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[Fintechs] Technologie et lutte anti-blanchiment

L’ACPR souhaite tester les technologies permettant aux banques de lutter ensemble contre le blanchiment des capitaux

L’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) propose à la place financière une expérimentation sur les méthodes collaboratives et la mutualisation de données dans le domaine de la lutte contre le blanchiment des capitaux et le financement du terrorisme (LCB-FT), et plus particulièrement celui de la détection des transactions suspectes.

Selon le Groupe d’action financière (GAFI), qui a publié un rapport sur ce thème en 2021, avec la mise en commun des données et l’analyse collaborative, les institutions financières peuvent mieux comprendre, évaluer et réduire les risques de blanchiment des capitaux et de financement du terrorisme et par là même, identifier plus facilement les activités illégales.

En raison du caractère novateur de son format et des technologies mobilisées, cette expérimentation se déroulera en plusieurs temps :

    • Une réunion de présentation le 30 mars 2022 à destination des acteurs intéressés par une participation à ce projet d’expérimentation : banques et prestataires techniques.
    • Un « Tech Sprint »,  permettant à des prestataires techniques fournissant des solutions en matière de calculs collaboratifs et de mutualisation de données de présenter leur savoir-faire aux banques volontaires.
    • En parallèle, des ateliers de réflexion et de modélisation avec les banques participant à l’expérimentation, notamment pour établir les cas d’usage les plus intéressants à tester.
    • La mise en œuvre des méthodes retenues et l’évaluation des résultats par chacune des équipes composées de banques et de prestataire(s).

Avec cette expérimentation, l’objectif de l’ACPR est de stimuler la réflexion de place sur les applications de l’IA dans le domaine de la LCB-FT. Plus concrètement, cette expérimentation sera l’occasion, en testant des solutions de mutualisation ou d’analyse collaborative de données, d’explorer une piste d’amélioration des algorithmes de détection, susceptible de réduire le nombre de fausses alertes et d’augmenter ainsi l’efficacité de la lutte contre le blanchiment.

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