Un tiers des sociétés financières accélèrent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter le blanchiment d’argent

Les sociétés financières intensifient leurs investissements dans l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) une partie de leurs investissements dans la lutte contre le blanchiment d’argent (AML).

Covid-19 et les perturbations qu’il a apportées à l’économie mondiale ont déclenché une augmentation soudaine de la criminalité financière, le blanchiment d’argent étant une menace pour la société.

L’ONU estime que jusqu’à 2 milliards de dollars sont déplacés illégalement chaque année. Les criminels utilisent les grandes banques pour cacher de l’argent, ce qui est souvent lié au crime organisé, les fonds étant utilisés pour payer des actifs afin de cacher l’origine de l’argent. Au Royaume-Uni, la National Crime Agency (NCA) estime que Le blanchiment d’argent coûte 24 milliards de livres sterling à l’économie du pays chaque année.

Selon une étude de KPMG, de la société de logiciels SAS et de l’Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS), un tiers des sociétés financières accélèrent l’utilisation de l’IA et du ML dans leurs stratégies AML pour lutter contre le problème croissant.

Le rapport d’étude, Accélération par l’adversité : l’état de l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la conformité à la lutte contre le blanchiment d’argent, a interrogé 850 membres de l’ACAMS dans le monde.

Plus de la moitié (57%) des personnes interrogées ont soit déployé l’IA ou le ML dans leurs processus de conformité AML, ou sont en train de piloter des solutions d’IA ou prévoient de les mettre en œuvre dans les 18 mois. « Alors que les régulateurs du monde entier jugent de plus en plus les efforts de conformité des institutions financières en fonction de l’efficacité des renseignements qu’ils fournissent aux forces de l’ordre, il n’est pas surprenant que 66 % des personnes interrogées pensent que les régulateurs souhaitent que leurs institutions tirent parti de l’IA et de l’apprentissage automatique », a déclaré Kieran Beer, analyste en chef chez ACAMS.

« Alors que de nombreux acteurs du monde de la lutte contre la criminalité financière – les régulateurs et les institutions financières – commencent à peine à se familiariser avec ces technologies analytiques avancées, il existe un espoir clairement partagé que ces outils produiront des renseignements financiers vraiment efficaces qui attrapent les méchants. »

Les deux principales raisons de l’adoption de l’IA et du ML dans les processus de LBC sont d’améliorer la qualité des enquêtes et des dépôts réglementaires, citée comme la principale raison par (40 %) et de réduire les faux positifs et les coûts opérationnels qui en résultent, selon 38 %.

“Le changement radical du comportement des consommateurs déclenché par la pandémie a forcé de nombreuses institutions financières à voir que les stratégies de surveillance statiques et basées sur des règles ne sont tout simplement pas aussi précises ou adaptatives que les systèmes de décision comportementale”, a déclaré David Stewart, directeur des crimes financiers et de la conformité. chez SAS.

« Les technologies d’IA et de ML sont dynamiques par nature, capables de s’adapter intelligemment aux changements du marché et aux risques émergents – et elles peuvent être intégrées rapidement aux programmes de conformité existants, avec un minimum de perturbations. Les premiers utilisateurs gagnent en efficacité tout en aidant leurs institutions à se conformer aux attentes réglementaires croissantes. »

Les banques qui ont échoué dans leurs stratégies AML ont été frappées par d’énormes amendes des régulateurs ces dernières années. Selon une étude publiée en février 2021 par la société de services d’information interentreprises (B2B) Kyckr, 28 institutions financières à travers le monde ont été condamnées à des amendes pour violations liées à la LBA en 2020, équivalant à environ 2,6 milliards de livres sterling. En mars de la même année, les régulateurs suédois et estoniens ont imposé 347 millions d’euros d’amendes sur Swedbank pour avoir enfreint les lois sur le blanchiment d’argent.

Aux Pays-Bas, ING a été condamnée à une amende de 775 millions d’euros en 2018, après que le régulateur a déclaré que la banque n’avait pas empêché le blanchiment de centaines de millions d’euros entre 2010 et 2016.

En 2017, Citigroup a accepté de payer près de 100 millions de dollars et a admis avoir commis des infractions pénales en réglant une enquête sur des infractions aux règles anti-blanchiment impliquant des transferts d’argent entre les États-Unis et le Mexique. La même année, la Deutsche Bank a été condamnée à une amende de 650 millions de dollars par les autorités britanniques et américaines pour avoir autorisé des clients fortunés à quitter la Russie pour 10 milliards de dollars.