Quand les décisions en matière d'AML manquent de contexte
Lorsque les banques correspondantes manquent de visibilité sur les véritables réseaux qui se cachent derrière les paiements transfrontaliers, chaque décision liée à l'AML est porteuse d'incertitude. Sans contexte fiable, les faux positifs augmentent, la confiance s'érode et l'IA est insuffisante, ce qui rend le risque réel plus difficile à détecter au moment où il compte le plus. p
6 billions
Les flux financiers illicites devraient atteindre 4 500 à 6 000 milliards de dollars d'ici à 2030.
Source : Secrétariat
70%
des dirigeants s'attendent à une augmentation du risque de crime financier en 2025.
Source : Kroll Kroll
COMMENT NOUS LE RÉSOLVONS
Intelligence décisionnelle pour les services bancaires par correspondance AML
Détecter les risques réels, réduire le bruit
Le scoring configurable, axé sur la relation, facilite la formulation d'alertes plus pertinentes, réduit les faux positifs et améliore la qualité de l'escalade.
Les relations cachées en surface
La résolution d'entités avancée et la génération de réseaux révèlent les parties finales, les intermédiaires et les chaînes de paiement.
Pilotage/surveillance, détection et enquêtes significatives en matière d'énergie
L'intelligence connectée permet un scoring plus précis, des alertes de meilleure qualité et un monitoring contextuel qui transforme la détection, le triage et les enquêtes.
Accélérer les opérations d'AML dans les banques correspondantes grâce à l'IA.
Une base contextuelle alimente les flux de travail de triage et d'enquête assistés par l'IA, favorisant des examens plus rapides, des décisions plus claires et plus dignes de confiance, et de meilleurs résultats en matière de réglementation.
L'IMPACT
Ce que nous avons réalisé
dans le temps de l'enquête (à l'échelle)
en faux positifs
envoyé pour une enquête plus approfondie
Voyez-le en action
Faites une visite autoguidée de notre plateforme pour voir comment le risque de crime financier est détecté dans les services bancaires de correspondance. Suivez les invites pour explorer comment les données connectées et l'analyse des réseaux découvrent des connexions cachées à travers des flux de paiement complexes, des contreparties et des relations que le pilotage/surveillance des transactions traditionnel manque.
Nous vous aidons à contextualiser la conformité des banques correspondantes en matière d'AML
Solutions d'intelligence décisionnelle construites sur notre plateforme.
Modernisation des données
Construire une data foundation fiable pour fournir le contexte nécessaire à la prise de décision.
En savoir plusIntelligence client
Améliorez l'expérience client et accélérez la croissance du chiffre d'affaires grâce à une vue à 360 degrés connectée des clients.
En savoir plusConnaître son client
Détecter les risques en temps réel pour identifier les risques inconnus et délivrer des notations de risque plus précises.
En savoir plusGestion des risques
Révolutionnez l'évaluation des risques grâce à une compréhension globale des emprunteurs, de leurs contreparties et de leurs relations.
En savoir plusFraude et sécurité
Découvrez les risques de fraude cachés grâce à une approche contextuelle de la détection et de la prévention.
En savoir plusCrime financier
Réduisez les faux positifs et concentrez-vous sur les risques réels en modernisant votre pilotage/surveillance AML, votre détection et vos enquêtes.
En savoir plusFAQ
Quelle est la différence entre la surveillance traditionnelle des transactions et le pilotage/surveillance contextuelle ?
Basé sur des règlessurveillance des transactionsprésentent plusieurs limites et défis, qui ont historiquement entravé leur efficacité dans la détection et la prévention des crimes financiers.
Par exemple, les règles et les seuils doivent être créés et mis à jour manuellement, ce qui rend le système moins adaptable à l'évolution et à l'émergence des menaces. De même, les systèmes basés sur des règles analysent généralement les transactions individuelles de manière isolée et ne fournissent pas toujours une vue d'ensemble du comportement des clients et des contreparties ou de leurs relations. Ils peuvent ne pas voir les liens entre des transactions ou des comptes apparemment sans rapport, ce qui peut être crucial pour identifier des réseaux de fraude plus complexes ou des schémas de blanchiment d'argent.
En revanche, en combinantplusieurs ensembles de données internes et externes tout à la fois, le pilotage contextuel/surveillance contextuelle transforme la vision du risque pour une meilleure compréhension des clients, des contreparties, de leurs relations et de leurs comportements en temps réel. Grâce à des outils avancés de Résolution d'entités et des techniques de génération de réseaux, le pilotage/surveillance contextuelle met l'accent sur les relations globales plutôt que sur le risque de transaction pris isolément.
Ce contexte supplémentaire permet d'identifier les risques cachés et de générer des alertes moins nombreuses et plus précises.Les institutions peuvent réduire l'augmentation de la conformité et les coûts opérationnels, et de mener des processus de risque plus efficaces et plus efficients fondés sur l'intelligence, sans remplacer les systèmes existants.
Comment accélérer le processus d'enquête ?
Transformer les données en intelligence est impératif pour réduire les processus manuels, identifier les connexions critiques et briser les silos entre les équipes. Pour lesEnquêtes AML, le passage à une approche fondée sur le renseignement va plus loinun événement, une relation ou une activité unique permettant une compréhension plus holistique des clients, des employés, des contreparties et des risques qui y sont liés. Grâce aux vastes capacités de la plateforme de Quantexa, les agents de renseignement disposent d'un outil puissant qui peut exécuter différentes tâches analytiques, couvrant une approche basée sur le risque et intégrant des données tierces et des sources externes pour une enquête plus approfondie.Contrairement aux systèmes traditionnels, le système de QuantexaLogiciel AMLpermet de visualiser les connexions cachées grâce à un contexte supplémentaire.
Comment les banques peuvent-elles s'y retrouver dans la complexité de l'AML ?
L'évolution des complexités et des typologies de l'AML, due à la multiplicité des canaux, des lignes d'activité et des produits, a été à l'origine d'une forte augmentation du nombre de cas de blanchiment d'argent.les défis des services financiers.Grâce à la plateforme d'intelligence décisionnelle de Quantexa, lesLogiciel AML peut transformer l'approche des banques à l'égard desconformité en matière de crime financier. Améliorer la couverture des risques, identifier les typologies complexes, repérer les risques réels, réduire les faux positifs et améliorer l'efficacité.



