Les institutions financières et les entreprises de technologie réglementaire tirent parti intelligence artificielle pour mettre en bouteille le flux d’argent détourné vers des activités illégales dans le monde entier.
Selon les dernières statistiques du Nasdaq, environ 3,1 billions de dollars de fonds illicites ont transité par le système financier mondial l’année dernière. Rapport mondial sur la criminalité financière. Blanchiment d’argent À eux seuls, les crimes contre l’humanité ont représenté des milliers de milliards de dollars qui ont contribué à financer des activités criminelles internationales, dont 346,7 milliards de dollars pour la traite des êtres humains, 782,9 milliards de dollars pour le trafic de drogue et 11,5 milliards de dollars pour le financement du terrorisme.
Les criminels financiers sont devenir plus intelligent et plus dangereux avec l’aide de technologies avancées qui sont devenues moins cheres et plus faciles d’accès que jamais auparavant. Mais les institutions financières et RegTech Les entreprises déploient bon nombre des mêmes technologies, notamment l’IA et IA générative, pour aider à combattre l’entreprise criminelle en grande croissance.
« L’IA nous permet de commencer à voir comment les acteurs malveillants interagissent avec les autres », a déclaré Nikhil Aggarwal, directeur général du cabinet de conseil en lutte contre le blanchiment d’argent chez Deloitte Transactions and Business Analytics. « Lorsque vous êtes en mesure de visualiser un réseau plus large, vous êtes en mesure de mener une enquête plus approfondie sur les réseaux, ce qui vous permet de voir certains de ces modèles interconnectés en termes de la façon dont ces acteurs malveillants travaillent souvent ensemble. »
Le Loi américaine sur le secret bancaire a été créé en 1970 pour aider les institutions financières à détecter et à prévenir le blanchiment d’argent via leurs systèmes, également connu sous le nom Lois anti-blanchiment d’argent, ou AMLEn vertu de la loi, toutes les institutions financières doivent suivre un ensemble de directives appelées KYC (Know Your Customer/Client) : un processus que ces entreprises utilisent pour vérifier l’identité et les risques liés aux clients potentiels.
Malgré la réglementation, la criminalité financière s’est répandue avec l’essor des transactions numériques, comme les paiements, les retraits et les dépôts en ligne. Plus de la moitié des Américains utilisent davantage les portefeuilles numériques que leurs cartes ou leurs espèces, selon les résultats d’une étude Sondage Forbes Advisor publié l’année dernière.
Cela a généré d’énormes quantités d’informations sur les transactions et le comportement des clients, et c’est là qu’intervient l’IA. Les entreprises RegTech utilisent cette technologie pour exploiter les énormes réserves de données collectées par les banques afin de lutter contre la criminalité financière de manière plus efficace et plus précise.
« L’IA est efficace pour analyser des données à grande échelle et repérer des modèles dans une très grande échelle de données », a déclaré Dagan Osovlansky, directeur des produits chez la société de logiciels israélienne ThetaRay. « Si vous parlez à des banquiers, ils vous diront qu’ils ont des tonnes de données et qu’ils ne savent pas nécessairement comment les utiliser dans de nombreux cas. »
ThetaRay, qui utilise ses propres algorithmes d’apprentissage automatique, adopte une approche basée sur les risques pour cibler la criminalité financière. À l’aide d’un large éventail de points de données, l’IA de l’entreprise apprend le comportement normal des clients des banques dans ce que l’on appelle «apprentissage non supervisé« un type d’apprentissage automatique qui apprend à partir de données sans surveillance humaine. Cela permet à la technologie de repérer les anomalies en fonction de modèles comportementaux, plutôt que d’instructions humaines.
La plateforme de détection des délits financiers de l’entreprise est utilisée par plus de 100 institutions financières, dont Santander, Payoneer et Travelex. À elle seule, elle surveille plus de 15 000 milliards de dollars de transactions à l’aide de l’IA. La semaine dernière, l’entreprise acquis Screena, une société de filtrage basée sur le cloud et alimentée par l’IA qui compare les clients potentiels avec des listes de parties sanctionnées. Ce partenariat fait partie des efforts pour suivre le développement des technologies qui se convainquent que les criminels adoptent plus rapidement que les institutions financières.
« La vraie question, à mon avis, est : qui va gagner ? Et je ne suis pas sûr que la réponse soit celle que nous aimerions entendre », a déclaré Osovlansky.
« Je pense que nous sommes en train de rattraper notre retard », a-t-il ajouté.
Bien qu’elle n’en soit qu’à ses débuts, l’utilisation de cette technologie a déjà entraîné une baisse significative des faux positifs (signalement d’une activité bancaire normale comme suspecte) dans un certain nombre de banques partenaires de ThetaRay, y compris dans la division de banque d’investissement d’entreprise de Santander, a déclaré Osovlansky. Santander a utilisé la technologie de ThetaRay solution anti-blanchiment d’argent, qui analyse les données clients pour détecter des anomalies pouvant indiquer des systèmes de blanchiment d’argent, depuis fin 2019.
Parmi les autres acteurs du secteur RegTech, on trouve Lucinity, une start-up de logiciels d’IA basée en Islande qui utilise l’IA pour fournir aux entreprises des informations leur permettant d’améliorer leur conformité en matière de criminalité financière.
Certaines institutions financières disposent toutefois de leurs propres systèmes internes pour utiliser des technologies avancées afin de lutter contre la criminalité financière et d’améliorer leur détection. HSBC a co-développé son système d’IA avec Google pour détecter les crimes financiers. La banque utilise l’IA pour surveiller environ 1,2 milliard de transactions à la recherche de signes de crimes financiers sur 40 millions de comptes clients chaque mois, écrit Jennifer Calvery, directrice du groupe risque et conformité en matière de crimes financiers chez HSBC, dans un numéro de juin article de blog. Il affirmait détecter deux à quatre fois plus de crimes financiers qu’auparavant, avec 60 % de faux positifs en moins.
Le directeur de l’exploitation de JPMorgan Chase, Daniel Pinto, a déclaré lors de la journée des investisseurs de la banque en mai que l’IA rendrait son processus KYC, y compris l’intégration et le suivi des clients, jusqu’à 90 % plus rapide d’ici la fin de l’année prochaine. Cela signifie traiter 230 000 dossiers avec 20 % de personnel en moins. JPMorgan, la plus grande banque des États-Unis, est un leader dans ce domaine. Adoption de l’IA dans le monde bancaire depuis des années, avec le le plus grand volume de talents en IA de toutes les grandes banques mondiales.
Le plus grand défi pour les institutions financières et leurs partenaires est la disponibilité des données. Selon Aggarwal de Deloitte, les blocs de données sous-jacents, la qualité et l’hygiène des données constituent un « défi permanent » lorsqu’il s’agit de rassembler des données pour déployer efficacement l’IA. Le processus de nettoyage des données, bien que long et fastidieux, donnera aux institutions financières et à leurs partenaires RegTech des « informations plus puissantes », a-t-il déclaré.
« Je pense que c’est là que se trouve l’opportunité de mettre en place certains principes fondamentaux des données », a-t-il déclaré.
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