À bien des égards, la détection et la prévention de la fraude sont donc tout aussi essentielles à la santé à long terme d’une banque que l’acquisition et la fidélisation des clients.

Cet article traite les points suivants :

• Les types de fraude auxquels sont confrontés les établissements bancaires
• Certaines des méthodes utilisées pour détecter et prévenir la fraude
• Comment les nouvelles technologies permettent une meilleure détection des fraudes dans le secteur bancaire

Qu’est-ce que la détection de la fraude dans le secteur bancaire ?

Dans le monde de la banque, la détection des fraudes fait référence aux moyens déployés pour surveiller l’ensemble des transactions et paiements. Ce qui permet aux établissements de détecter de manière rapide et précise toute activité suspecte devant être signalée.

La capacité d’une banque à s’exécuter dans ce domaine repose sur l’association des facteurs suivants :

• Des technologies qui peuvent fonctionner ensemble pour réduire rapidement la charge de travail liée à la supervision des transactions à grande échelle. Elles permettent de détecter avec précision les caractéristiques liées à une activité anormale, depuis la fraude par piratage de compte (ATO) jusqu’à la fraude ACH en passant par toutes les variantes possibles.
• Des processus capables de synchroniser les efforts des équipes chargées de la relation avec la clientèle et de la conformité, sans que le personnel perde du temps et de l’énergie à gérer les faux positifs.
• Des collaborateurs qui disposent du temps et de l’espace nécessaires pour porter des jugements clairs en s’appuyant sur une connaissance encyclopédique des réglementations tant mondiales que locales.

Ces ressources sont cruciales pour soutenir les efforts plus larges d’une banque en matière de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT). 

Les types de fraude dans le secteur bancaire

Si la détection et la prévention de la fraude représentent un tel défi pour le secteur bancaire, c’est en grande partie en raison de l’ampleur des activités criminelles possibles. En effet, la fraude peut donc prendre de nombreuses formes et notamment :

Au-delà de ces méthodes de fraude classiques, le système financier moderne continuera de connaître de nouvelles formes ingénieuses d’escroquerie et de criminalité.

Banques : les défis pour détecter la fraude

La fraude et les tentatives d’activités criminelles représentent un risque colossal et multidimensionnel pour le secteur bancaire. Les trois défis majeurs au cœur de ce risque sont :

• Le volume et la variété de la fraude : Les banques doivent être en mesure de surveiller des millions de transactions pour identifier des milliers de tentatives d’activités criminelles chaque mois, qu’il s’agisse d’une fraude à la carte de crédit ou d’une usurpation d’identité synthétique. Chaque tentative de fraude se veut différente de la précédente si bien que l’équipe Conformité est inondée de faux positifs, de faux négatifs et de tous les statuts intermédiaires. Rigueur, souplesse et rapidité sont nécessaires pour traiter un tel éventail de menaces à l’échelle de milliards d’interactions clients.
• L’impact de l’expérience client : Les retards liés à un gros volume de faux positifs et d’analyses manuelles peuvent impacter négativement l’expérience des clients. Des processus d’intégration plus longs, des comptes gelés et des procédures d’authentification complexes sont autant de facteurs qui nuisent à la liberté de mouvement des clients. Mais ces mesures sont indispensables pour qu’une banque puisse détecter et prévenir la fraude. L’évolution du secteur vers des services bancaires ouverts est elle-même une source à la fois d’opportunités et de vulnérabilités.
• Le poids de la dette technique : À maints égards, les banques sont engagées dans une course à l’armement technologique à long terme contre une criminalité qui est organisée à l’échelle mondiale. Mais tandis que les criminels peuvent tout simplement adopter de nouvelles technologies pour tenter de commettre de nouveaux forfaits, les banques doivent quant à elles relever un défi supplémentaire, à savoir s’attaquer à de nouvelles menaces en s’appuyant sur une infrastructure plus ancienne. Afin de détecter et de prévenir les fraudes de manière fiable, les banques doivent être capables de jongler entre une évolution agressive de leur pile technologique et une utilisation pragmatique des ressources dont elles disposent déjà.

Les méthodes utilisées pour détecter et prévenir la fraude

Dans le secteur bancaire, la détection et la prévention de la fraude reposent sur un savant mélange de techniques et de technologies analytiques.

1. Technologie analytique

Les techniques analytiques couramment utilisées sont notamment des méthodes d’analyse statistique des données telles que le calcul des paramètres, la distribution et la modélisation des probabilités, l’analyse de régression et la comparaison des données. Mais les banques font de plus en plus appel à l’intelligence artificielle via l’exploration de données (data mining), les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique (supervisé et non supervisé) et la reconnaissance de formes.

2. Technologie d’identification

Sur le plan technologique, les banques utilisent des méthodes de pointe pour authentifier, vérifier et identifier les équipements et les clients. Il s’agit notamment de fonctionnalités plus récentes telles que la biométrie comportementale et l’empreinte digitale des appareils, mais aussi de méthodes testées et éprouvées comme l’authentification bifactorielle et le chiffrement.

3. Technologie fondée sur les flux de travail

Il faut également se pencher sur l’infrastructure et les logiciels requis pour capturer les signaux générés par toutes ces technologies prometteuses et les transformer en un flux précis d’alertes utiles destinées aux responsables de la conformité et aux analystes.

Le personnel joue toujours un rôle clé dans la capacité d’une banque à détecter et à prévenir la fraude. Par conséquent, il est essentiel qu’ils travaillent avec des outils et des technologies leur permettant de hiérarchiser et de remédier aux innombrables cas de fraude potentiels affectant leur établissement, le tout d’une manière facile à expliquer aux auditeurs.

L’importance de l’IA et de l’apprentissage automatique pour détecter la fraude bancaire

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique jouent désormais un rôle central pour aider les établissements bancaires à lutter contre la menace que représentent les activités frauduleuses. Toutefois, il est important de souligner que ces technologies accompagnent les banques de différentes manières.

Tout d’abord, les techniques avancées de détection des anomalies, de regroupement d’identités et d’analyse via un réseau de neurones graphique permettent aux banques d’identifier des caractéristiques cachées au sein de l’énorme volume de données qu’elles ingèrent. Ce type de technologie est essentiel à cette activité car il n’est pas possible d’analyser un tel volume manuellement.

Ensuite, en recourant à l’automatisation, les établissements bancaires peuvent redimensionner leur capacité afin d’accélérer leurs opérations. En automatisant la création d’alertes et de rapports d’activité suspecte (SAR) à partir d’une approche fondée sur les risques spécifiques à chaque établissement, les banques peuvent désormais couvrir plus de surface. L’équipe Conformité peut traiter plus de dossiers plus rapidement, le tout en traitant moins de faux positifs chronophages.

Enfin, avec l’IA et l’apprentissage automatique, les banques sont capables de s’attaquer à la fraude avec une plus grande souplesse. En effet, en donnant à l’équipe Conformité les moyens d’intégrer plus de sources de données et de créer leurs propres règles de détection des caractéristiques, l’IA permet aux établissements bancaires d’évoluer et de s’améliorer au même rythme que les criminels.

Logiciels de pointe pour la détection de la fraude pour les banques

Pour gérer le volume, la variété et la férocité des tentatives de fraude auxquelles elles sont soumises quotidiennement, les banques ont besoin d’une IA puissante et de logiciels intelligents. Lors de l’évaluation de fournisseurs de solutions de détection de la fraude, les établissements bancaires devraient préférer les solutions offrant les fonctionnalités suivantes :

• Une intégration rapide des données pour interconnecter les différents flux liés à la couverture médiatique défavorable, aux listes de sanctions, aux listes de personnes politiquement exposées (PPE) et aux bénéficiaires effectifs ultimes (UBO).
• Un puissant modèle d’apprentissage automatique entraîné au moyen de données propriétaires sur les clients, les entreprises et les risques financiers afin de détecter plus de 50 types de fraude sur tous les canaux de paiement.
• Une rentabilité inégalée grâce à des fonctionnalités prêtes à l’emploi et à des processus éprouvés qui permettent aux établissements d’être opérationnels en deux semaines seulement. 
• Des fonctionnalités avancées telles que des seuils dynamiques, le regroupement des identités et la détection de réseaux de neurones graphiques pour s’adapter au comportement des criminels, analyser les comptes associés à ces derniers et suivre les fonds à travers le système.
• Une capacité d’explication intégrée qui permet à l’équipe Conformité de partager sans délai les réponses aux alertes avec les autorités compétentes.

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En juillet 2022, le Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale des États-Unis a déclaré : « Les banques doivent appliquer une approche fondée sur les risques à l’obligation de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD), y compris lorsqu’elles définissent les profils de risque de leurs clients. » Il ressort du développement de cette idée dans la suite du communiqué que le Conseil attend manifestement des banques qu’elles mettent en œuvre et adoptent pleinement ces principes conformément aux obligations énoncées dans la législation sur la Loi sur le secret bancaire (BSA)/LCB.

Les attentes sont les mêmes sur les autres grandes places financières. Au Canada, au Royaume-Uni, dans l’Union européenne et dans d’autres grands centres financiers internationaux, les autorités de réglementation appliquent une approche de la supervision fondée sur les risques qu’elles entendent également voir adopter par les banques et autres établissements financiers.

Dans l’UE, la directive d’application la plus récente, couramment appelée 6AMLD, renforce les exigences en matière de LCB-FT en normalisant la définition de 22 infractions sous-jacentes constitutives de blanchiment. Ce texte étend par ailleurs les sanctions et les responsabilités pénales en cas de non-respect de l’obligation de prévention du blanchiment.

Devenu un élément essentiel de l’arsenal anti-blanchiment des banques, le filtrage de la couverture médiatique négative est d’autant plus important pour une approche fondée sur les risques.

Que les clients soient des particuliers ou des entreprises, il est impératif de gérer les relations à haut risque dans le cadre d’une évaluation des risques lors de l’entrée en relation d’affaires en consultant les données de couverture médiatique négative pour atténuer un large éventail d’activités criminelles, surtout si des opérations de blanchiment d’argent et de financement du terrorisme (BC-FT) peuvent en découler.

Dès lors, la conception des solutions de couverture médiatique négative doit intégrer toutes les catégories de risques envisageables lors des contrôles LCB-FT de vigilance à l’égard de la clientèle. Les réglementations LCB recommandent explicitement de prendre des mesures de vigilance renforcée en cas d’exposition politique, d’activité dans des pays à haut risque, d’historique de risque défavorable ou de circonstances anormales, autant de cas où le filtrage de la couverture médiatique négative s’impose.

L’approche fondée sur les risques tient compte par ailleurs du caractère dynamique du risque, autrement dit que le profil d’un client considéré « à faible risque » lors de l’entrée en relation d’affaires peut rapidement évoluer. En règle générale, les banques contrôlent tous leurs clients régulièrement en mettant à jour la KYC à intervalles variables selon le niveau de risque évalué au départ. Toutefois, l’approche fondée sur les risques exige un système capable de signaler tout changement significatif du profil de risque pour éviter d’éventuels problèmes par la suite. Souvent appelé « KYC perpétuelle », la supervision continue et en temps réel des clients existants suppose que tout nouvel événement de risque à propos d’un client existant soit signalé à des fins d’enquête. Les autorités de réglementation insistent davantage sur ce point car l’efficacité des contrôles LCB est au cœur des discussions.

Les données de couverture médiatique négative sont généralement obtenues en interrogeant des moteurs de recherche ou des bases de données. Néanmoins, ces méthodes ne sont pas adaptées au suivi en temps réel. Par conséquent, aux États-Unis, au Canada et en Europe, les banques adoptent de plus en plus des solutions s’appuyant sur l’IA et qui peuvent accéder à des informations provenant de millions de points de données sur Internet et les associer pour obtenir des informations exploitables sur les risques en temps quasi réel.

Mieux tirer parti de la couverture médiatique négative

Les données de la couverture médiatique négative spécifiquement liées au large éventail d’infractions sous-jacentes définies par le GAFI (et désormais incluses dans le champ d’application élargi de la nouvelle loi anti-blanchiment d’argent aux États-Unis) sont essentielles pour gérer efficacement les niveaux plus élevés de risque client.

Malgré tout, gérer le risque ne signifie pas s’égarer dans l’élimination forcenée de tout risque. Les Gouverneurs de la Réserve fédérale ont déclaré par ailleurs : « Les Agences continuent d’encourager les banques à gérer les relations avec les clients et à atténuer les risques en fonction de ces relations plutôt que de refuser de fournir des services bancaires à des catégories entières de clients. »

Les établissements financiers intelligents tirent parti de cette situation et obtiennent un avantage commercial en déployant une puissante approche fondée sur le risque et en utilisant des solutions technologiques qui automatisent un grand nombre de processus liés à la couverture médiatique négative. Les équipes Conformité y gagnent un temps qui leur permet de comprendre, d’analyser et d’interpréter correctement les risques avant de prendre des décisions appropriées.

Le filtrage de la couverture médiatique négative est un aspect toujours plus important d’un programme LCB bien équilibré. Bien que les recommandations relatives au filtrage de la couverture médiatique négative paraissent d’emblée moins structurées que d’autres exigences réglementaires liées à la CDD, aux sanctions ou aux PPE, les professionnels de la conformité sont encouragés à utiliser des outils de pointe et des solutions automatisées pour réduire les efforts manuels et aller au-delà des exigences réglementaires au lieu de se contenter de les respecter.

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