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Fraude, blanchiment : comment le Big Data vient en aide aux banques


Par Denis Fraval-Olivier, Sales Engineering Manager EMEA, Cloudera.



Aussi surprenant que cela puisse paraître, il arrive que les banques n’en sachent pas assez sur leurs clients. Et ce manque d’informations peut être lourd de conséquences, notamment si le client est impliqué dans une affaire de blanchiment d’argent ou de fraude. Le "Know Your Customer" (KYC), un ensemble de réglementations qui leur impose de récolter des informations sur leurs clients afin de repérer les opérations frauduleuses, vise à les prémunir de ce risque.

Impossible de venir à bout d’une telle problématique avec de seuls moyens humains. Les solutions techniques, en particulier l'analyse Big Data, peuvent aider à réduire le nombre de cas suspects non détectés. Cette approche a par ailleurs un avantage potentiel : les institutions financières sont susceptibles de mieux évaluer les risques liés aux prêts ou à la souscription d'assurances.

Un énorme réservoir d'informations est déjà disponible

Pour prendre de meilleures décisions business, les banques ont besoin de données valides - et celles-ci sont généralement disponibles en quantité suffisante. Il ne manque souvent que les systèmes adéquats pour générer les bonnes informations et tirer les conclusions appropriées à partir d'un stock de données parfois très désorganisé. Cependant, le traitement de l'information se concentre encore souvent sur les domaines clés, à savoir la gestion des comptes, la comptabilité et l'administration de la clientèle. Les systèmes Big Data pourraient non seulement offrir un avantage décisif aux banques elles-mêmes, mais les clients pourraient eux-aussi bénéficier de conseils plus avisés. En effet, les consultants sont susceptibles de déterminer où le bât blesse grâce à un meilleur traitement des données clients.

En évaluant les dépenses et les revenus d'un client, la banque peut, par exemple, développer un concept de financement ou d'investissement sur mesure. Ce concept peut également tenir compte de facteurs tels que la volonté de prendre des risques, les fonds disponibles, le comportement des consommateurs (par exemple, lorsqu'ils financent une voiture ou une moto ou paient un voyage) ou les tendances en matière de vieillesse et de santé (par exemple, lorsqu'ils souscrivent une assurance dentaire complémentaire).

Le Big Data utilisé contre le blanchiment d'argent

Mais les systèmes Big Data peuvent également être parfaitement utilisés pour se défendre contre les pratiques commerciales abusives de certains clients à des fins de blanchiment d'argent ou de financement du terrorisme.
Un système d’analyse reposant sur le Big Data est ainsi en mesure d’enregistrer et de repérer les comportements typiques à l’utilisation frauduleuse d’un compte. Par exemple, les dépenses et les revenus sont le plus souvent identiques ou a minima semblables. Si, par exemple, un compte de paie normal implique soudainement un volume élevé de transferts d’argents transfrontaliers vers certains pays vers lequel aucun traitement n’était effectué jusque-là, ce compte doit être contrôlé, car il est susceptible, par exemple, d’être utilisé pour le financement d’organisations illégales.

Mais comment le Big Data peut-il contribuer à la lutte contre le blanchiment d'argent ?

Les trois phases du processus de blanchiment d'argent doivent être bien comprises.

Ces phases consistent en injection, dissimulation et intégration.

Pendant la première phase, la phase d’injection, de petites sommes d'argent obtenues par des actes criminels sont introduites dans le cycle financier. Cela prend généralement la forme d’acquisition d'actifs qui peuvent être revendus mais aussi la forme de versements sur des comptes bancaires. Les criminels n’injectent généralement que de petites quantités d’argent qui n'attirent pas l'attention. Le dépôt de plus petits montants dans le cadre du blanchiment d'argent est également connu sous le nom de “schtroumpfage”. Étant donné que le donneur d'ordre doit être identifié pour les dépôts en espèces de 15 000 euros ou plus et que ces informations doivent être conservées pendant cinq ans, les criminels injectent des montants qui ne dépassent pas cette limite.

Lorsque l'argent est dissimulé, les traces de son origine sont brouillées en transférant les sommes d'un compte à l'autre jusqu'à ce qu'elles ne puissent plus être retrouvées. Par exemple, des sommes d'argent peuvent être maquillées pour sembler “légitimes” lors de transactions fictives avec des banques offshore, des sociétés fictives ou des hommes de paille.

Au cours de la troisième phase, l'intégration, l'argent blanchi est maintenant utilisé pour des opérations juridiques telles que l'acquisition de biens immobiliers ou d'actions de sociétés.

Par conséquent, le blanchiment d'argent est un processus complexe et fragmenté, difficile à identifier avec de seuls moyens humains.
Dans le cas de transactions importantes, le temps disponible pour réagir de manière appropriée aux activités suspectes est insuffisant. Les données ne sont pas en cause - elles sont disponibles en quantités suffisantes.

Les qualités d'une solution Big Data

Afin de venir à bout de cette tâche et de répondre aux attentes du législateur, une plate-forme Big Data qui peut tirer des conclusions à partir de données non structurées est la solution idéale. Un Enterprise Data Cloud peut combiner une grande variété d'informations provenant de différentes sources - environnements publics, privés, hybrides et multi-cloud - au sein d’une seule plate-forme.

L'Enterprise Data Cloud permet d’effectuer une analyse de n’importe où, quel que soit l'emplacement des données, de sorte qu'une analyse n'échoue pas en raison des limites de l’infrastructure de l'entreprise, qui est déjà surchargée par le maintien des opérations courantes. En plus de leurs propres ressources informatiques, c'est-à-dire sur site, les institutions financières peuvent compter sur une grande flexibilité et une grande agilité dans le traitement des charges de travail via l’utilisation de systèmes hybrides et multi-clouds. Les outils multifonctions compatibles avec les différents clouds proposent de nombreuses fonctions d'analyse qui permettent d'accéder à la même base de données. Bien entendu, un "cloud financier" devrait toujours être soumis à des réglementations strictes en matière de protection des données, de gouvernance, de migration des données et de gestion des métadonnées - quel que soit le lieu où il se trouve.

Enfin, le choix de la solution Big Data doit également reposer sur une plate-forme ouverte. Avec les logiciels libres, l'architecture informatique ouverte et les plates-formes de stockage ouvertes, les institutions financières peuvent être sûres qu'elles ne sont pas à la merci d'un seul fournisseur de solutions, autrement dit des stratégies de vendor lock-in.

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Jeudi 24 Octobre 2019
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