) anonymes pour acheter des biens immobiliers d’envergure. 

L’acquisition de biens immobiliers permet aux criminels de figer la valeur des fonds illicites ou à « nettoyer » de l’argent en louant ou en revendant le bien, l’avantage étant que la valeur du bien augmente souvent avec le temps. Les signaux d’alerte pour blanchiment d’argent dans l’immobilier sont notamment : 

• Un bien immobilier qui est acheté en espèces, sans intervention d’un prêteur. 
• Une incohérence entre la valeur du bien et les revenus déclarés par l’acquéreur. 
• Une distance géographique inexpliquée entre le lieu actuel de résidence de l’investisseur et le bien immobilier acquis.
• Une tierce partie, connue sous le nom d’acheteur mandaté, qui conclut la transaction finale. 

En effet, les propriétés peuvent être sous- ou surévaluées avec l’aide des intermédiaires du secteur que sont les courtiers, les conseillers hypothécaires, les agents immobiliers ou encore les promoteurs. Un rapport publié en 2024 par le GAFI concernant la conformité de ses pays membres vis-à-vis de ces intermédiaires, dont les agents immobiliers, indique que les pays qui contribuent à plus de la moitié du PIB mondial obtiennent un score inférieur à 50 % en la matière.

Comment les entreprises peuvent-elle détecter et prévenir le blanchiment d’argent ?

Etant donné l’ampleur et la sophistication des typologies actuelles de blanchiment d’argent, les établissements doivent s’efforcer de réduire en amont leur risque d’exposition à la criminalité financière. Autrement dit, ils doivent : 

• Procéder à une évaluation des risques pour analyser là où l’exposition au risque est la plus probable et la plus importante, en fonction de leurs produits et services, de leur base de clientèle et de leur zone d’activité. 
• Développer un programme complet de conformité LCB pour traiter ces risques et affecter des ressources là où elles sont indispensables. Mettre en place, sous la supervision d’un responsable spécialisé dans la conformité, des procédures documentées pour les contrôles de vigilance à l’égard de la clientèle, la surveillance continue des clients et des transactions ainsi que pour le signalement des activités suspectes. 
• Choisir un éditeur de logiciels de LCB pour déployer correctement le programme. Parmi les nombreuses options disponibles, les établissements doivent choisir celle adaptée à leur activité, à leurs contraintes en matière de conformité et aux fonctionnalités du logiciel.
  

ComplyAdvantage fournit un accès aux meilleures données du marché et à des ressources d’intelligence artificielle (IA) de pointe pour aider les établissements à détecter et à prévenir tout comportement suspect sur tout le spectre des typologies de blanchiment d’argent. Nos solutions comprennent : 

• Le filtrage des clients et le filtrage des entreprises avec une mise à jour en temps réel des données sur les sanctions, des listes de surveillance, des personnes politiquement exposées (PPE) et de la couverture médiatique négative . 
• Le filtrage des paiements qui assure un traitement direct renforcé et de faibles taux de faux positifs, le tout sans compromission avec les risques. 
• La surveillance des transactions qui permet aux établissements de détecter toute caractéristique de paiement inhabituelle ou suspecte en s’appuyant sur une bibliothèque actualisée de règles sur les typologies LCB-FT par secteur. 

La surveillance continue qui permet aux établissements d’agir dès l’apparition des risques en détectant immédiatement les changements au niveau du profil de risque d’un client.

L'état de la criminalité financière en 2025

Téléchargez notre cinquième rapport annuel sur l'état du secteur, une feuille de route pour l’année à venir, élaborée à partir d'une enquête mondiale menée auprès de 600 décideurs en conformité.

Consultez le rapport

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Cependant, tous les fournisseurs de logiciels LCB ne se valent pas. Aussi, comment les établissements choisissent-ils leur partenaire en la matière ? 

Il faut notamment commencer par identifier la motivation première de travailler avec un fournisseur de logiciels LCB. Pour ce faire, l’équipe Conformité d’un établissement financier doit évaluer l’intérêt de développer plutôt que d’acheter une solution et définir les objectifs d’un partenariat avec un fournisseur de solutions Regtech. Avant de développer une solution en interne, un établissement doit s’interroger sur les points suivants :

• Recherchons-nous une solution unique qui n’existe pas actuellement sur le marché ?
• Disposons-nous des bonnes ressources pour maintenir et améliorer cette solution dans la durée ? Compte tenu de ces éléments, obtiendrons-nous malgré tout un retour acceptable sur notre investissement initial ?
• La solution s’intégrera-t-elle facilement à nos flux de travail et outils existants ? 
• D’où proviendront les données LCB nécessaires à l’entrée en relation d’affaires et au filtrage des transactions efficaces ?
• La solution pourra-t-elle s’adapter facilement à la croissance de notre établissement ?
• Les parties prenantes internes ont-elles les connaissances suffisantes pour s’assurer que l’outil satisfera aux exigences réglementaires ? 

Ce processus doit permettre de clarifier l’étendue de la procédure de demande d’approbation (RFP) et de s’assurer que les aspects importants liés à l’intégration, à l’évolutivité et au champ d’application des réglementations pertinentes ont été pleinement évalués. 

Fournisseurs de logiciels LCB : exigences de conformité

Un fournisseur de logiciels LCB doit répondre aux besoins fondamentaux du programme LCB d’un établissement en tenant compte de sa clientèle, de son(ses) domaine(s) d’activité et de ses ressources internes. D’un point de vue réglementaire, un programme LCB doit intégrer plusieurs contrôles essentiels fondés sur le risque, notamment l’obligation de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD), la surveillance des transactions, le filtrage des listes de sanctions, le filtrage des PPE et la surveillance de la presse négative. Le schéma ci-dessous illustre l’ensemble des activités dont les établissements doivent tenir compte tout au long du processus d’entrée en relation d’affaires et de développement de la relation, jusqu’à l’enrichissement ou la fin prématurée de la relation.

En plus de ces éléments-clés, l’équipe Conformité doit tenir compte des facteurs suivants :

• La couverture des données : Un logiciel LCB doit capturer l’ensemble des données sur les clients et les transactions dont l’établissement a besoin pour satisfaire à ses obligations réglementaires.
• La rapidité des mises à jour : À mesure que les données sur les clients évoluent, le logiciel LCB doit pouvoir être actualisé rapidement pour refléter les nouveaux niveaux de risque.
• Les algorithmes de rapprochement : Les algorithmes de recherche doivent pouvoir identifier et évaluer les risques de manière efficace après la découverte d’une correspondance lors du processus de LCB. Le processus de translittération des noms doit par exemple tenir compte des différences linguistiques, des variations orthographiques, des fautes d’orthographe, des pseudonymes, etc.
• La surveillance proactive : Le logiciel LCB doit alerter l’équipe Conformité sur l’évolution du profil de risque d’un client, et ce de manière rapide et efficace et avec des vérifications manuelles réduites au strict minimum.

Les fournisseurs de logiciels LCB devraient aider à réduire les faux positifs

Les alertes LCB faussement positives constituent une perte de temps et d’efficacité considérable pour tout établissement financier. Toutefois, un fournisseur de logiciels LCB performant peut aider un établissement à réduire ses taux de faux positifs. Certaines fonctionnalités d’un logiciel LCB sont particulièrement utiles à cet égard et notamment :

• La configuration en fonction du risque : Dans l’idéal, les logiciels LCB devraient pouvoir être configurés selon le profil de risque lié aux clients, aux transactions et aux secteurs industriels afin que l’établissement puisse apporter une réponse LCB plus spécifique, plus ciblée, plus précise et plus adaptée au contexte. 
• Le filtrage selon le profil : Une solution logicielle intégrant un filtrage fondé sur le profil peut refléter les profils de risque que présente chaque client. Grâce à ce type de filtrage, un établissement peut appliquer des mesures simplifiées de LCB aux clients à faible risque tout en soumettant ceux à plus haut risque à un examen plus approfondi.
• La facilité d’utilisation : Les logiciels LCB doivent être à la fois faciles à utiliser et accessibles pour permettre à l’équipe Conformité de traiter les alertes rapidement sans devoir consulter l’équipe IT.
• La sensibilité : Cette même équipe chargée de la conformité doit pouvoir adapter la sensibilité de son logiciel LCB pour ne filtrer que les attributs de données pertinents et ignorer les variables n’impliquant pas la responsabilité de l’établissement pour défaut de conformité à la réglementation LCB.
• La mise sur liste blanche: Les solutions logicielles qui intègrent des listes blanches de noms de clients approuvés peuvent remédier les fausses alertes plus rapidement.

Une mise en œuvre aussi simple que A-P-I

Afin d’améliorer leur infrastructure LCB existante, les établissements doivent évaluer le potentiel de l’interface de programmation d’application (API) REST (REpresentational State Transfer) d’un fournisseur de logiciels LCB :

• Intégration d’API : Une API REST doit faciliter la synchronisation avec les systèmes LCB existants qui assurent la gestion des cas et des dossiers clients.
• Disponibilité :L’API doit fournir les données LCB nécessaires à l’équipe Conformité de manière précise et ponctuelle pour un traitement efficace des informations essentielles, parmi lesquelles les alertes de surveillance.
• Sécurité et capacité : L’API doit satisfaire aux normes de sécurité du secteur et pouvoir gérer les exigences de capacité et de vitesse de traitement du volume de recherche d’un établissement en matière de LCB.

L’importance continue de l’expertise humaine

Le fournisseur de logiciels LCB retenu par un établissement doit venir compléter les compétences et l’expertise de l’équipe interne chargée de la conformité. Quelle que soit la puissance ou le caractère novateur d’une solution, son efficacité dépendra de la manière dont elle soutient l’équipe Conformité et fait progresser ses objectifs en la matière.

Dans la pratique, cela impliquera d’évaluer les forces et les faiblesses du programme LCB et des équipes qui l’utilisent. De même, les dirigeants d’un établissement doivent avoir l’expérience et l’expertise LCB nécessaires pour déployer un programme de conformité efficace qui s’appuiera sur la meilleure technologie. Et si besoin, l’équipe Conformité dispensera une formation et un accompagnement adaptés.

Déploiement de solutions de conformité des fournisseurs de logiciels LCB

Les établissements doivent réfléchir à la façon dont ils déploieront leur logiciel LCB au sein de leur infrastructure existante. Certains déploiements exigeront une installation sur site tandis que d’autres pourront être exécutés hors site, dans le Cloud. 

Il n’existe pas de solution universelle, mais les deux types de déploiement présentent des avantages et des inconvénients :

Déploiement de logiciels sur site : Si les solutions déployées sur site permettent de mieux contrôler l’infrastructure de conformité, les établissements qui optent pour cette formule sont cependant davantage exposés à la réglementation. De plus, les solutions sur site engendrent des coûts de services professionnels plus élevés, une phase de déploiement plus longue, sans parler d’une certaine dépendance envers le service IT pour les opérations nécessaires de maintenance, de mise à jour, de sauvegarde et de sécurité.

Déploiement de logiciels dans le Cloud : Les solutions Cloud offrent un contrôle moins direct sur l’infrastructure LCB de l’établissement. Elles réduisent cependant l’exposition à la réglementation en se chargeant des opérations de maintenance et de sécurité dans le cadre de l’offre de services contractée. Enfin, ces solutions Cloud qui permettent aux établissements de faire évoluer leur programme LCB avec plus de souplesse peuvent être déployées plus rapidement que les solutions sur site.

L’importance d’une sécurité renforcée

La lutte contre le blanchiment d’argent impose aux établissements financiers de collecter et de stocker tout un ensemble d’informations sensibles sur leurs clients. Le fournisseur de logiciels LCB partenaire de l’établissement doit donc offrir un niveau approprié de protection contre les cybermenaces et se conformer aux réglementations en matière de confidentialité telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE et la Loi sur la protection des données personnelles du consommateur en Californie (California Consumer Privacy Act, CCPA).

De même, la solution doit aider l’établissement à obtenir la certification ISO27001. Norme de gestion de la sécurité de l’information mondialement reconnue, cette certification implique des contrôles de sécurité technologiques et physiques. La protection conférée par votre logiciel LCB constituera dans une large mesure le processus d’accréditation.

C’est pourquoi les établissements doivent veiller à passer en revue les politiques de sécurité de leur fournisseur de logiciels et voir si ces dernières leur conviennent. En outre, les fournisseurs doivent disposer de stratégies de reprise après un sinistre et de continuité de l’activité pour éviter que des circonstances imprévues ne viennent perturber les services et engager la responsabilité des établissements en matière de conformité.

Évaluation et mise en œuvre de l’Intelligence Artificielle (IA)

Les outils qui s’appuient sur l’intelligence artificielle (IA), parmi lesquels l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP), peuvent améliorer sensiblement la conformité d’un établissement en matière de LCB. Dans notre enquête sur l’état de la conformité en 2023, 99 % des professionnels de la conformité chevronnés déclarent s’attendre à ce que l’IA ait un impact positif sur la détection des risques de criminalité financière. Ils envisagent des avantages spécifiques pour la surveillance des transactions. Interrogés sur les tâches où l’IA pourrait les aider le plus en matière de surveillance des transactions, les établissements en ont identifié trois à une écrasante majorité :

• La hiérarchisation des alertes – 31 % des personnes interrogées comptaient sur l’IA pour aider à classer les alertes transactionnelles en fonction du risque. L’équipe chargée de la surveillance des transactions peut ainsi identifier 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, le tout de manière réactive.
• Identification des relations – 24 % prévoyaient que l’intelligence artificielle permettrait de découvrir de nouvelles relations entre les entités et les individus surveillés. 

Comme l’indique l’enquête, la hiérarchisation des alertes est la principale mission sur laquelle les établissements se concentrent. Pour en revenir à la question des faux positifs et compte tenu du volume de données dont disposent aujourd’hui les établissements financiers, l’IA est essentielle pour leur permettre de se développer efficacement tout en continuant d’identifier les alertes LCB réellement positives avec une fiabilité toujours plus grande (voir le diagramme ci-dessous).

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