À mesure que la banque de détail devient plus interconnectée, le crime financier est de plus en plus dispersé à travers les paiements, l'activité de trésorerie, les flux transfrontaliers et les facilitateurs tiers. Les systèmes AML existants, basés sur des règles, ne disposent pas du contexte dont les capacités d'analytique avancée et d'IA ont besoin pour distinguer le risque réel du bruit, ce qui permet aux réseaux criminels d'échapper à la détection. Sans une vue unifiée des clients, des contreparties et des réseaux, les banques peinent à remonter à la surface du vrai risque en toute confiance.
Les flux financiers illicites devraient atteindre 4 500 à 6 000 milliards de dollars d'ici à 2030.
Source : Secrétariat
L'IA générative est désormais le risque externe n°1 pour les fonctions de crime financier.
Source : ACAMS
COMMENT NOUS LE RÉSOLVONS
Unifier les données internes et externes fragmentées en des vues enrichies et fiables des clients, contreparties et activités des particuliers et des PME.
Une fondation de données connectées fournit une vue holistique qui alimente les enquêtes au-delà des alertes isolées, apportant un contexte comportemental et de réseau complet à la détection des risques AML de la vente au détail.
La génération de graphes permet de découvrir des activités suspectes, des facilitateurs cachés et des comportements coordonnés dans l'ensemble de l'écosystème bancaire.
Les données connectées et contextuelles alimentent l'IA explicable et le scoring basé sur la typologie dans le cadre du pilotage/surveillance contextuel/surveillance contextuelle des transactions, de la détection et des enquêtes, ce qui permet d'accélérer les actions et de renforcer les programmes AML de la vente au détail.
L'IMPACT
dans le temps de l'enquête (à l'échelle)
en faux positifs
envoyé pour une enquête plus approfondie
Découvrez comment les données connectées, le scoring basé sur la typologie et l'analyse des réseaux font remonter à la surface le véritable risque à travers les clients et les activités de détail, en coupant court au bruit des alertes pour lutter contre l'AML dans les banques de détail.
Construire une data foundation fiable pour fournir le contexte nécessaire à la prise de décision.
En savoir plusAméliorez l'expérience client et accélérez la croissance du chiffre d'affaires grâce à une vue à 360 degrés connectée des clients.
En savoir plusDétecter les risques en temps réel pour identifier les risques inconnus et délivrer des notations de risque plus précises.
En savoir plusRévolutionnez l'évaluation des risques grâce à une compréhension globale des emprunteurs, de leurs contreparties et de leurs relations.
En savoir plusDécouvrez les risques de fraude cachés grâce à une approche contextuelle de la détection et de la prévention.
En savoir plusRéduisez les faux positifs et concentrez-vous sur les risques réels en modernisant votre pilotage/surveillance AML, votre détection et vos enquêtes.
En savoir plusBasé 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.
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.
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 des coûts de l'AML.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.
