L’intégration de l’IA aux mesures de lutte contre le blanchiment d’argent

Puisque la criminalité financière ne cesse de croître, les banques s’efforcent d’améliorer leurs stratégies de lutte contre le blanchiment d’argent fondées sur les risques. En raison de la quantité importante de données requises pour assurer la conformité réglementaire des mesures de lutte contre le blanchiment d’argent et de la complexité croissante des stratégies employées par les criminels, les banques subissent des pressions pour trouver des outils novateurs qui leur permettront d’assumer leurs responsabilités réglementaires.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) est devenue de plus en plus essentielle pour veiller à la conformité réglementaire des mesures de lutte contre le blanchiment d’argent. Selon le rapport 2024 sur la criminalité financière de Nasdaq (en anglais), comme la pression en matière de conformité augmente à mesure que le crime financier évolue, les organisations qui ne prévoient pas d’augmenter leurs dépenses en IA devront trouver d’autres moyens de renforcer leurs programmes de gestion du crime financier. Le rapport indique que 70 % des répondants s’attendent à ce que leur organisation augmente leurs dépenses pour des technologies d’IA ou d’apprentissage machine au cours des 12 à 24 prochains mois.

Les banques du monde entier réalisent le potentiel des outils d’IA pour améliorer de façon considérable leur efficacité en matière de conformité. En effet, ils permettent de détecter les risques et d’identifier les organisations criminelles qui sont susceptibles d’échapper aux méthodes de conformité manuelles traditionnelles et isolées. Étant donné les limites des actuelles mesures de lutte contre le blanchiment d’argent ainsi que la complexité croissante des menaces et l’expansion rapide des ensembles de données à analyser, il s’agit d’un bon moment pour explorer le potentiel de l’IA. En effet, en plus d’offrir des capacités accrues d’identification et de prévention des risques, l’IA permet l’évolutivité et l’adaptabilité requises pour contrer les menaces grandissantes.

Cas d’utilisation prometteurs de l’IA dans le domaine de la lutte contre le blanchiment d’argent

Les grandes banques cherchent maintenant à exploiter des cas d’utilisation de l’IA prometteurs dans le domaine de la lutte contre le blanchiment d’argent afin d’obtenir des résultats fiables de façon responsable. Voici quelques exemples de cas d’utilisation prometteurs.

• Intégration des clients – Reconnaissance de tendances aux fins de vérification biométrique, reconnaissance optique de caractères et traitement du langage naturel pour valider la documentation
• Évaluation des risques – Identification des risques directs et indirects au moyen de connexions cachées
• Surveillance des transactions – Détection des anomalies pour cibler les typologies inconnues et les risques cachés
• Enquêtes à la suite d’alertes – Évaluations automatisées et enquêtes ciblées
• Rapports réglementaires – Génération automatisée de rapports faisant état des transactions suspectes au moyen du traitement et de la génération du langage naturel
• Optimisation des modèles – Réglage et optimisation automatisés
• Gestion des cas – Association et regroupement de cas intelligents aux fins d’examen complet et de signalement aux échelons supérieurs

Les cas d’utilisation mentionnés ci-dessus offrent de nombreux avantages aux banques : une efficacité accrue, le traitement en temps réel, l’explicabilité (c.-à-d. la façon d’adopter un modèle d’apprentissage machine et d’expliquer le comportement sur le plan humain) et la vérifiabilité qui, à son tour, améliore leur efficience globale en matière de lutte contre le blanchiment d’argent.

Principaux défis liés à l’utilisation de l’IA aux fins de lutte contre le blanchiment d’argent

L’exploitation de l’IA et de l’apprentissage machine pour assurer la conformité réglementaire des mesures de lutte contre le blanchiment d’argent pose plusieurs risques qui doivent être gérés avec soin. Voici quelques-uns de ces risques.

• Complexité des modèles – La taille croissante et la complexité des modèles d’apprentissage machine mettent en évidence la nécessité d’établir des procédures efficaces de gestion et de contrôle des risques.
• Explicabilité – Le manque d’explicabilité des modèles d’apprentissage machine fait en sorte qu’il est difficile de valider, de contrôler et de régir facilement leurs activités.
• Incidence sur la performance – La performance des machines peut être problématique dans des situations où les renseignements préalables sont insuffisants et où l’expérience humaine, les connaissances et le jugement sont cruciaux.
• Lacunes en matière de formation du personnel – Une formation insuffisante peut nuire à la capacité du personnel d’utiliser un système fondé sur l’IA, de comprendre ses fonctionnalités et de gérer efficacement les risques connexes.
• Problèmes de qualité des données et d’algorithme – Les défis liés à la qualité des données et aux algorithmes biaisés peuvent entraîner des résultats imprévus, des prédictions inexactes et une prise de décision sous-optimale.

L’avenir de la lutte contre le blanchiment d’argent fondée sur l’IA

Comment les banques peuvent-elles relever les défis liés à l’intégration de l’IA aux mesures de lutte contre le blanchiment d’argent? Voici quatre recommandations clés.

1. Utiliser l’IA pour améliorer et non remplacer l’intelligence humaine – Malgré les avantages potentiels de l’intégration de l’IA aux mesures de lutte contre le blanchiment d’argent, l’efficacité de l’IA et sa fiabilité pour remplacer l’analyse humaine et la prise de décisions suscitent des débats. Bien qu’il soit compréhensible que l’adoption généralisée de l’IA commande la réserve, il convient de noter que le cerveau humain est sans doute le système le plus complexe et le plus imprévisible connu. La croyance dominante est que la fusion des perspectives et processus humains avec l’IA peut donner lieu à des méthodes de travail novatrices et à des résultats supérieurs surpassant ainsi l’efficacité des capacités humaines et de l’IA lorsqu’elles sont exploitées de manière individuelle.
2. Investir dans la formation continue – Pour explorer et exploiter pleinement le potentiel de l’IA, nous encourageons les banques à améliorer continuellement leur compréhension des capacités, des risques et des limites de l’IA par la formation. Assurez-vous que vos équipes, tant du côté des affaires que des technologies, sont conscientes des effets de l’IA sur l’entreprise, de ses différentes utilisations et des exigences requises pour une intégration réussie et des résultats fructueux.
3. Établir un cadre d’utilisation responsable de l’IA – Il est essentiel d’établir un cadre solide et éthique pour régir le développement et l’utilisation de l’IA. Un tel cadre fournit les balises nécessaires pour s’assurer que les nouveaux cas d’utilisation et modèles d’IA sont efficaces et, ultimement, produisent des résultats fiables. Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez les billets de blogue de ma collègue, Diane Gutiw : Adopter l’IA de façon responsable pour passer de l’automatisation à la création et Règles de protection des données à l’ère de l’intelligence artificielle générative.
4. Trouver un partenaire en IA – L’IA est une technologie complexe en constante évolution. La collaboration avec un partenaire expérimenté dans le domaine permet de tirer parti de l’expertise nécessaire pour suivre le rythme. Recherchez un partenaire qui est en mesure de proposer des stratégies, des services et des solutions d’IA de pointe ainsi qu’un savoir-faire sectoriel inégalé qui intègre une rigueur scientifique et une approche centrée sur l’humain dans la conception et la mise en œuvre de solutions d’IA.

CGI collabore avec des banques du monde entier pour les aider à exploiter le potentiel de l’IA dans différents secteurs d’activité, y compris la lutte contre le blanchiment d’argent. Nous combinons notre expérience en matière de lutte contre le blanchiment d’argent et nos solutions de propriété intellectuelle (p. ex. CGI Hotscan360) à des stratégies fondées sur l’IA, à des services de conception et de mise en œuvre, à des services en mode délégué et d’exploitation, ainsi qu’à des solutions intelligentes. Pour en savoir davantage sur nos services, n’hésitez pas à communiquer avec moi.