Comment l'IA et l'automatisation sont essentielles à la conformité et à la lutte contre la fraude financière

Le changement de paradigme

La lutte contre la fraude financière et le blanchiment d'argent s'intensifie, car les fraudeurs déploient des techniques de plus en plus sophistiquées et les coûts de la criminalité financière ne cessent d'augmenter. Dans le même temps, les exigences réglementaires sont de plus en plus strictes et imposent des charges supplémentaires aux entreprises.

Les organisations ont le devoir de prévenir la fraude chaque fois qu'elles le peuvent, mais le personnel chargé de la lutte contre la fraude étant déjà très sollicité, l'automatisation par l'IA pourrait être la clé pour suivre le rythme effréné imposé par les gangs criminels.

Le défi croissant de la vague de criminalité financière‍

La criminalité financière est devenue une menace importante pour l'économie mondiale, le coût annuel de la fraude dépassant les 1 000 milliards de dollars selon la Global Anti-Scam Alliance.

Les coûts augmentent à mesure que les criminels, à la recherche de meilleures marges bénéficiaires, investissent dans des tactiques avancées pour exploiter les vulnérabilités des systèmes financiers. Ces méthodes comprennent des cyberattaques sans précédent, l'usurpation d'identité et des systèmes complexes de blanchiment d'argent qui sont difficiles à détecter et à prévenir. Pour les institutions financières, rester à l'avant-garde de ces menaces est un défi permanent.

Ces défis sont aggravés par le renforcement des exigences réglementaires auxquelles les entreprises doivent se conformer, notamment les lois DORA et AML6 dans l'UE et la loi sur les services et marchés financiers (Financial Services and Markets Act) au Royaume-Uni. Au niveau mondial, les coûts de mise en conformité sont montés en flèche, les entreprises dépensant plus de 200 milliards de dollars par an pour répondre aux exigences réglementaires, dont 60 % sont consacrés à la main-d'œuvre. Le non-respect de la réglementation peut entraîner des sanctions sévères, ce qui alourdit encore la charge financière.

Les équipes chargées de la conformité sont les héros méconnus dans ce domaine, car elles sont chargées d'exercer une diligence raisonnable, de vérifier l'identité des clients et de surveiller les transactions pour détecter toute activité suspecte. Cependant, leur travail est souvent gourmand en ressources et répétitif, impliquant des tâches telles que la copie manuelle de documents et l'agrégation de données. Ces processus inefficaces contribuent à l'augmentation des coûts de la lutte contre la fraude, en épuisant non seulement le temps et les ressources de l'équipe, mais aussi son moral. L'effet secondaire malheureux ? Les équipes de conformité sont souvent considérées comme des centres de coûts au sein d'une entreprise, plutôt que comme des générateurs de valeur.

Comment l'IA peut favoriser les gains d'efficacité‍

Les équipes chargées de la conformité s'efforçant de faire face à l'afflux de menaces et aux exigences des régulateurs, il est clair que des processus plus rationalisés sont absolument nécessaires pour réduire la charge des tâches manuelles.

C'est là que l'IA et l'automatisation entrent en jeu. Ces technologies permettent de surveiller en temps réel les activités financières, d'identifier les schémas suspects et les anomalies qui pourraient indiquer une fraude. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données pour détecter des activités inhabituelles, éliminer l'erreur humaine et garantir des contrôles de conformité plus précis et plus cohérents. Des tâches telles que l'extraction intelligente de données, la comparaison de données, l'analyse de sites web, la vérification de documents et la surveillance de transactions peuvent être automatisées, libérant ainsi les équipes de conformité pour qu'elles se concentrent sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité, mais aussi la précision globale des processus de conformité. Nous ne pouvons pas non plus oublier la partie humaine de l'équation de la conformité. En réduisant le volume des tâches manuelles qui leur incombent, les équipes sont également plus susceptibles de se sentir engagées, motivées et utiles à l'organisation.

Les solutions basées sur l'IA peuvent également contribuer à l'évaluation des risques en évaluant la probabilité d'activités frauduleuses sur la base de données historiques et d'analyses prédictives. En exploitant l'IA, les institutions financières peuvent adopter une approche proactive de la détection des fraudes, en gardant une longueur d'avance sur les criminels et en garantissant la conformité avec les exigences réglementaires.

Sous la supervision attentive d'un personnel expérimenté, les systèmes d'IA peuvent analyser plusieurs points de données en temps réel, tels que l'historique des transactions, les modèles de comportement et les bases de données externes, afin de créer un profil de risque complet pour chaque client. Cela permet au personnel qualifié de se concentrer sur les cas à haut risque tout en automatisant la vérification des entités à faible risque. En hiérarchisant les efforts en fonction des niveaux de risque, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité et réduire la probabilité que la fraude financière passe entre les mailles du filet.

En outre, les outils pilotés par l'IA peuvent également offrir une diligence raisonnable continue, en surveillant en permanence tout changement dans l'état des risques. Cette approche proactive garantit que les entreprises ne sont pas seulement conformes au moment de l'intégration, mais aussi tout au long de la relation avec le client, ce qui atténue considérablement l'exposition au risque.

L'avenir de l'IA dans la conformité‍

Le paysage de la criminalité financière est en constante évolution et, au moment où vous lirez ces lignes, les gangs criminels auront déjà mis au point de nouvelles méthodes pour commettre des fraudes.

Les développements futurs de la technologie de l'IA promettent des outils encore plus sophistiqués pour détecter et prévenir la fraude, avec des capacités améliorées pour analyser des ensembles de données complexes et identifier des modèles subtils qui révèlent des activités illicites.

Il est également important de ne pas se perdre dans le battage technologique : un copilote IA a toujours besoin, eh bien... d'un pilote. Il est au service de ces équipes et ne les remplace pas.

L'objectif est simple. L'intégration de l'IA dans la conformité doit soutenir et améliorer ceux qui sont en première ligne dans la lutte contre les activités criminelles. Le statu quo ne fonctionne pas, et les équipes de conformité et les organisations qu'elles protègent en subissent les conséquences. Ils ont besoin d'un soulagement immédiat de la douleur, et l'IA est prête à le faire.

‍