Avec l’évolution fulgurante de la technologie, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un outil incontournable dans le domaine financier. Elle transforme la façon dont les institutions financières gèrent leurs transactions et leurs risques. Aujourd’hui, nous allons décortiquer comment l’IA est utilisée pour améliorer l’expérience de la surveillance des transactions AML (Anti-Money Laundering).

L’IA dans la détection des transactions frauduleuses

L’IA est un atout majeur pour les institutions financières dans la détection des activités frauduleuses. Elle offre une approche en trois étapes : les règles, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

Les règles

Les règles sont le point de départ de la détection. Elles sont définies par l’institution financière et génèrent des alertes lorsqu’elles détectent une activité suspecte. Ces alertes déclenchent une série d’actions de la part de l’équipe d’opérations, comme l’ouverture d’une enquête ou l’escalade de l’alerte.

L’apprentissage supervisé

Une fois que les règles sont en place et génèrent des alertes, l’étape suivante consiste à implémenter l’apprentissage supervisé. Les modèles d’apprentissage supervisés apprennent à partir des signaux de feedback générés par les alertes. Ces modèles aident à réduire les faux positifs en capturant les modèles de comportement qui sont généralement associés à des activités légitimes.

L’apprentissage non supervisé

Après avoir acquis de la confiance dans les modèles supervisés, l’étape suivante consiste à introduire l’apprentissage non supervisé. Les modèles d’apprentissage non supervisés sont conçus pour détecter les activités suspectes qui échappent aux règles et aux modèles supervisés.

L’IA dans la gestion opérationnelle des risques

Après avoir examiné comment l’IA peut aider à détecter les activités suspectes, penchons-nous sur la manière dont elle peut améliorer l’efficacité opérationnelle.

L’IA peut faciliter le travail des analystes en automatisant certaines tâches manuelles. Au lieu de passer du temps à recueillir des informations à partir de plusieurs systèmes et à les analyser manuellement, les analystes peuvent se concentrer sur l’examen des modèles de comportement suspect.

L’IA peut aussi aider à visualiser les données de manière plus efficace. Les outils d’analyse de réseaux peuvent aider les analystes à comprendre comment l’argent circule à travers un réseau de transactions. Cette visualisation peut aider les analystes à identifier rapidement les activités suspectes et à prendre des décisions plus éclairées.

En conclusion

L’IA est un outil précieux pour la détection et la gestion des risques financiers. Elle permet une détection plus précise des activités suspectes et une gestion plus efficace des opérations. Cependant, son utilisation nécessite une compréhension approfondie de son fonctionnement et une mise en œuvre soigneuse pour éviter les faux positifs et garantir la détection précise des activités frauduleuses. Avec le bon système en place, l’IA peut aider les institutions financières à être plus agiles et plus efficaces dans la lutte contre la criminalité financière.