Transaction Monitoring

En vertu de la directive AMLD, les institutions financières doivent surveiller les indicateurs objectifs et subjectifs d’activités suspectes à des fins de déclaration réglementaire. Les indicateurs objectifs font référence aux transactions considérées comme suspectes, indépendamment du profil de risque du client ou de l’évaluation des risques commerciaux. Ceux-ci doivent faire l’objet d’une enquête et être signalés à la cellule de renseignement financier (CRF) sans exception.

• Indicateurs objectifs : universellement applicables (par exemple, les dépôts en espèces importants) et doivent être surveillés pour tous les clients. Ces règles sont mises en œuvre
• Règles segmentées : s’appliquent à des groupes de clients spécifiques (par exemple, les pays ou les secteurs à haut risque).
• Règles individuelles : adaptées au profil d’un client unique (par exemple, transactions supérieures à 1 million d’euros pour un client spécifique sur la base de son profil KYC).

Cette structure de règles à plusieurs niveaux garantit une approche fondée sur les risques qui s’aligne sur les profils d’intégration et les attentes réglementaires, tout en minimisant les faux positifs.

Créer une alerte pour tout dépôt en espèces supérieur à 5 000 euros effectué par le client X (un client à haut risque) dans un délai de 24 heures.

Pourquoi cela fonctionne :

• Logique basée sur le risque : cible les clients à haut risque (par exemple, les PPE).
• Approche holistique : les seuils varient en fonction du niveau de risque, ce qui réduit les faux positifs.
• Sensibilité au temps : détecte les tentatives de structuration/smurfing.
• Personnalisation : facile à créer et à ajuster à l’aide du générateur de règles pour l’utilisateur final.

• Contrôle total de la configuration des règles par l’utilisateur final : vous avez le contrôle, sans dépendre d’un fournisseur.
• Options d’inclusion/exclusion flexibles : adaptez la surveillance à des groupes spécifiques
• Tous les points de données : utilisez toutes les données pertinentes de vos systèmes sources.
• Mise en œuvre rapide : déployez instantanément les règles de bonnes pratiques.
• Réduction des faux positifs : grâce à un profilage holistique des clients.
• Traitement rapide et facile des alertes : capacités de workflow améliorées (par exemple, contrôles à quatre yeux, escalades vers la conformité).
• Visibilité directe sur les clients : accès immédiat aux détails des clients.
• Intégration API facile : connectivité transparente.
• Rapports FIU : prise en charge intégrée des rapports réglementaires.

Les modèles d’IA apprennent et redéfinissent en permanence ce qui constitue un comportement « normal ». Ils signalent les anomalies en fonction des écarts par rapport aux modèles attendus, ce qui permet aux analystes d’étudier les risques comportementaux qui ne déclenchent pas nécessairement d’alertes basées sur des règles.

• Intervention humaine : toutes les alertes générées par l’IA doivent être validées par un analyste.
• Boucles de rétroaction sécurisées : les modèles ne s’améliorent qu’à partir de rétroactions vérifiées, ce qui garantit un apprentissage et une optimisation responsables.

La suite de prévention des crimes financiers de cleversoft utilise non seulement des modèles d’IA pour générer des alertes intelligentes, mais aussi pour améliorer l’efficacité du traitement des alertes de surveillance des transactions :

• Chaque alerte se voit attribuer un score de probabilité de faux positif.
• Aide les équipes à hiérarchiser le traitement, à répartir la charge de travail et à identifier les règles à affiner.
• Améliore l’efficacité et réduit les enquêtes inutiles.