Présente sur les principales routes maritimes mondiales, Hafnia dessert une clientèle diversifiée, incluant des compagnies pétrolières majeures, des sociétés de négoce et des acteurs du secteur énergétique.

Les défis du filtrage historique des clients

Avant de travailler avec ComplyAdvantage, Hafnia utilisait des systèmes de filtrage clients moins automatisés, ce qui créait plusieurs défis. L’entreprise rencontrait notamment des retards dans l’obtention des informations sur les bénéficiaires effectifs ultimes (UBO), les clients n’étant pas habitués à fournir ces données. De plus, l’accès aux données clients en temps réel était limité.

Nous avions auparavant des difficultés à faire respecter la conformité et à assurer la transparence dans l’industrie maritime, particulièrement en ce qui concerne l’obtention des données liées aux BEU.
Sinclair Coghill, Responsable – Conformité et Projets Exécutifs, Hafnia

Opérant dans plus de 100 pays, dont certaines juridictions à haut risque, Hafnia a décidé d’implémenter une solution perfectionnée de filtrage des médias défavorables et des sanctions. Cette démarche vise à mieux évaluer son exposition aux risques et à protéger sa réputation.

Dans sa recherche d’un partenaire pour le filtrage des clients, Hafnia a privilégié la facilité d’utilisation, la sécurité et la capacité d’accéder à des données en temps réel – des facteurs qui ont conduit l’entreprise à s’associer avec ComplyAdvantage. Les filtrages consolidés sur une plateforme unique, l’accès à un support continu et la possibilité de développer une solution personnalisée au fil du temps ont également été déterminants dans le processus de décision.

Une amélioration significative des résultats

Les capacités de filtrage de ComplyAdvantage ont considérablement renforcé la détection des risques d’Hafnia, en fournissant une analyse détaillée des profils de risque clients et en révélant de nouvelles opportunités commerciales.

La collaboration avec ComplyAdvantage a engendré une amélioration significative de la productivité d’Hafnia. Grâce à un outil de filtrage clients intuitif, accessible à toutes les parties prenantes, l’entreprise a réduit ses délais d’intégration, diminué les faux positifs et optimisé le temps de traitement des alertes.

Avec ComplyAdvantage, nous pouvons désormais effectuer une recherche de filtrage initiale en seulement cinq minutes — une amélioration remarquable.
Sinclair Coghill, Responsable – Conformité et Projets Exécutifs, Hafnia

L’importance d’un accompagnement continu

Hafnia a bénéficié d’une étroite collaboration avec l’équipe ComplyAdvantage, permettant à l’entreprise d’affiner sa solution de filtrage en fonction des résultats. Les retours à travers l’entreprise concernant la configuration, la fonctionnalité et les capacités du filtrage clients de ComplyAdvantage ont été positifs. Les parties prenantes ont particulièrement apprécié la simplicité de la fonction de recherche, la clarté de la documentation API et des supports, ainsi que la réactivité de l’équipe ComplyAdvantage.

La mise en place a été très simple, ne nécessitant que quelques appels d’implémentation de 30 minutes. La simplicité de la fonction de recherche a facilité la formation des utilisateurs et l’explication de la nécessité des références clients et du suivi continu.
Sinclair Coghill, Responsable – Conformité et Projets Exécutifs, Hafnia

Hafnia se réjouit maintenant d’étendre davantage son utilisation de ComplyAdvantage Mesh, d’exploiter pleinement les données disponibles et de transformer la conformité en un avantage compétitif.

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Comme tous les acteurs du marché de l’art, Phillips est confronté à la difficulté spécifique de naviguer dans ce marché international complexe, contraint notamment de préserver l’intégrité de transactions impliquant des sommes importantes et de se prémunir contre le blanchiment d’argent et d’autres crimes financiers.

Examen minutieux des structures de propriété complexes

Le marché des enchères repose sur des transactions transfrontalières complexes souvent réalisées par différents types d’entités, notamment par des entreprises et des sociétés fiduciaires. Dès lors, un processus performant et rigoureux de filtrage des clients est indispensable pour gérer les diverses structures de propriété dans le cadre des réglementations internationales.

Étant donné qu’un grand nombre de nos expéditeurs ou acheteurs effectuent des transactions par l’intermédiaire de sociétés fiduciaires ou d’entreprises, cela signifie qu’il faut examiner plusieurs étapes et plusieurs individus. Notre objectif est de nous assurer que toutes les personnes associées à l’entreprise, ou en lien avec le client, sont des personnes avec lesquelles nous pouvons faire affaire en tout confiance.

Susanna Brockman, Responsable des Opérations de service, Europe et International

C’est pourquoi Phillips recherchait une solution de filtrage des clients fiable et capable d’analyser efficacement une grande diversité d’entités et de s’adapter à l’augmentation de son propre volume de transactions.

ComplyAdvantage se démarque de la concurrence

La décision de Phillips d’opter pour la solution de filtrage des clients que propose ComplyAdvantage a été motivée en premier lieu par l’ergonomie de son interface et une présentation simple des données. Un autre facteur déterminant a été la possibilité de consolider des données critiques provenant de plusieurs sources, entre autres des listes de sanctions et des articles de médias défavorables. La formation requise étant minime, plusieurs employés de première ligne de Phillips ont rapidement maîtrisé la solution des suites d’une intégration sans heurt de l’API de ComplyAdvantage.

Un critère qui a vraiment fait la différence par rapport à la concurrence a été la simplicité de présentation du logiciel et sa navigation intuitive.

Martin Wilson, Conseiller général en chef et responsable des services fiduciaires chez Phillips

Efficacité opérationnelle

Depuis son partenariat avec ComplyAdvantage, Phillips a constaté une amélioration significative de son processus de filtrage des clients. En effet, la technologie a changé la donne en permettant aux membres du personnel de réception et du service des enchères de procéder d’un « simple clic » au filtrage rapide des clients. Ces fonctionnalités ont amélioré le processus d’enregistrement d’acheteurs et consignateurs potentiels, de même que l’intégrité des transactions en renforçant le filtrage des risques de blanchiment d’argent.

Phillips apprécie particulièrement la capacité de mise sur liste blanche de la solution ComplyAdvantage qui lui permet de différencier les nouveaux clients et les entités pré-approuvées de ceux pour lesquels un filtrage approfondi s’impose. 

La fonction de liste blanche nous est vraiment utile. Chaque fois que nous filtrons un client, il devient un peu plus facile d’assimiler les résultats et nous pouvons nous fier aux résultats fournis par ComplyAdvantage.

Susanna Brockman, Responsable des Opérations de service, Europe et International

Collaborer pour réussir

Au départ, Martin Wilson, Conseiller général en chef et responsable des services fiduciaires chez Phillips, avait des réserves sur la nécéssité de communiquer avec ComplyAdvantage après le déploiement de la solution. Cependant, il a rapidement reconnu la valeur des échanges réguliers avec les responsables de compte et de Réussite client de Phillips. Ces échanges ont aidé la maison de vente aux enchères à perfectionner ses pratiques de filtrage en les adaptant à leurs objectifs commerciaux et à leur appétit pour le risque.

L’équipe chargée de la Réussite client nous a vraiment beaucoup aidés. En effet, chaque fois que nous avions une question, que nous souhaitions en savoir plus sur des solutions plus sophistiquées ou modifier le mode de recherche, ComplyAdvantage nous a prodigué de précieux conseils et des recommandations pertinentes pour obtenir le résultat escompté et choisir l’affichage de nos résultats.

Susanna Brockman, Responsable des Opérations de service, Europe et International

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Les avantages du filtrage des médias défavorables

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

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

La réglementation autour du filtrage des médias défavorables 

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

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

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

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

Une approche fondée sur les risques

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

Le filtrage des médias défavorables et l’intelligence artificielle

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

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

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

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

Le filtrage des médias défavorables en tant qu’investissement

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

Facilité d’intégration et efficacité opérationnelle

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

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

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Parlez à un expert

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Afin de rester en conformité avec ces réglementations tout en faisant face aux menaces émergentes liées aux paiements transfrontaliers, Lumon s’est associée à ComplyAdvantage pour bénéficier de ses solutions de filtrage et de supervision des clients et des transactions

Un partenariat de longue date

La relation entre Lumon et ComplyAdvantage remonte à plusieurs années. À l’origine, Lumon cherchait à remplacer son ancienne solution de filtrage des clients car la connectivité limitée entre l’équipe Conformité et les systèmes de l’entreprise était devenue problématique. Lumon s’était donc mise en quête d’une solution capable de fournir une connectivité via une API et lui permettant de télécharger manuellement les données transactionnelles.

L’établissement a fini par constater que nombre des produits de fournisseurs historiques n’étaient pas adaptés aux FinTechs. Et Alessio Giorgi d’expliquer que son équipe « avait compris que ComplyAdvantage était consciente du manque de soutien du marché aux entreprises de la FinTech. »

Au fil des ans, les deux entreprises se sont développées parallèlement. Selon M. Giorgi, l’adoption par ComplyAdvantage de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique a été au cœur du renforcement du partenariat. L’automatisation à grande vitesse, la précision des données ainsi que la capacité à catégoriser et à organiser des données de risques pertinentes ont permis à Lumon d’obtenir de meilleurs renseignements et de les intégrer plus efficacement à l’ensemble de son système.

Des solutions qui changent la donne

La fonctionnalité de filtrage des paiements de ComplyAdvantage intégrée à sa solution de supervision des transactions basée sur Amazon Web Services (AWS) a changé la donne selon Alessio Giorgi. En effet, Lumon a pu fédérer ses activités de filtrage des paiements et de supervision des transactions au sein d’une seule et même équipe connectée à un seul système via une API unique.

Grâce à la connectivité de la solution et à la grande réactivité de ComplyAdvantage, Lumon peut gérer son exposition aux risques en toute sérénité. La fiabilité de l’équipe Réussite Client de ComplyAdvantage a également été saluée par Lumon. En effet, M. Giorgi a expliqué qu’il pouvait faire part de ses préoccupations, de ses questions et de ses problèmes à son chargé de compte dédié en sachant qu’une réponse accompagnée de propositions de solutions serait dans sa boîte email dès le lendemain matin.

« ComplyAdvantage fait preuve de soutien et de réactivité et propose une solution à la pointe de la RegTech. »

Alessio Giorgi, responsable de la conformité et Chargé de rapports sur le blanchiment (MLRO) chez Lumon

Gérer les risques de fraude liés à la pandémie

Grâce à la solution de supervision des transactions de ComplyAdvantage, la société de paiements a pu obtenir de nouveaux renseignements sur l’activité de ses clients et détecter des typologies nouvelles ou émergentes avant de créer des règles destinées à les atténuer.

«Les solutions ComplyAdvantage nous soulagent vraiment grâce au déploiement de systèmes et de contrôles à la fois pertinents et efficaces. »

Alessio Giorgi, responsable de la conformité et Chargé de rapports sur le blanchiment (MLRO) chez Lumon

Au début de la pandémie, Lumon avait constaté une augmentation soudaine de la fraude à l’investissement liée au COVID. 48 heures après avoir identifié ce phénomène, Lumon développait et déployait de nouveaux jeux de règles pour combattre la menace et empêcher que davantage de clients soient victimes d’escroqueries.

« Le déploiement des solutions ComplyAdvantage nous a permis de mieux contrôler notre cadre global de gestion des risques de criminalité financière », déclare Alessio Giorgi. « Je recommanderais sans hésiter ComplyAdvantage à d’autres établissements, en particulier à ceux dont l’ambition est de se développer à un rythme soutenu. »

Alessio Giorgi, responsable de la conformité et Chargé de rapports sur le blanchiment (MLRO) chez Lumon

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Pas de nouvelles ne veut pas forcément dire bonnes nouvelles

Soumis au dédale des réglementations de l’UE, Allianz Benelux doit respecter des règles strictes pour vendre des assurances-vie aux particuliers, des contrats d’assurance de groupe aux entreprises et accorder des prêts hypothécaires. L’assureur est tenu de se conformer, entre autres, aux directives européennes anti-blanchiment d’argent (AMLD) qui imposent aux compagnies d’assurance de signaler aux autorités compétentes toute activité suspecte liée au blanchiment d’argent ou au financement du terrorisme (BC-FT).

L’efficacité du filtrage des médias défavorables est cruciale pour honorer ces obligations. Avant de découvrir ComplyAdvantage, Allianz Benelux ne procédait qu’à des enquêtes médiatiques minimalistes et de surcroît manuelles. Dès lors, faute de lui permettre de détecter rapidement les menaces, la lenteur du filtrage des médias défavorables pouvait rendre l’entreprise vulnérable.

Le défi

La compagnie avait donc besoin d’une solution fiable capable d’analyser rapidement les sources médiatiques mondiales pour y rechercher des informations et des déclarations défavorables concernant des clients ou des partenaires. Ses objectifs étaient les suivants :

• Satisfaire aux obligations de vigilance accrue (EDD)
• Traiter en amont les manquements à la conformité
• Limiter l’impact et les retards liés à son processus de souscription et de gestion
• Anticiper les dommages à la réputation susceptibles de nuire aux relations client et à la marque

Étudiant toutes les offres pour trouver le bon partenaire, l’équipe Allianz Benelux a été impressionnée par sa rencontre avec les représentants de ComplyAdvantage en 2022 et par l’efficacité de la solution ComplyAdvantage par rapport à sa solution existante.

Pour filtrer la couverture médiatique négative, nous cherchions un outil efficace, facile à utiliser, offrant un support efficace et à prix raisonnable.

Yves Declercq – AMLCO Compliance Officer, Allianz Benelux

Un filtrage des médias défavorables plus facile pour Allianz Benelux

Le déploiement de la solution ComplyAdvantage de filtrage des médias défavorables basée sur le traitement naturel du langage a doté Allianz Benelux d’un outil proposant des alertes instantanées et pertinentes. Cette solution fournit en outre une taxonomie précise centrée sur la LCB-FT, en phase avec les contraintes réglementaires et les profils structurés de l’assureur, qu’il s’agisse de l’année de naissance, des organisations connues ou d’autres informations essentielles. Dès lors, Allianz Benelux a pu moderniser ses processus et optimiser ses flux de travail pour gagner en efficacité et alléger la charge de son équipe Conformité.

Des renseignements clairs et exploitables sur les clients et les partenaires, notamment les listes de sanctions et les mentions de non-conformité à la réglementation, ont amélioré les flux de travail et permis aux chargés de comptes de consacrer plus de temps à l’entrée en relation d’affaires des clients et à d’autres tâches essentielles.

Il a suffi de quelques jours après la signature du contrat avec ComplyAdvantage pour que tous les utilisateurs puissent travailler avec l’outil. La solution s’est avérée facile d’utilisation, flexible et rapide.

Yves Declercq – AMLCO Compliance Officer, Allianz Benelux

Allianz Benelux et ComplyAdvantage : les points forts du partenariat

Protéger Allianz Benelux et ses clients face à l’avenir

Depuis l’intégration réussie de la solution d’analyse de la couverture médiatique négative de ComplyAdvantage, le responsable de la réussite Client d’Allianz Benelux organise régulièrement des réunions pour s’assurer du fonctionnement fluide de la solution. Par ailleurs, ce dernier s’emploie à adapter les procédures de KYC de l’entreprise en fonction de l’évolution de ses besoins. 

L’adaptabilité et la réactivité de ComplyAdvantage ont permis aux analystes d’Allianz Benelux d’apprendre rapidement à utiliser la solution, aidant ainsi l’entreprise à filtrer efficacement les médias défavorables malgré l’inévitable renouvellement des effectifs.

Tous les problèmes techniques sont résolus non pas sur plusieurs jours mais en quelques heures seulement. Nous n’avions jamais connu un support aussi rapide et professionnel pour un outil informatique. En interne, nous estimons n’avoir jamais reçu meilleur support que celui de ComplyAdvantage.

Yves Declercq – AMLCO Compliance Officer, Allianz Benelux

Dans un monde où les criminels sont de plus en plus experts, le partenariat avec ComplyAdvantage protégera Allianz Benelux et sa clientèle grâce à des solutions fondées par l’IA.

Si vous cherchez une solution de filtrage des médias défavorables, il serait impensable de ne pas explorer la solution proposée par ComplyAdvantage.

Yves Declercq – AMLCO Compliance Officer, Allianz Benelux

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• Un logiciel de filtrage des médias défavorables afin de réduire votre dépendance vis-à-vis de processus manuels pour gérer l’entrée en relation d’affaires avec les clients ainsi que leur surveillance.
• Un moyen de comparer rapidement les meilleures solutions du marché.
• Des informations pour savoir comment des tiers respectés évaluent les fonctionnalités des principaux fournisseurs de logiciels de détection de la presse négative et de lutte contre le blanchiment d’argent.

Cet article présente aussi les solutions de sept fournisseurs de logiciels de filtrage de la mauvaise presse.

Les 4 fonctionnalités essentielles à rechercher dans un logiciel de filtrage des médias défavorables

Lorsqu’elle évalue des fournisseurs de logiciels de filtrage de la mauvaise presse, voici les fonctionnalités auxquelles l’équipe Conformité doit s’intéresser :

1. Une vue de l’information au niveau de l’entité. Déployé à grande échelle sans la bonne stratégie, le filtrage des médias défavorables peut créer beaucoup de bruit qui perturbera les analystes de la conformité. Pour éviter cela, les établissements financiers doivent choisir une solution qui offre une vue des principaux risques à l’échelle de l’entité grâce au regroupement des articles concernant cette même entité, plutôt que d’afficher de gros volumes d’articles bruts comme le fait un moteur de recherche. 
2. Des taxonomies alignées sur les infractions majeures. De la même façon, la solution marque-t-elle les articles de mauvaise presse de manière à interpeller les autorités de réglementation ? Sont concernées les catégories alignées sur les recommandations du Groupe d’action financière (GAFI), dont les stupéfiants et la cybercriminalité, ainsi que les catégories traitées par les principaux régimes réglementaires. Ainsi, les 22 infractions principales énumérées dans la 6ème Directive LCB (6AMLD) de l’Union européenne concernent notamment la fraude, la criminalité environnementale, la contrebande et la corruption. 
3. Des évaluations dynamiques des risques. Lorsqu’il est correctement déployé, le filtrage de la presse négative doit être au cœur de la lutte contre le blanchiment d’argent (LCB) au sens large. La mise à jour des profils de risque et des évaluations des clients doit donc être reflétée dans le processus de filtrage. Cela peut notamment conditionner la fréquence de filtrage d’un individu ainsi que le niveau de correspondances approximatives et/ou les sujets traités.
4. L’efficacité opérationnelle. Une enquête menée par ComplyAdvantage auprès de 600 décideurs dans le domaine de la criminalité financière indique que le moral des employés chargé de filtrer la presse négative constitue un défi de taille. Interrogés sur ce qu’ils attendaient en priorité d’une nouvelle solution, 53 % des personnes interrogées ont répondu l’« amélioration du moral des employés en supprimant des tâches de remédiation des alertes à la fois répétitives et sans valeur ». Que ce soit pour l’automatisation de la surveillance continue ou l’exploitation d’informations fiables, les établissements doivent identifier là où le filtrage des médias défavorables est actuellement chronophage et la manière dont une nouvelle solution pourrait résoudre ces problèmes.

Les meilleurs logiciels de filtrage des médias défavorables en 2025

1. ComplyAdvantage

La rubrique du G2 GridⓇ consacrée à la lutte contre le blanchiment d’argent (LCB) permet de comparer des fournisseurs de solutions de gestion des risques de criminalité financière à partir des évaluations des clients. Le G2 GridⓇ classe ComplyAdvantage comme un leader en matière de LCB. 

La solution de filtrage de la couverture médiatique négative (Adverse Media Screening) de ComplyAdvantage s’appuie sur le traitement du langage naturel (NLP) pour aider les établissements à analyser le risque LCB-FT à grande échelle à travers la presse négative. Répondant à toutes les recommandations du groupe Wolfsberg concernant les solutions de filtrage des nouvelles négatives, notre solution assure une surveillance continue qui permet de réduire sensiblement le nombre de dossiers en souffrance.

Elle s’appuie sur quatre fonctionnalités majeures :

• Un filtrage structuré : Au lieu d’effectuer un filtrage depuis un flux sans fin d’articles, la solution procède à un filtrage à partir de profils d’entités et d’individus structurés et actualisés en continu.
• Des listes de sources sélectionnées : Les experts en criminalité financière établissent des listes de sources spécifiques qui s’appuient sur la manière dont les criminels opèrent concrètement.
• Un apprentissage automatique contextuel : La solution filtre les occurrences dans les médias qui ne sont pas négatives en s’appuyant sur des ressources d’apprentissage automatique entraînées à partir du contexte spécifique aux médias défavorables.
• La taxonomie du GAFI : La solution exploite une taxonomie LCB-FT alignée sur les réglementations et les recommandations édictées par le GAFI.

Principales fonctionnalités de ComplyAdvantage : 

La solution de filtrage de la couverture médiatique de ComplyAdvantage est parfaitement adaptée à un large éventail d’établissements, qu’il s’agisse de banques, de compagnies d’assurance ou de prestataires de services de paiement qui ont besoin de réduire les délais d’entrée en relation d’affaires avec les clients, de renforcer la productivité de leurs analystes et de gérer la conformité de manière proactive. 

Les principales fonctionnalités de la solution sont :

• Des profils en temps réel –Utilisez des profils structurés, en temps réel et qui contiennent des informations riches et dynamiques issues de millions de points de données afin de réduire jusqu’à 80 % les délais d’entrée en relation d’affaires.
• Des flux de travail rationalisés – Concentrez-vous sur les alertes les plus importantes en automatisant les processus qui consomment beaucoup de ressources humaines et en utilisant des profils de risque sur mesure qui peuvent être créés de manière rapide et aisée.
• Des mises à jour automatisées de la KYC  – Conformez-vous aux exigences de vigilance renforcée grâce à des mises à jour automatisées qui vous permettent de vous informer en permanence sur votre client (KYC), sans devoir réaliser un nouveau filtrage manuel. 
• Des alertes sur mesure – Personnalisez votre programme à partir des risques les plus pertinents pour votre établissement et sélectionnez des listes de sources basées sur les recommandations du GAFI et sur les directives européennes sur le blanchiment d’argent (MLD).
• Une intégration aisée d’API – Fédérez au sein d’une fonction de recherche unique les flux, les systèmes de consignation et les applications dont vous dépendez.

Un traitement du langage naturel (NLP) – Utilisez une approche contextuelle pour filtrer les occurrences médiatiques non défavorables. 

2. Quantifind

Selon Crunchbase, Quantifind fournit des « solutions d’IA pour lutter contre le blanchiment d’argent et détecter les fraudes ». DNS Capital, Citi Ventures, US Venture Partners et S&P Global comptent parmi ses investisseurs. L’entreprise a son siège à Palo Alto et possède des équipes dans différentes villes américaines, ainsi qu’à Madrid et à Londres.

3. Quantexa

Fondée en 2016, Quantexa est décrite par Crunchbase comme une « plateforme d’intelligence décisionnelle pour les secteurs de la banque, de l’assurance et des services publics ». ABN AMRO Ventures, Dawn Capital et Evolution Equity Partners figurent parmi ses investisseurs.

4. Dow Jones Risk and Compliance

Selon G2, Dow Jones Risk and Compliance est « un fournisseur mondial de solutions de gestion des risques tiers et de conformité réglementaire ». Fondée en 1882, cette agence de presse est devenue une entreprise qui offre une gamme plus large de services.

5. Moody’s Analytics

Crunchbase décrit Moody’s Analytics comme un fournisseur de « renseignements financiers et d’outils analytiques ». La société a été fondée en 2008 et a depuis élargi son champ d’action en procédant notamment à de nombreuses acquisitions.

6. LexisNexis Risk Solutions

Selon Crunchbase, LexisNexis Risk Solutions « fournit des informations pour aider les clients des secteurs industriel et public à évaluer, prédire et gérer les risques ». Basée à Atlanta, en Géorgie, l’entreprise possède des représentations dans 24 pays à travers le monde.

7. LSEG Data & Analytics (Previously Refinitiv)

D’après Crunchbase, le London Stock Exchange Group (LSEG) est un « fournisseur de données et d’infrastructures pour les marchés financiers ». LSEG a racheté Refinitiv en 2021 pour étendre son offre de services.

Comment mesurer le succès de votre logiciel de filtrage des médias défavorables

Même si chaque établissement a ses propres objectifs et défis en matière de filtrage de la mauvaise presse, le succès d’un logiciel de filtrage doit se mesurer notamment d’après les critères suivants :

• Protéger la réputation de l’établissement et de ses clients. Le filtrage de la mauvaise presse peut s’avérer un outil efficace pour prévenir les risques, en particulier pour des typologies telles que les crimes environnementaux auxquelles les autorités de régulation sont de plus en plus sensibles.
• Une prise de décisions plus rapide et à partir de profils de médias négatifs grâce à une collecte efficace des informations.
• Une meilleure connaissance des risques grâce à la consultation de blogs, de journaux spécialisés et de médias nationaux de premier plan.
• Un filtrage des médias défavorables pleinement aligné sur les processus LCB au sens large et intégré à ces derniers et qui n’est pas envisagé comme un bonus facultatif.

Prochaines étapes : Découvrez le filtrage des médias défavorables de ComplyAdvantage

Découvrez pourquoi les entreprises leaders choisissent ComplyAdvantage pour le filtrage des médias défavorables, et réservez une démo pour voir la solution par vous-même.

Toutes les informations proviennent de sites web publics et sont correctes en date de mars 2024. Si vous souhaitez demander une correction, veuillez envoyer un e-mail à content@complyadvantage.com et nous serons ravis d’examiner cela avec vous.

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Le webinaire réunissant des experts du Groupe d’action financière (GAFI) et du cabinet d’études et de conseil de premier ordre Celent, a porté sur la contribution de la technologie pour combler les lacunes du processus de filtrage de la couverture médiatique négative. Le présent article s’appuie sur ces discussions pour voir comment l’apprentissage machine (ML) peut aider les établissements financiers à atténuer les défis du moment et réduire les risques liés au filtrage des informations médiatiques négatives.

Les défis classiques en matière de couverture médiatique négative

Filtrer le bruit pour localiser les données pertinentes

En matière de filtrage d’informations négatives, le principal défi auquel les analystes sont confrontés est de passer au crible de gigantesques volumes de données pour identifier les informations pertinentes. L’un des principaux problèmes est la prévalence de données non pertinentes ou parasites. 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. Il peut donc s’avérer compliqué de trouver des informations pertinentes. Pour les personnes portant des noms courants tels que Pascal ou Alain Dupont, le nombre de résultats de recherche peut atteindre les 30 millions, ce qui rend très difficile la recherche de la bonne information.

Lorsque les analystes ne parviennent pas à affiner leur recherche, des difficultés peuvent survenir. En effet, même s’ils disposent de certaines informations sur leur client, dont sa date de naissance ou son lieu de résidence, il n’est pas toujours pratique d’utiliser des outils comme Google pour affiner les recherches. Nombreux sont ceux les analystes qui essaient de lire toutes les pages qui s’affichent, mais cette solution n’est ni efficace ni rapide. En effet, il reste difficile de distinguer les informations pertinentes de celles qui ne le sont pas et il peut être compliqué de savoir si deux personnes portant le même nom sont la même personne ou pas.

Consulter des informations actualisées

Autre défi, le suivi dans la durée des informations sur les risques que pose un client. Rien n’est moins pratique que de rechercher dans des millions de résultats après chaque mise à jour. Pour résoudre ce problème, certains établissements engagent de nombreux analystes qui lisent les articles et utilisent des règles de base pour filtrer les données non pertinentes. Cette approche reste toutefois limitée car soit elle restreint le volume d’informations que chaque analyste peut examiner, soit elle nécessite un plus grand nombre d’analystes pour traiter l’énorme quantité de données à consulter.

Certains établissements choisissent d’ignorer le problème tandis que d’autres se contentent de vérifier la couverture médiatique négative pour un groupe restreint de clients à haut risque. Malheureusement, procéder ainsi ne permet pas de traiter efficacement les risques éventuels. En effet, les personnes impliquées dans des délits financiers ne sont pas toujours identifiables en tant que clients à haut risque.

Confirmer la fiabilité des informations

Les informations provenant de différentes sources, y compris de fausses nouvelles, de contenu satirique ou de sites Web extrémistes, il devient difficile d’évaluer la qualité et la crédibilité des données. Une vérification minutieuse de chaque source s’impose donc, ce qui complique encore le processus.

Il n’est pas conseillé de se fier uniquement à des sources bien connues telles que les journaux nationaux car cette approche peut faire passer à côté d’individus et de risques qui ne sont pas considérés comme importants à l’échelle nationale. La priorité étant d’identifier les risques avant qu’ils ne soient largement connus, il est donc nécessaire de s’appuyer sur une solution globale et efficace pour relever les défis du filtrage de la couverture médiatique négative.

Comment l’apprentissage automatique peut aider

L’apprentissage automatisée (ou ML) fournit des ressources d’automatisation pour surveiller en continu d’énormes volumes de médias sans se limiter à un ensemble spécifique. Les établissements financiers sont ainsi informés des risques susceptibles de les affecter. D’autres caractéristiques du ML  permettent d’atténuer les défis classiques énumérés ci-dessus :

• Cohérence et précision : Le ML peut réduire sensiblement le nombre d’erreurs humaines liées à des tâches répétitives et fournir une analyse cohérente et très précise. Le modèle de Ml prend des décisions cohérentes et s’améliore au fil du temps en apprenant en permanence à partir du volume de données toujours plus important qu’il traite.
• Filtrage multilingue : La capacité du ML à prendre en charge plusieurs langues et écritures dépasse les limites de la linguistique humaine. Superviser dans plusieurs langues permet d’élargir la couverture des sources médiatiques. Il est ainsi possible de capturer des événements ou des informations qui ne sont disponibles dans des langues autres que l’anglais, ce qui empêche de passer à côté de détails cruciaux.
• Collecte et catégorisation des données : Le ML permet aussi d’automatiser l’identification de nouvelles informations et de les distinguer de données précédemment rencontrées. Grâce à cette automatisation, les établissements restent informés des risques liés à leur clientèle existante, le tout sans être inondés d’alertes excessives en lien avec des informations redondantes.
• Un filtrage rapide : Il permet d’améliorer l’expérience du client pendant la phase d’entrée en relation d’affaires. De plus , il instaure la confiance en fournissant des informations actualisées sur les clients. Et contrairement aux analyses périodiques traditionnelles, le ML assure un suivi permanent qui permet de disposer des données les plus récentes sur les profils de risque des clients.

Les facteurs actuels de développement de l’apprentissage automatique

L’accessibilité

Tout d’abord, l’accès à une infrastructure de pointe s’est considérablement amélioré et permet désormais aux petits établissements d’accéder à des ressources auparavant réservées aux entités d’envergure. Les fournisseurs de services Cloud mettent à disposition du matériel facilement disponible et économique pour exécuter des tâches telles que l’extraction et le traitement de données, ce qui met tous les établissements sur un pied d’égalité.

Du matériel et une infrastructure de pointe

Ensuite, les progrès remarquables réalisés dans le domaine de l’apprentissage automatique, en particulier au niveau du matériel et de l’infrastructure, ont joué un rôle crucial dans le développement ML. Les puces en silicium conçues pour l’apprentissage automatique sont désormais plus puissantes et plus accessibles. Ceci a permis aux établissements d’exploiter tout le potentiel des modèles de ML sans investir massivement dans des technologies et des serveurs coûteux. Qui plus est, la disponibilité des services Cloud leur permet d’opérer dans les régions où ils ont choisi de s’implanter tout en respectant les exigences et contraintes locales ou régionales en matière de données et de réglementation.

Le traitement du langage naturel

En outre, les progrès des techniques de ML, illustrés par les avancées dans le domaine du traitement du langage naturel, ont révolutionné le secteur. En effet, ce qui était autrefois considéré comme irréalisable est devenu réalité, le traitement du langage naturel se révélant un outil puissant pour lutter contre la criminalité financière et identifier les événements indésirables avec une précision remarquable.

La pertinence

L’afflux de données du monde réel a stimulé la croissance du ML, le rendant plus pertinent et utilisable pour résoudre des problèmes de taille. Le secteur compte aujourd’hui près d’un million de personnes qui se consacrent au marquage manuel et à l’annotation des données d’entraînement d’un modèle de ML, ce qui rend cette précieuse ressource accessible via différents mécanismes.

Les différentes stratégies de filtrage de la couverture médiatique négative

Malgré les défis bien connus du filtrage de la couverture médiatique négative et la sensibilisation à ces avancées technologiques, l’adoption efficace et intégrée de ces solutions reste limitée. Différents facteurs peuvent expliquer pourquoi les différents établissements hésitent encore à profiter des avantages offerts par ces technologies.

Des tentatives ont donc été faites pour résoudre le problème du filtrage des actualités négatives au moyen de différentes approches.

L’approche via des analystes humains

Comme indiqué plus haut, la première approche consiste à employer des analystes humains pour examiner les actualités et créer manuellement des profils consultables. Cette méthode est cependant conditionnée par le nombre d’analystes embauchés, ce qui restreint la portée de la couverture médiatique. En outre, des défis comme les disparités linguistiques et le manque de cohérence persistent.

L’approche fondée sur les mots-clés

La deuxième approche adoptée par les établissements financiers est une méthode fondée sur des mots-clés. Bien que plus dimensionnable et automatisée, elle présente des inconvénients, notamment une plus grande propension aux faux positifs. L’utilisation de mots-clés tels que « tirer », « tué » ou « terroriser » peut générer des résultats avec des contextes différents, ce qui ne permet pas aux sociétés de services financiers ou au département Conformité d’un établissement d’obtenir facilement des informations pertinentes. A contrario, en l’absence de mots-clés spécifiques, cette approche peut aussi ne pas parvenir à capturer des informations essentielles dans un article.

L’approche fondée sur l’apprentissage automatique

Compte tenu des limites des deux approches susmentionnées, les raisons pour lesquelles certains établissements hésitent encore à adopter une approche fondée sur le ML pour filtrer la couverture médiatique négative sont notamment :

• Le manque de compétences : Le premier défi concerne l’intersection entre l’expertise en conformité et les compétences en ML, les deux étant des spécialités. Il est indispensable d’associer ces compétences et d’envisager le problème sous ces deux angles, sans oublier que la formation d’une telle équipe exige du temps et des efforts.
• Un marché de l’embauche concurrentiel : Recruter des experts en ML est un défi majeur car leurs compétences sont très recherchées, plus particulièrement en cas de confrontation avec des établissements technologiques plus importants pour s’accaparer les mêmes spécialistes.
• La gestion des données : Obtenir les bonnes données est vital pour entraîner des modèles ML. Même s’il existe différents ensembles de données, résoudre des problèmes spécifiques nécessite des millions d’exemples d’entraînement de modèles de ML. Créer et gérer ces données, tout comme contrôler la qualité, réaliser des tests et détecter les erreurs sur les données et les dépenses associées, sont des passages obligés.
• La formation : Certains établissements peuvent rencontrer des difficultés pour passer de systèmes traditionnels fondés sur des règles explicables à des approches de ML plus précises. Cette nouvelle approche offre une plus grande précision, mais comprendre chaque décision peut s’avérer difficile au début. Former aux avantages de cette approche et les démontrer peut aider à surmonter cet obstacle et mettre les analystes à l’aise avec la nouvelle approche.

La couverture médiatique négative selon ComplyAdvantage

ComplyAdvantage a développé une approche innovante pour son processus de filtrage de la couverture médiatique négative. Basé sur une API, le système comprend deux éléments principaux. Tout d’abord, une barre de recherche dans laquelle les clients peuvent saisir le nom d’une personne et des informations d’identification pertinentes dont le pays ou la date de naissance. Le système traite ensuite ces données pour identifier les profils de risque pouvant correspondre aux critères de recherche du client, ce qui facilite le processus d’entrée en relation d’affaires.

La deuxième phase du processus porte sur la collecte d’informations auprès de différentes sources disponibles sur Internet. ComplyAdvantage utilise la technologie de ML pour analyser et catégoriser ces données non structurées, ce qui permet de créer des profils pour des individus et des entreprises uniques qui pourront être consultés ultérieurement dans le cadre du filtrage de la couverture médiatique négative.

ComplyAdvantage veille à ce que sa base de données soit constamment mise à jour en temps réel, ce qui permet de disposer d’informations actualisées pour lancer des recherches sur des clients existants et les suivre en continu. Les algorithmes de ML lisent les informations médiatiques, identifient les personnes et les entreprises concernées, créent différentes catégories de médias défavorables et consolident ces données dans des profils complets.

Cette approche fondée sur le ML offre plusieurs avantages en termes de conformité :

• Une meilleure prise de décision : Les profils consolidés rendent la prise de décision plus efficace en présentant les informations pertinentes dans un format convivial.
• Moins de faux positifs : Disposer d’informations détaillées sur les profils (année de naissance, pays associés, catégories d’informations médiatiques négatives spécifiques,…) permet aux établissements de filtrer les faux positifs et de se concentrer sur les cas à haut risque.
• Des performances supérieures : En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des résultats précis, l’approche fondée sur le ML libère les équipes Conformité qui peuvent alors se concentrer sur des tâches plus critiques et créatives, ce qui renforce la capacité de l’établissement à identifier efficacement les vrais risques.

Pourquoi investir maintenant ?

Compte tenu des avantages qu’offre l’apprentissage automatique, il est légitime de se demander pourquoi s’appuyer dès maintenant sur cette technologie pour résoudre les problèmes liés à la couverture médiatique négative.

Deux facteurs clés justifient cette urgence.

1. Tout d’abord, les défis liés au filtrage de la couverture médiatique négative sont de plus en plus complexes en raison de la croissance exponentielle du volume de médias et de leur nature furtive et changeante. En effet, différentes publications et sources publient en permanence des articles qui sont édités en temps réel, ce qui nécessite un traitement efficace de l’information.
2. Ensuite, les enjeux se sont sensiblement accrus avec les autorités de régulation qui exigent des sociétés de services financiers qu’elles s’appuient sur des pratiques de supervision rigoureuses.

La convergence de ces facteurs rappelle l’ampleur du problème à résoudre. Néanmoins, les progrès technologiques permettent désormais de relever ces défis efficacement.

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En juillet 2022, le Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale des États-Unis a déclaré : « Les banques doivent appliquer une approche fondée sur les risques à l’obligation de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD), y compris lorsqu’elles définissent les profils de risque de leurs clients. » Il ressort du développement de cette idée dans la suite du communiqué que le Conseil attend manifestement des banques qu’elles mettent en œuvre et adoptent pleinement ces principes conformément aux obligations énoncées dans la législation sur la Loi sur le secret bancaire (BSA)/LCB.

Les attentes sont les mêmes sur les autres grandes places financières. Au Canada, au Royaume-Uni, dans l’Union européenne et dans d’autres grands centres financiers internationaux, les autorités de réglementation appliquent une approche de la supervision fondée sur les risques qu’elles entendent également voir adopter par les banques et autres établissements financiers.

Dans l’UE, la directive d’application la plus récente, couramment appelée 6AMLD, renforce les exigences en matière de LCB-FT en normalisant la définition de 22 infractions sous-jacentes constitutives de blanchiment. Ce texte étend par ailleurs les sanctions et les responsabilités pénales en cas de non-respect de l’obligation de prévention du blanchiment.

Devenu un élément essentiel de l’arsenal anti-blanchiment des banques, le filtrage de la couverture médiatique négative est d’autant plus important pour une approche fondée sur les risques.

Que les clients soient des particuliers ou des entreprises, il est impératif de gérer les relations à haut risque dans le cadre d’une évaluation des risques lors de l’entrée en relation d’affaires en consultant les données de couverture médiatique négative pour atténuer un large éventail d’activités criminelles, surtout si des opérations de blanchiment d’argent et de financement du terrorisme (BC-FT) peuvent en découler.

Dès lors, la conception des solutions de couverture médiatique négative doit intégrer toutes les catégories de risques envisageables lors des contrôles LCB-FT de vigilance à l’égard de la clientèle. Les réglementations LCB recommandent explicitement de prendre des mesures de vigilance renforcée en cas d’exposition politique, d’activité dans des pays à haut risque, d’historique de risque défavorable ou de circonstances anormales, autant de cas où le filtrage de la couverture médiatique négative s’impose.

L’approche fondée sur les risques tient compte par ailleurs du caractère dynamique du risque, autrement dit que le profil d’un client considéré « à faible risque » lors de l’entrée en relation d’affaires peut rapidement évoluer. En règle générale, les banques contrôlent tous leurs clients régulièrement en mettant à jour la KYC à intervalles variables selon le niveau de risque évalué au départ. Toutefois, l’approche fondée sur les risques exige un système capable de signaler tout changement significatif du profil de risque pour éviter d’éventuels problèmes par la suite. Souvent appelé « KYC perpétuelle », la supervision continue et en temps réel des clients existants suppose que tout nouvel événement de risque à propos d’un client existant soit signalé à des fins d’enquête. Les autorités de réglementation insistent davantage sur ce point car l’efficacité des contrôles LCB est au cœur des discussions.

Les données de couverture médiatique négative sont généralement obtenues en interrogeant des moteurs de recherche ou des bases de données. Néanmoins, ces méthodes ne sont pas adaptées au suivi en temps réel. Par conséquent, aux États-Unis, au Canada et en Europe, les banques adoptent de plus en plus des solutions s’appuyant sur l’IA et qui peuvent accéder à des informations provenant de millions de points de données sur Internet et les associer pour obtenir des informations exploitables sur les risques en temps quasi réel.

Mieux tirer parti de la couverture médiatique négative

Les données de la couverture médiatique négative spécifiquement liées au large éventail d’infractions sous-jacentes définies par le GAFI (et désormais incluses dans le champ d’application élargi de la nouvelle loi anti-blanchiment d’argent aux États-Unis) sont essentielles pour gérer efficacement les niveaux plus élevés de risque client.

Malgré tout, gérer le risque ne signifie pas s’égarer dans l’élimination forcenée de tout risque. Les Gouverneurs de la Réserve fédérale ont déclaré par ailleurs : « Les Agences continuent d’encourager les banques à gérer les relations avec les clients et à atténuer les risques en fonction de ces relations plutôt que de refuser de fournir des services bancaires à des catégories entières de clients. »

Les établissements financiers intelligents tirent parti de cette situation et obtiennent un avantage commercial en déployant une puissante approche fondée sur le risque et en utilisant des solutions technologiques qui automatisent un grand nombre de processus liés à la couverture médiatique négative. Les équipes Conformité y gagnent un temps qui leur permet de comprendre, d’analyser et d’interpréter correctement les risques avant de prendre des décisions appropriées.

Le filtrage de la couverture médiatique négative est un aspect toujours plus important d’un programme LCB bien équilibré. Bien que les recommandations relatives au filtrage de la couverture médiatique négative paraissent d’emblée moins structurées que d’autres exigences réglementaires liées à la CDD, aux sanctions ou aux PPE, les professionnels de la conformité sont encouragés à utiliser des outils de pointe et des solutions automatisées pour réduire les efforts manuels et aller au-delà des exigences réglementaires au lieu de se contenter de les respecter.

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Jusqu’à récemment, de nombreux établissements financiers se sont concentrés sur la détection du blanchiment et la récupération des produits du crime. Les affaires de répression les plus médiatisées portant sur l’acte de blanchiment lui-même, il est compréhensible que les établissements financiers et les autorités de réglementation aient concentré leurs ressources sur cette question.

Mais cette approche n’est pas sans risques. Compte tenu de l’évolution de la législation, qui cible désormais la facilitation et le manque de prévention de la criminalité financière, les équipes Conformité et Opérations sont de plus en plus contraintes de détecter et de signaler le cadre plus large des délits qui constituent des infractions sous-jacentes au blanchiment d’argent. Si ces établissements ne le font pas, ils s’exposent alors à des poursuites pénales et à des sanctions réglementaires. Obligation juridique à part, les établissements ont également l’obligation morale de contribuer à mettre au jour les activités criminelles, du moins lorsqu’il leur est raisonnablement possible de le faire.

Pour ce faire, ces établissements ne doivent pas seulement identifier de potentielles opérations de blanchiment d’argent en lien avec les activités de leurs clients, mais aussi adopter une vision plus large leur permettant d’identifier des liens avec des infractions sous-jacentes et de superviser en continu les risques liés aux clients.

Mais ce n’est pas une mince affaire. 2022 a été une année difficile pour les praticiens de la lutte contre la criminalité financière et 2023 ne semble pas devoir être plus facile. Les équipes Conformité sont de plus en plus sollicitées.

Lors d’une récente table ronde chez Transform Finance UK, j’ai accueilli des représentants d’un large éventail d’entreprises, y compris certains des plus grands établissements financiers du monde. Ils m’ont fait part de leur point de vue éclairé sur les défis auxquels ils sont confrontés en matière de détection des infractions sous-jacentes et ils m’ont fait des recommandations en matière de bonnes pratiques.

Voici les trois principaux enseignements que j’ai tirés de cette discussion.

1. L’omniprésence du court-termisme est un frein à la résolution des problèmes

Les résultats de nos travaux sur l’état de la criminalité financière indiquent que 69 % des établissements britanniques prévoient d’augmenter leurs effectifs cette année, ce qui est bien plus élevé que la moyenne mondiale de 58 % Ce constat a été partagé par l’ensemble des participants, les établissements choisissant souvent, pour des questions de réactivité, d’investir dans du personnel plutôt que dans des solutions technologiques. Beaucoup ont évoqué les délais interminables pour déployer les solutions technologiques des fournisseurs comme étant un obstacle à l’adoption de la technologie, tout en soulignant qu’embaucher est une solution plus rapide pour résoudre un problème de conformité immédiat.

Cependant, l’augmentation des effectifs peut entraîner plus de problèmes qu’elle n’en résout. En effet, les établissements sont confrontés à des pénuries de compétences et de main-d’œuvre à l’échelle nationale, ce qui fait grimper les salaires des postes Conformité, sachant que l’augmentation des effectifs pèse également plus sur les processus et les équipes Assurance qualité. Cette approche réactive traite les symptômes et non pas la cause. Pour s’attaquer à la racine du problème, les établissements financiers doivent adopter une approche plus réfléchie.

Les décisions de recrutement doivent être traitées de manière stratégique en tenant compte des compétences techniques très demandées qui font souvent défaut aux équipes en charge de la conformité. En créant des défenses qui associent ce que le talent humain et les technologies peuvent offrir de mieux, les établissements peuvent détecter plus efficacement le blanchiment d’argent et les infractions sous-jacentes associées. La technologie peut être déployée pour évaluer et trier les risques à grande échelle tout en gérant les cas répétitifs à faible risque, ce qui permet aux humains de consacrer leurs compétences plus fines à des tâches de conformité plus complexes et à plus haut risque.

2. Des processus clairs sont nécessaires pour hiérarchiser les menaces et assurer une circulation fluide de l’information.

Les défis humains décrits ci-dessus sont aggravés par les nombreux silos au sein des flux de travail de conformité à la lutte contre la criminalité financière, plus particulièrement au sein des très grands établissements. Il n’est pas rare que chaque processus de conformité, depuis la supervision des activités des clients jusqu’au filtrage des sanctions, soit géré par des équipes distinctes.

Cela pose un défi aux dirigeants qui ont besoin que leurs équipes soient attentives à l’ensemble du paysage des risques, y compris les infractions sous-jacentes. Les processus et les procédures doivent préciser les implications d’une quelconque alerte, supprimer les obstacles à la communication et s’assurer que les analystes savent transmettre les alertes à qui de droit.

Il faut également envisager de former l’ensemble de l’établissement à la détection d’infractions sous-jacentes présumées pour veiller à ce qu’aucune activité suspecte ne passe sous les radars. Certaines approches impliquent la formation ou une meilleure interaction avec les services répressifs pour fournir aux analystes une meilleure compréhension contextuelle du déroulement concret des infractions sous-jacentes.

3. En 2023, il sera indispensable d’investir dans des outils pilotés par l’intelligence artificielle (IA) pouvant aider à dimensionner et à automatiser la détection des risques de criminalité financière.

Si elles ne sont pas correctement configurées, les solutions technologiques déployées peuvent générer des taux de faux positifs très élevés. Pour preuve, un établissement avec lequel je me suis entretenu a enregistré des taux de faux positifs de 95 %. Malheureusement, cette situation est loin d’être exceptionnelle.

C’est pourquoi il est vraiment important de déployer des outils fondés sur l’IA et qui peuvent être adaptés à l’appétit pour le risque tout en étant assez souples pour affronter les risques émergents que sont notamment l’évolution des régimes de sanctions, les changements de statut des personnes politiquement exposées (PPE) et les actualités défavorables.

Bien utilisée, la technologie peut contribuer à renforcer massivement les performances. Dans un cas d’utilisation spécifique, à savoir le filtrage des actualités défavorables, j’ai constaté que l’utilisation de l’IA avait permis de réduire jusqu’à 90 % le taux de faux positifs et de 80 % la durée des cycles de mise en relation d’affaires, des statistiques que les équipes Conformité accueilleraient favorablement, de même que le marché et les clients.

Découvrez la solution du filtrage des actualités défavorables de ComplyAdvantage

Découvrez comment le filtrage des actualités défavorables par l’IA peut aider votre établissement à optimiser ses performances et à mieux identifier les infractions sous-jacentes.

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Finiata est une entreprise en pleine croissance qui propose une solution de crédit automatisée et flexible aux petites entreprises à travers l’Europe. Fondée en 2016, l’entreprise est financée par des investisseurs européens de premier plan et dispose de trois représentations situées à Berlin, Varsovie et en Ukraine. Son objectif est de fournir à chaque propriétaire de petite entreprise des outils simples pour gérer facilement les performances financières de son entreprise et réagir dès les premiers signes d’alerte.

Secteur d’activité : Prêts

Produit : Filtrage des clients

Le recours à ComplyAdvantage comme fournisseur de données LCB nous a permis d’automatiser et de réduire sensiblement la charge de travail manuelle et le temps passé à gérer les alertes. — Paulo Andrade, Responsable en chef des produits Finiata, Finiata

Le résultat

La rapidité et la facilité d’intégration ont permis à Finiata de commencer à gérer ses risques de manière plus rapide et efficace. L’entreprise opère dans un secteur où un haut degré d’automatisation est nécessaire, non seulement pour offrir une expérience utilisateur supérieure, mais aussi pour accroître la rentabilité lorsque les marges par client sont serrées.

L’équipe Conformité de Finiata a vu sa charge de travail manuelle réduite, ce qui lui a permis de concentrer plus de temps et d’énergie à d’autres aspects de l’entreprise et d’assurer ainsi la continuité de l’activité. En outre, grâce à un faible taux de faux positifs, Finiata peut atténuer en toute confiance les risques, identifier rapidement les fraudeurs potentiels et continuer à garantir une expérience fluide à ses clients.

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