Le problème du contexte dans les enquêtes modernes
Les enquêtes sur les crimes financiers souffrent d'un manque criant de contexte alors que les menaces deviennent de plus en plus complexes et interconnectées. Les données fragmentées, les systèmes cloisonnés et les processus manuels réduisent la visibilité, ralentissent les décisions et érodent la confiance. À mesure que les organisations adoptent l'IA, l'absence de données connectées et contextuelles devient un obstacle encore plus important à l'impact et à l'évolutivité.
$6T
Les flux financiers illicites devraient atteindre 4 500 à 6 000 milliards de dollars d'ici à 2030.
Source :Secrétariat
2-5%
On estime que 2 à 5 % du PIB mondial sont blanchis chaque année.
Source :UNDOC
COMMENT NOUS LE RÉSOLVONS
Intelligence décisionnelle contextuelle pour les enquêtes
Construire une fondation de données connectées et riches en contexte.
Connecter les données internes et externes pour créer une vue holistique des entités, en allant au-delà des transactions isolées vers un véritable contexte d'enquête qui permet de découvrir les réseaux organisés.
Transformer les risques cachés en actions décisives grâce à l'intelligence décisionnelle
Appliquer l'analytique avancée et l'IA pour couper à travers le bruit, identifier clairement le vrai risque et guider les enquêteurs vers les bonnes décisions au bon moment.
Des enquêtes fiables et explicables
Inscrire les résultats de l'IA dans un contexte riche pour garantir la transparence et l'explicabilité, renforcer la confiance des enquêteurs tout en répondant aux exigences réglementaires et opérationnelles.
Accélérer et étendre les enquêtes
Réduire les efforts manuels, concentrer les ressources sur les cas les plus risqués et améliorer les flux de travail existants pour permettre une réponse coordonnée et proactive à la criminalité financière complexe.
L'IMPACT
Ce que nous avons réalisé
dans le temps de l'enquête (à l'échelle)
résolution des données
consacrés aux enquêtes
Accélérer, dimensionner et améliorer les enquêtes avec Quantexa
Voyez-le en action
Découvrez comment les données internes et externes connectées et l'analyse des réseaux mettent au jour les risques cachés parmi les clients et les contreparties, révélant des schémas que les contrôles AML traditionnels ne voient pas.
Nous vous aidons à contextualiser les enquêtes
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. À l'aide d'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'importants changements dans la manière de gérer le 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.
