Nos sociétés et nos économies sont en pleine mutation, et la manière dont les établissements financiers évaluent et gèrent le risque doit être repensée. Les crises récentes, tant sur les plans sociaux que sanitaires et économiques, soulignent la nécessité pour les établissements financiers de changer leurs pratiques en 2021.
De nouvelles technologies, telles que l'analyse prédictive, l'automatisation des processus robotisés (RPA) et le Natural Language Processing (NLP) permettent une analyse accrue des données, une gestion des alertes plus rigoureuse et l'amélioration du traitement de l’information. Les cellules dédiées à la gestion des risques doivent se doter de ces solutions basées sur la donnée et sur l’IA pour faire face à des risques de plus en plus importants.
Dans ce secteur, les données ne manquent pas, qu’elles soient structurées, non structurées, transactionnelles, comptables et, de plus en plus fréquemment, comportementales. Bien que l'utilisation des données des consommateurs fasse l'objet d'une réglementation de plus en plus stricte, comme le RGPD, il subsiste toutefois un énorme potentiel d'innovation en matière de lutte contre la fraude.
Briser les silos pour une approche globale de lutte contre la criminalité financière
En septembre 2020, les bureaux de la gendarmerie nationale ont enregistré plus de 1 000 signalements de fraudes financières par jour, que les banques ont le devoir de rembourser, entrainant une perte colossale pour les établissements financiers. De fait, rien qu’en 2019, la fraude financière a coûté plus 1 milliard d’euros. Selon le rapport d'Onfido, fraudes ont connu une forte progression dès le début de début de la crise sanitaire en France (+ 29 %).
Or, avec un meilleur alignement entre la lutte contre la fraude, la lutte contre le blanchiment d'argent et la cyber sécurité, les établissements financiers peuvent consolider les données entre des services historiquement cloisonnés pour obtenir une vision plus holistique du risque.
Les données recueillies par ces services étant de nature similaire, la suppression de ces silos permet de bénéficier d’une vision plus transparente du paysage des risques, de mieux détecter les transactions suspectes et de fluidifier les enquêtes. Dans la mesure où les criminels ont besoin de monétiser les données récupérées dans le cyberespace, ainsi que de blanchir les produits issus de ces fraudes pour que les fonds paraissent légitimes, il apparaît comme étant plus logique de regrouper ces métiers.
À quoi ressemble une stratégie holistique ?
L'enjeu d'une stratégie holistique est de considérer tous les points d'accès – au niveau matériel, logiciel, humain, des processus et du contenu. L’objectif est de combiner les efforts de prévention, de détection, d'analyse et d'action pour permettre la lutte contre ces menaces avec davantage de résilience.
En utilisant une combinaison de technologies telles que l'IA, l'APR et le NLP, les institutions financières peuvent traiter des documents structurés et non structurés, réduire au minimum les étapes de traitement manuel et diminuer la fréquence des redondances. La mise en place d'un processus efficace d’intégration des clients, basé sur les technologies susmentionnées permet de détecter plus rapidement les fraudes potentielles.
Cette stratégie plus globale - dite holistique – permet également de mieux répondre aux exigences en matière d'audit et de conformité. Elle améliore l'efficacité, protège la marque et sa réputation, et limite les risques de sanctions ou d’amendes éventuelles. Du point de vue du client, la protection contre l'usurpation d'identité et la fraude est renforcée et la diminution des incidents de sécurité améliore les délais.
Une approche dont les bénéfices vont au-delà de la simple sécurité
En améliorant la visibilité structurelle et en réduisant les interventions manuelles, l'IA, le RPA et le Natural Language Processing (NLP) peuvent également permettre aux professionnels de la sécurité de se concentrer sur la protection et la prévention des risques, plutôt que sur la consolidation de données provenant de sources multiples et le rapport. Repenser les risques sous cet angle nécessite plus qu'un investissement technologique : les collaborateurs, les processus et les contenus contribuent au même titre à la mise en place d'une approche holistique du risque.
Les conseils d'administration doivent en prendre conscience, et ce, en accordant autant de ressources technologiques et humaines que nécessaires à leurs équipes pour lutter contre la criminalité financière. Cette approche permet non seulement de prémunir les établissements financiers contre les attaques les plus complexes, mais aussi d’améliorer l'expérience de leurs clients et d’optimiser leurs revenus.
De nouvelles technologies, telles que l'analyse prédictive, l'automatisation des processus robotisés (RPA) et le Natural Language Processing (NLP) permettent une analyse accrue des données, une gestion des alertes plus rigoureuse et l'amélioration du traitement de l’information. Les cellules dédiées à la gestion des risques doivent se doter de ces solutions basées sur la donnée et sur l’IA pour faire face à des risques de plus en plus importants.
Dans ce secteur, les données ne manquent pas, qu’elles soient structurées, non structurées, transactionnelles, comptables et, de plus en plus fréquemment, comportementales. Bien que l'utilisation des données des consommateurs fasse l'objet d'une réglementation de plus en plus stricte, comme le RGPD, il subsiste toutefois un énorme potentiel d'innovation en matière de lutte contre la fraude.
Briser les silos pour une approche globale de lutte contre la criminalité financière
En septembre 2020, les bureaux de la gendarmerie nationale ont enregistré plus de 1 000 signalements de fraudes financières par jour, que les banques ont le devoir de rembourser, entrainant une perte colossale pour les établissements financiers. De fait, rien qu’en 2019, la fraude financière a coûté plus 1 milliard d’euros. Selon le rapport d'Onfido, fraudes ont connu une forte progression dès le début de début de la crise sanitaire en France (+ 29 %).
Or, avec un meilleur alignement entre la lutte contre la fraude, la lutte contre le blanchiment d'argent et la cyber sécurité, les établissements financiers peuvent consolider les données entre des services historiquement cloisonnés pour obtenir une vision plus holistique du risque.
Les données recueillies par ces services étant de nature similaire, la suppression de ces silos permet de bénéficier d’une vision plus transparente du paysage des risques, de mieux détecter les transactions suspectes et de fluidifier les enquêtes. Dans la mesure où les criminels ont besoin de monétiser les données récupérées dans le cyberespace, ainsi que de blanchir les produits issus de ces fraudes pour que les fonds paraissent légitimes, il apparaît comme étant plus logique de regrouper ces métiers.
À quoi ressemble une stratégie holistique ?
L'enjeu d'une stratégie holistique est de considérer tous les points d'accès – au niveau matériel, logiciel, humain, des processus et du contenu. L’objectif est de combiner les efforts de prévention, de détection, d'analyse et d'action pour permettre la lutte contre ces menaces avec davantage de résilience.
En utilisant une combinaison de technologies telles que l'IA, l'APR et le NLP, les institutions financières peuvent traiter des documents structurés et non structurés, réduire au minimum les étapes de traitement manuel et diminuer la fréquence des redondances. La mise en place d'un processus efficace d’intégration des clients, basé sur les technologies susmentionnées permet de détecter plus rapidement les fraudes potentielles.
Cette stratégie plus globale - dite holistique – permet également de mieux répondre aux exigences en matière d'audit et de conformité. Elle améliore l'efficacité, protège la marque et sa réputation, et limite les risques de sanctions ou d’amendes éventuelles. Du point de vue du client, la protection contre l'usurpation d'identité et la fraude est renforcée et la diminution des incidents de sécurité améliore les délais.
Une approche dont les bénéfices vont au-delà de la simple sécurité
En améliorant la visibilité structurelle et en réduisant les interventions manuelles, l'IA, le RPA et le Natural Language Processing (NLP) peuvent également permettre aux professionnels de la sécurité de se concentrer sur la protection et la prévention des risques, plutôt que sur la consolidation de données provenant de sources multiples et le rapport. Repenser les risques sous cet angle nécessite plus qu'un investissement technologique : les collaborateurs, les processus et les contenus contribuent au même titre à la mise en place d'une approche holistique du risque.
Les conseils d'administration doivent en prendre conscience, et ce, en accordant autant de ressources technologiques et humaines que nécessaires à leurs équipes pour lutter contre la criminalité financière. Cette approche permet non seulement de prémunir les établissements financiers contre les attaques les plus complexes, mais aussi d’améliorer l'expérience de leurs clients et d’optimiser leurs revenus.