Les institutions financières gèrent actuellement de nombreuses transactions qui atteignent des millions de personnes par jour, sans égard aux frontières, des devises ou des plateformes de cette économie numérique. Les méthodes traditionnelles de suivi de la transaction ne sont plus efficaces à mesure que la criminalité financière devient plus sophistiquée et fréquemment engagée. C'est là que la surveillance des transactions sur l'IA arrive pour changer le jeu en termes de façon dont les banques, les fintechs et les organismes de réglementation empêchent le blanchiment d'argent, la fraude, le financement terroriste et d'autres activités illégales.

L'intelligence artificielle, ou IA, est venue comme un gros pistolet dans la guerre pour les délits financiers, avec vitesse, évolutivité et précision exceptionnelle dans l'analyse des modèles de transaction compliqués. De l'élimination des faux positifs à la détection des menaces émergentes, les systèmes de surveillance des transactions basés sur l'IA révolutionnent les processus de conformité partout dans le monde.

Dans cet article, nous examinerons comment fonctionne la surveillance des transactions sur l'IA, les avantages, ainsi que les défis, les meilleures pratiques de mise en œuvre, tout en soulignant sa contribution à la transformation de la forme du futur blanchiment d'argent (LMA) et de la conformité réglementaire.

Qu'est-ce que la surveillance des transactions AI?

Une carte de paiement bleue est détenue près d'un lecteur de carte de sujets blanches sur une table à côté d'une tasse et d'un verre d'eau.

La surveillance des transactions AI fait référence à l'application de l'intelligence artificielle et d'autres technologies avancées telles que l'apprentissage automatique (ML) en temps réel pour trouver une activité financière suspecte ou anormale. Les systèmes basés sur des règles conventionnels sont basés sur des seuils statiques et des règles manuelles, qui se traduisent par de plus grands points positifs et des risques manqués.

Les systèmes d'IA, au contraire, prennent ce qui a été observé à partir des anciens modèles et comportements de transaction.

  • S'adapter automatiquement aux changements dans les tactiques criminelles.
  • Réduction des fausses points positifs en explorant le contexte.
  • Détectez les régimes sophistiqués, transfrontaliers et en couches de blanchiment d'argent.
  • Améliorer la notation et la hiérarchisation des risques.

Lorsque l'analyse des données en temps réel est associée à la modélisation prédictive, l'IA améliore considérablement la précision et l'efficacité de la surveillance des transactions.

Pourquoi la surveillance des transactions conventionnelle échoue?

L'industrie utilise des systèmes de surveillance des transactions traditionnels depuis des décennies. Ces systèmes fonctionnent sur la base des règles prédéfinies (par exemple, signalant toutes les transactions de 10 000 $ ou plus ou des transactions répétées à des pays à haut risque). Bien qu'ils offrent un niveau de protection minimum, les mesures de sécurité sont livrées avec de grandes limites:

  • Taux de faux positifs élevés: Les systèmes typiques ont tendance à envoyer des alertes sur les transactions légitimes, noyant les équipes de conformité.
  • Manque d'adaptabilité: Il ne faut pas longtemps avant que les criminels ne maîtrisent l'art de plisser des règles statiques.
  • Revues manuelles: Le personnel doit vérifier manuellement les cas signalés, ce qui crée des retards et des opérations de charges.
  • Incapacité à détecter de nouveaux modèles: Les approches complexes dans le blanchiment telles que le schtroumpf ou le blanchiment d'argent basé sur le commerce peuvent passer non détectées.

C'est pourquoi la surveillance des transactions de l'IA est de plus en plus considérée comme la prochaine étape de l'évolution de la conformité au crime financier.

Un groupe de personnes à un terminal POS avec un ordinateur portable et un téléphone.Un groupe de personnes à un terminal POS avec un ordinateur portable et un téléphone.

Comment fonctionne la surveillance des transactions AI?

Les solutions de surveillance des transactions AI utilisent un mélange de techniques utilisées pour mesurer le risque et identifier l'activité suspecte:

  1. Algorithmes d'apprentissage automatique: Les modèles d'IA sont formés à l'aide de données antérieures (y compris des rapports d'activités suspects signalés, ou SRAS) pour pouvoir identifier un comportement anormal. En conséquence, le modèle devient meilleur pour détecter les modèles de risque complexes et subtils au fil du temps.
  2. Analyse comportementale: L'IA peut construire des profils de clients et déterminer le comportement atypique. Par exemple, si un client qui transfère toujours 500 $ par mois filme 50 000 $ à un compte offshore, le système l'inclate.
  3. Traitement du langage naturel (PNL): En conséquence, certaines plateformes utilisent un PNL pour rechercher des données non structurées telles que les descriptions de transactions, les e-mails ou les notes, et offrent une vue plus large de l'activité des clients.
  4. Détection d'anomalie: Les systèmes d'IA identifient les valeurs aberrantes en utilisant la comparaison avec des milliers d'autres comportements de transaction. Ils non seulement font des exigences concernant le montant des transactions, mais également concernant leur calendrier, leur fréquence et leur lieu.
  5. Surveillance en temps réel: Contrairement aux systèmes basés sur un lot qui analysent les données après coup, les systèmes axés sur l'IA fournissent des alertes en temps réel qui permettent aux institutions d'agir immédiatement après la détection des risques.

Avantages de surveillance des transactions AI

Il existe de nombreux avantages de la mise en œuvre de l'IA pour le suivi des transactions. Certains des principaux avantages de la surveillance des transactions IA comprennent:

  1. Précision améliorée: Avec moins de faux positifs, l'IA garantit que l'équipe de conformité peut se concentrer sur les menaces réelles. McKinsey déclare que l'IA peut réduire de moitié les faux positifs en même temps que l'augmentation de véritables taux positifs.
  2. Évolutivité: Les systèmes d'IA peuvent également suivre des millions de transactions par le biais de comptes, de pays et de devises sans ralentir, et par conséquent, ils peuvent être idéaux pour les grandes institutions ou les opérations mondiales.
  3. Détection et réponse plus rapides: La surveillance en temps réel signifie que l'activité suspecte est signalée et étudiée lors de l'occurrence, ce qui signifie qu'il ne faut pas des heures ou des jours pour que l'un ne soit exposé au risque.
  4. Apprentissage adaptatif: Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, les modèles d'IA apprennent et s'améliorent avec le temps. En d'autres termes, ils peuvent s'adapter à de nouvelles techniques de criminalité et à des demandes de requis.
  5. Rentabilité: L'automatisation de nombreux processus d'évaluation des transactions permet aux institutions de couvrir les coûts de la main-d'œuvre et de passer à des activités de conformité plus stratégiques.
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Choisir des cas d'utilisation du monde réel

La surveillance des transactions AI est déjà utilisée par les institutions prospectives dans les bancaires, les fintech, l'assurance et même les plateformes de crypto-monnaie. Les cas d'utilisation courants comprennent:

  • Anti-blanchiment d'argent (AML): L'IA reconnaît la superposition ou la structuration des flux de fonds inhabituels.
  • Détection de fraude: AI suit l'activité de la carte et la prise de contrôle du compte, ainsi que des modèles de connexion étranges.
  • Panneau des sanctions: AI est mieux que d'effectuer ce type de chèque par des transactions croisées avec des sanctions et des listes de surveillance.
  • Prévention du financement terroriste: L'analyse comportementale identifie les modèles qui sont caractéristiques du financement illicite.
  • Conformité réglementaire: Les alertes générées par l'AIA facilitent les audits de conformité et les rapports d'activités suspects (SAR).

Difficultés d'utilisation de l'IA pour la surveillance des transactions

Malgré les avantages évidents, la mise en œuvre d'un système de surveillance des transactions d'IA n'est pas une conduite en douceur; Il y a des défis:

  1. Qualité et disponibilité des données: Les modèles d'IA ont besoin de bonnes données qui ont été étiquetées pour fonctionner efficacement. Le manque d'hygiène de données ou d'incohérence dans les données antérieures peut noyer les performances.
  2. Transparence du modèle: Les régulateurs s'attendent à ce que les institutions disent comment les systèmes fonctionnent. Il y a des préoccupations concernant les problèmes réglementaires et éthiques concernant l'interprétation des modèles Black Box AI.
  3. Les faux positifs existent encore: L'IA diminue les faux positifs, mais il n'y a pas de système parfait. Un fort processus d'examen humain est encore nécessaire pour confirmer une activité suspecte.
  4. Complexité d'intégration: Il n'est pas toujours facile d'intégrer l'IA dans les systèmes hérités, en particulier pour les banques qui ont de grandes et complexes piles technologiques.
  5. Incertitude réglementaire: Les réglementations AI évoluent toujours. Les institutions financières doivent garantir que leurs systèmes d'IA sont conformes aux directives de la LMA, aux lois sur la confidentialité des données et aux normes d'explication.
Une personne détient un téléphone pour effectuer un paiement sans contact dans un registre White Square tandis qu'une autre personne se tient derrière le comptoir.Une personne détient un téléphone pour effectuer un paiement sans contact dans un registre White Square tandis qu'une autre personne se tient derrière le comptoir.

Meilleures pratiques de l'implémentation de surveillance des transactions en IA

Pour obtenir les plus grands avantages et éviter les risques au maximum, les pratiques suivantes sont les meilleures:

  1. Commencez par un cas d'utilisation cristalline: Choisissez les objectifs concrets (par exemple, réduisez ou augmentez les faux positifs, améliorez la détection de la LMA) et définissez où l'IA apportera le plus de contribution.
  2. Investir dans des données de haute qualité: Rendez vos données propres, standardisés et complétés. Les performances de l'IA ne sont que la façon dont ses performances dépend du type de données de formation avec lesquelles elle a été formée.
  3. Utiliser des modèles hybrides: En plus de cela, combinez des systèmes basés sur des règles avec l'IA pour avoir une approche en couches. L'IA peut compléter les systèmes traditionnels et ne pas les remplacer dans les premiers stades de l'adoption.
  4. Assurer l'explication du modèle: Sélectionnez les fournisseurs qui donnent un aperçu de la prise de décision. Cela facilite la préparation à l'audit et la victoire de la confiance des régulateurs.
  5. Renforcement des capacités du personnel et création d'une expertise interne: Votre équipe doit savoir comment fonctionne le modèle d'IA, comment analyser les alertes, ainsi que comment bien communiquer avec le système.
  6. Maintenir une surveillance et un réglage continus: Recycler les modèles, mettre à jour les entrées de données et suivre quotidiennement les mesures de performances. Les stratégies criminelles changent – votre IA devrait aussi.

Surveillance et conformité des transactions AI de l'avenir

L'application AI dans la surveillance des transactions n'est plus une chose de l'avenir – elle se produit aujourd'hui. Certains des organismes de réglementation qui accordent une attention particulière à la nécessité d'examiner l'IA et l'apprentissage automatique dans les contextes de l'amélioration des résultats de la LMA comprennent le Financial Action Task Force (FATF), Financial Crimes Enforcement Network (FINCEN) et l'autorité bancaire européenne (EBA).

Au cours des prochaines années, nous devrions pouvoir:

  • Augmentation de la clarté réglementaire en ce qui concerne l'explication et la gouvernance de l'IA.
  • Utilisation élargie de la surveillance en temps réel même dans les institutions de taille moyenne.
  • Incorporation de l'IA avec analyse de la blockchain dans le monde de la crypto-monnaie.
  • Les rapports et l'automatisation de l'audit dirigés AI simplifient les processus de conformité.

Après tout, la surveillance des transactions en IA ne remplacera pas le jugement humain; Cela le permettra de le responsabiliser. En traitant la nature de montage et sophistiqué des transactions financières modernes, l'IA permet aux agents de conformité de se concentrer sur ce dont ils ont le plus besoin. Faire des choix stratégiques instruits qui assurent la sécurité des institutions et en conformité.

Réflexions finales

Surveillance des transactions AI: pensées finales.Surveillance des transactions AI: pensées finales.

La criminalité financière et la complexité réglementaire sont en augmentation, et il y a un besoin de solutions plus intelligentes, plus rapides et plus agiles. La surveillance des transactions AI fournit exactement cela – un moyen rapide, intelligent et évolutif d'identifier et de gérer les risques en temps réel. Soyez vous une banque traditionnelle, un prêteur numérique ou une échange de crypto, l'investissement dans l'IA pour la surveillance des transactions peut vous éviter d'être non conforme aux règles, de réduire les coûts et de protéger votre entreprise contre la menace en constante évolution du crime financier.

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