Livre blanc : L'IA pour la détection des risques de criminalité financière
La criminalité financière devient plus importante que ce que les systèmes réactifs de lutte contre le blanchiment d'argent peuvent gérer, ce qui entraîne une lassitude des alertes et des risques manqués.
Ce guide pratique explore comment les banques évoluent avec succès vers une détection proactive de la criminalité financière en tirant parti de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la surveillance des transactions.
Découvrez comment les approches d'ensemble améliorent l'efficacité, répondent aux préoccupations d'explicabilité, satisfont aux attentes réglementaires croissantes et fournissent une voie concrète pour le déploiement de l'IA afin d'améliorer de manière significative la détection des risques et l'efficacité opérationnelle.
Principaux sujets abordés :
- Passer de la réactivité à la proactivité. Comprendre les limites de la lutte contre le blanchiment d'argent basée sur des règles traditionnelles et l'impératif d'une détection proactive des risques.
- L'IA/ML dans la surveillance des transactions. Comment des techniques spécifiques, en particulier l'approche d'ensemble, améliorent la détection des risques connus et inconnus, réduisent le bruit et découvrent des réseaux cachés.
- L'évolution des attentes réglementaires. Aperçu de la manière dont les régulateurs mondiaux (États-Unis, UE) considèrent et attendent de plus en plus l'utilisation de technologies avancées telles que l'IA dans la lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme.
- Gouvernance et explicabilité. Répondre au besoin critique de gouvernance des modèles et démontrer comment les résultats de l'IA peuvent être rendus interprétables pour les enquêteurs et les régulateurs.
- Déploiement pratique. Un guide en 5 étapes permettant aux banques de définir efficacement leurs objectifs, d'examiner les orientations, d'identifier les utilisateurs et d'adapter la mise en œuvre de l'IA aux objectifs stratégiques de croissance.
