Les quantités de données en constante croissance et les offres numériques offrent de nouveaux moyens aux criminels de blanchir de l’argent sale à travers le système financier, mais les technologies modernes apportent également la solution.

La transformation numérique a propulsé les banques et les institutions financières dans des temps passionnants avec le banking en ligne, les régimes d’investissement via les portails de trading, les groupes de clients avec de nouveaux besoins et des comportements de communication modifiés.

Il est donc temps d’examiner les méthodes de travail conventionnelles et les processus obsolètes car de nombreux processus traditionnels ne sont plus adaptés aux nouveaux défis.

Dans le secteur bancaire, la sécurité des clients, de leurs transactions et de l’ensemble du système financier est plus importante que dans toute autre industrie. Face à la circulation mondiale des données fortement interconnectées et aux tactiques d’attaque de plus en plus perfides, les entreprises financières doivent être toujours un pas en avant des cybercriminels avec les dernières technologies et applications.

La numérisation de services tels que l’ouverture de compte ou d’octroi de crédit est volontiers acceptée par la majorité des clients et est maintenant considérée comme une évidence. Cependant, cela entraîne également des défis inédits pour les institutions financières.

Les outils tels que l’Intelligence Artificielle (AI) et l’apprentissage automatique (ML) sont de plus en plus utilisés pour aider les banques à faire face à ces défis. Les AI permettent de détecter les anomalies dans les transactions, d’examiner les groupes de clients, et de respecter les lois de blanchiment d’argent nationales et internationales et les exigences d’embargo de manière flexible et réversible. Les ML sont des outils efficaces pour la mise à jour des listes de contrôle des sanctions et la détection des personnes exposées politiquement.

Les modèles de ML sont formés sur la base des décisions précédentes d’indicateurs et sont capables de reconnaître des anomalies dans les nombreux modèles de données. Ces innovations peuvent soulager les employés, donner aux décisions plus de sécurité, et fournir plus de temps pour des tâches plus exigeantes.