Les crimes financiers tels que l’abus des personnes âgées seront exposés, et les institutions financières pourront s’appuyer efficacement sur des solutions basées sur des règles pour lutter contre le blanchiment d’argent. Bien qu’il n’y ait aucune garantie que les GAN feront magiquement de l’argent – le blanchiment d’argent disparaît du jour au lendemain – ils semblent efficaces pour détecter correctement les transactions frauduleuses et minimiser le nombre de fausses alertes qui doivent faire l’objet d’une enquête manuelle. En outre, les systèmes de lutte contre le blanchiment d’argent peuvent être mis en œuvre en temps réel, ce qui élimine également le risque d’échange d’argent en temps réel, et peuvent gérer le flux d’argent d’une institution financière à une autre, voire entre les banques et d’autres institutions. [Sources : 4,0,9,14]
Alors que les institutions financières luttent pour détecter et prévenir le blanchiment d’argent, leurs efforts conduisent à une approche plus cohérente de la gestion des risques. Les banques commencent à se rendre compte que leurs anciens systèmes basés sur des règles ne peuvent pas atténuer efficacement les risques de blanchiment d’argent – affecte le blanchiment d’argent. Avec des millions de clients, les banques utilisent des systèmes automatisés de surveillance des transactions qui utilisent des règles – connues sous le nom de « scénarios de détection du blanchiment d’argent » – pour alerter l’entreprise sur les infractions potentielles de certains clients. [Sources : 16,0,1]
La clé est que les données nécessaires pour détecter le blanchiment d’argent sont les mêmes que celles nécessaires pour prévenir la fraude. Il existe un certain nombre d’approches différentes de la manière dont les systèmes de lutte contre le blanchiment d’argent peuvent fonctionner en temps réel pour arrêter les activités frauduleuses. Certains constituent une opération complète de blanchiment d’argent, dans laquelle l’argent est déplacé pour éviter la détection. [Sources : 22,9,18]
Avec un système d’identification numérique fiable, il est facile de traquer les mauvais acteurs qui tentent de se livrer au blanchiment d’argent illégal. Sources : 7]
Par conséquent, les solutions de détection continue telles que SEON peuvent aider à combattre la fraude et le blanchiment d’argent en même temps. Les systèmes de lutte contre le blanchiment d’argent et de détection de la fraude garantissent la conformité réglementaire en surveillant les transactions mondiales afin de répondre immédiatement aux demandes des clients. Pour garantir la sécurité des transactions, mettez en place un système complet et robuste de lutte contre le blanchiment d’argent, la fraude et la conformité dans votre organisation. Non seulement ils rendent votre système financier plus sûr, mais ils assurent également le bon déroulement des opérations commerciales. [Sources : 13,9,9,9,9]
Introduisez divers contrôles pour surveiller les activités suspectes qui pourraient être liées au blanchiment d’argent, qu’il s’agisse de fraude financière, de blanchiment d’argent ou d’autres types de fraude ou d’escroquerie. Sources : 19]
L’une des façons les plus importantes pour les institutions financières d’aborder ce problème est de vérifier les clients en identifiant les PPE. Les institutions financières qui ignorent ce type de drapeau rouge pourraient être exposées au risque de blanchiment d’argent. Sources : 15,16]
Les schémas de blanchiment d’argent exigent que les entreprises financières s’attaquent immédiatement à la situation en affinant les mesures correctives. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour comparer des millions de transactions en une fraction de seconde, que ce soit pour identifier des causes potentielles de fraude ou de blanchiment d’argent. Parfois, les transactions suspectes sont détectées, parfois non. Le blanchiment d’argent et la fraude peuvent également être détectés grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle (IA). [Sources : 9,20,12]
Pour contrôler ces choses, les autorités doivent mettre en place des mesures de lutte contre le blanchiment d’argent qui peuvent détecter et arrêter ces activités en temps réel. La surveillance des transactions devrait être une solution importante pour les solutions de lutte contre le blanchiment d’argent qui identifient les transactions suspectes liées au blanchiment d’argent. L’un des plus grands défis de la lutte contre le blanchiment d’argent par l’apprentissage automatique est l’identification de modèles de transactions financières suspectes, comme l’utilisation de faux positifs et de faux négatifs. Les banques affirment également que cette nouvelle technologie les aide à identifier les schémas de comportement qui sont directement liés à une tentative de lavage. [Sources : 9,21,5,3]
L’analyse approfondie est désormais un outil important pour identifier les transactions financières suspectées de blanchiment d’argent. Le blanchiment d’argent est un ensemble de bonnes pratiques utilisées pour détecter les activités suspectes. Il incombe aux institutions financières de surveiller les dépôts et autres transactions de leurs clients pour s’assurer qu’ils ne font pas partie d’un système de blanchiment d’argent. Si des lois sur le blanchiment d’argent existent, elles doivent être appliquées de manière à détecter et à prévenir les activités illégales, selon le Fonds monétaire international. Sources : 4,6,11,17]
Le personnel de première ligne est formé aux techniques de lutte contre le blanchiment d’argent et est légalement tenu de signaler toute activité suspecte. Ces techniques comprennent le KYC au moment de l’ouverture d’un compte, l’amélioration de la diligence raisonnable et la surveillance des transactions et des comptes bancaires des clients. Sources : 8,6]
Un exemple bien connu est le Bank Secrecy Act (BSA) de 1970, qui oblige les institutions financières à aider le gouvernement à détecter et à prévenir le blanchiment d’argent. Les lois AML, les organismes d’application de la loi et les banques sont tenus de surveiller les comptes et les transactions de leurs clients afin de prévenir un éventuel blanchiment d’argent et la corruption. Le blanchiment d’argent peut également être la cible des autorités judiciaires, des services répressifs ou des banques, ce qui signifie qu’il est considéré comme une menace pour la sécurité nationale des États-Unis et d’autres pays. Si une banque ou une autre institution financière est utilisée pour faciliter le blanchiment d’argent, d’autres crimes ou la corruption, cela peut entraîner un crime en vertu de la loi sur le blanchiment d’argent et / ou de la loi sur la criminalité financière. [Sources : 16,10,11,1]
Une opération de blanchiment d’argent est identifiée par une logique de détection qui se concentre sur le comportement de transactions simples. Une seule transaction entre acteurs est rarement la même que celle d’un réseau de transactions interconnectées entre les membres d’un système de blanchiment d’argent. Sources : 2,1]
Sources :
- [0] : https://www.tookitaki.ai/news-views/5-methods-that-modern-money-launderers-use-to-beat-detection/
- 1] : https://www.reuters.com/article/bc-finreg-laundering-detecting/anti-money-laundering-controls-failing-to-detect-terrorists-cartels-and-sanctioned-states-idUSKCN1GP2NV
- [2] : https://www.techrepublic.com/article/money-laundering-is-a-real-issue-in-tech-heres-what-is-being-done-to-stop-it/
- [3] : https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-anti-money-laundering/
- [4] : https://www.logicalclocks.com/blog/ai-deep-learning-for-anti-money-laundering
- [5] : https://www.financederivative.com/using-ai-to-detect-money-laundering-networks/
- [6] : https://n26.com/en-eu/blog/money-laundering-how-banks-stay-one-step-ahead-of-criminal-activity
- [7] : https://www.blockpass.org/2020/08/06/3-stages-of-money-laundering-and-5-ways-to-combat-it/
- [8] : https://adastracorp.com/industries/fintech-banking/fraud-and-anti-money-laundering/
- [9] : https://bigdataanalyticsnews.com/fraud-money-laundering-detection-in-real-time/
- [10] : https://www.rmahq.org/4-common-and-not-so-common-types-of-anti-money-laundering-models/
- [11] : https://www.idenfy.com/blog/what-is-anti-money-laundering/
- [12] : https://pideeco.be/articles/aml-transaction-monitoring-detection-scenarios/
- [13] : https://seon.io/resources/how-fraud-prevention-tools-can-double-as-aml-solutions/
- [14] : https://www.brookings.edu/research/3-steps-to-improve-anti-money-laundering-regulation/
- [15] : https://compliancecosmos.org/anti-money-laundering-compliance-programs-financial-institutions-and-other-businesses
- [16] : https://www.fraudconferencenews.com/home/2019/6/23/leveraging-anti-money-laundering-controls-to-detect-and-report-corruption
- [17] : https://www.investopedia.com/terms/a/aml.asp
- [18] : https://www.genpact.com/insight/point-of-view/when-it-comes-to-anti-money-laundering-and-anti-fraud-together-is-better
- [19] : https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/finance/anti-money-laundering/
- [20] : https://hexanika.com/how-big-data-addresses-the-issue-of-anti-money-laundering/
- [21] : https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/03/2119095/0/en/Anti-Money-Laundering-Solutions-Markets-2025-Transaction-Monitoring-Solution-is-Expected-to-Grow-Significantly.html
- [22] : https://www.moneytaskforce.com/money/what-is-money-laundering/