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Intelligence artificielle Vs Le blanchiment d'argent : qui sont les vrais gagnants ?

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Pour servir leur clientèle composée de millions de personnes, les banques ont mis en place des systèmes automatisés de suivi des transactions. Traditionnellement, ces systèmes sont fondés sur un nombre limité de scénarios prédéfinis, capables de détecter le blanchiment d'argent et appelés « règles » ou « conditions ». Si un titulaire de compte viole l'une de ces règles, une alerte est lancée.

Graphique Comarch

Mais cette situation est loin d'être parfaite. Premièrement, les systèmes fondés sur des règles sont généralement basés sur des modèles observés précédemment.  Ainsi, de nombreuses banques ne peuvent détecter que les cas de blanchiment d'argent similaires à ceux déjà observés dans le passé.

Deuxièmement, la plupart des systèmes de suivi des transactions existants produisent un très grand nombre d'alertes qui doivent être examinées manuellement par les analystes LBA (lutte contre le blanchiment d'argent). Il semblerait qu'environ 95 % des alarmes déclenchées par les systèmes actuels soient de fausses alarmes, comme l'a signalé Reuters. Cependant, notre expérience montre que dans certaines banques, plus de 99% des alertes ne sont pas pertinentes. Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Cela veut dire que les analystes LBA consacrent presque tout leur temps et leurs efforts à des alertes qui n'auraient jamais dû être créées.

Que pouvons-nous faire ?

Nous estimons que l'Intelligence Artificielle (IA) est l'avenir des systèmes de lutte contre le blanchiment d'argent. Nous avons démontré que les algorithmes d'Apprentissage Automatique peuvent être utilisés pour améliorer l'efficacité du processus global de lutte contre le blanchiment d'argent. La figure ci-dessous illustre le processus LBA amélioré par l'IA, avec les alertes classées par

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