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Mardi 4 Mai 2021

Interview | Herbert Schild, Financial Services Industry Lead Europe chez Appian


Entretien avec Herbert Schild, Financial Services Industry Lead Europe chez Appian, acteur leader du low-code.



Exploiter l'IA dans le KYC pour plus de rapidité, de flexibilité et de satisfaction des clients

Ces dernières années, les banques ont fait la une des journaux pour évasion fiscale et blanchiment d'argent, entraînant des amendes importantes. Les régulateurs ont réagi en imposant des exigences plus strictes sur la façon dont les banques entretiennent leurs clients et effectuent des audits internes pour calculer le risque. Herbert Schild, Financial Services Industry Lead Europe chez Appian, répond ici à des questions clés sur la façon dont l'intelligence artificielle (IA) permet d'obtenir de meilleures informations et des résultats plus rapides dans les flux de travail KYC (Know Your Customer).

Quels sont les plus grands défis que vous voyez chez les clients avec les exigences actuelles de KYC ?

En réponse à la hausse de la criminalité financière, le KYC impose une charge obligatoire aux institutions financières pour rendre compte de l'identité et de la véracité des clients. Le fait que de nombreuses banques opèrent au-delà des frontières ajoute une couche de complexité, car il n'existe pas de directives d'analyse des risques uniformes au niveau mondial. Pour compliquer encore les choses, les données requises en matière de diligence raisonnable ne sont souvent pas centralisées, ce qui signifie qu'un travail manuel important est nécessaire pour coordonner les enquêtes KYC. Le résultat est une multitude de - vous l'avez deviné - flux de travail complexes et chronophages qui posent des défis majeurs et peuvent causer des retards paralysants pour les institutions financières.

Comment voyez-vous la mise en œuvre des mesures KYC-AML dans les entreprises ?

Pour obtenir des flux de travail KYC-AML plus rapides, plus flexibles et plus intégrés, l'automatisation low-code est le pont idéal entre la gestion globale des informations et la gestion centralisée des cas, ainsi que l'orchestration entre les systèmes internes et externes. Plus encore, la plateforme d'automatisation low-code d'Appian permet aux institutions de s'adapter rapidement aux changements de processus, d'infrastructure ou au sein de l'organisation, en étendant et en optimisant KYC-AML en conséquence.

Le fait de disposer de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) aux côtés de l'automatisation des processus robotiques (RPA) et de la gestion des cas sur une seule et même plateforme apporte des avantages inestimables aux flux de travail KYC-AML. En plus d'unir différentes formes d'automatisation en un seul endroit, Appian permet également d'utiliser des applications mobiles, ce que les clients apprécient lorsqu'ils vérifient ou signent des documents, par exemple.

La tendance au traitement des données dans le cloud ne montre aucun signe de ralentissement, même si certains types d'informations ne peuvent pas quitter les institutions en vertu des réglementations sur la confidentialité et les données. La plateforme d'automatisation low-code d'Appian peut être utilisée dans le cloud, sur site ou dans une combinaison des deux, ce qui offre aux entreprises de services financiers une grande flexibilité. Le low-code permet également aux différents secteurs d'activité de bénéficier d'un certain degré d'indépendance car, dans la plupart des cas, aucun développeur de logiciels n'est nécessaire pour créer des applications. En outre, les modifications de la fonctionnalité ou de la conception peuvent être configurées par les responsables des secteurs d'activité avec une relative facilité et à tout moment.

Les flux de travail KYC sont au cœur de la détection de la fraude. Ils exigent non seulement la transparence et l'accès aux informations essentielles, mais aussi un traitement efficace de ces données.

Dans quelle mesure pensez-vous que l'intelligence artificielle peut être utile à cet égard ?

La collecte, le traitement et l'interprétation manuels des données clients peuvent prendre plusieurs heures, voire des semaines. Comme le flux de travail est intrinsèquement complexe, la qualité et l'intégrité des données ne sont souvent pas garanties. L'IA évalue les données plus rapidement, et de manière plus détaillée, en structurant de grandes quantités de données et en les analysant à l'aide de l'apprentissage automatique. Cela permet de créer très rapidement des profils de risque complets, précis et vérifiables.

L'IA peut également être utilisée comme mesure préventive pour identifier les fraudes potentielles et les faiblesses connexes avant qu'un cas ne se produise. À l'heure actuelle, cela se fait encore par le biais de ce que l'on appelle les "tests de pénétration", mais l'IA peut le rendre possible en quasi temps réel.

Que recommandez-vous aux banques qui pourraient manquer des aspects importants de la gouvernance KYC ?

Les flux de travail KYC sont cruciaux pour toutes les entreprises opérant sur les marchés financiers avec des données clients et sont destinés à protéger contre la fraude financière. Toutefois, une mise en garde s'impose concernant le terme KYC. KYC est un terme générique pour une grande variété de processus qui sont nécessaires et s'exécutent en arrière-plan. Bon nombre des flux de contrôle associés sont encore trop compliqués, peu flexibles et sujets aux erreurs.
Tant pour l'accueil des nouveaux clients que pour les contrôles réguliers des clients existants, KYC signifie analyser des données provenant de nombreuses sources internes et externes. Pour une banque, cela peut signifier l'exploration de plusieurs millions d'enregistrements de données dans des systèmes disparates. La réponse évidente consiste à reproduire numériquement ces étapes de travail manuel, mais je suggère d'aller plus loin : examinez les flux de travail de bout en bout, voire redéfinissez-les. Les processus KYC véritablement automatisés sont plus rapides et plus flexibles. La pandémie nous a appris à intégrer systématiquement la flexibilité et la rapidité dans les processus critiques pour garantir la liquidité et, en fin de compte, la viabilité de l'organisation.

Quelles sont les mesures à prendre contre le blanchiment d'argent ?

Les réglementations de plus en plus strictes en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) constituent un défi majeur et permanent pour les institutions financières. Les risques de non-conformité sont élevés et vont des amendes et de l'atteinte à la réputation à la baisse du cours des actions, voire à des difficultés financières dues à la perte de clientèle. Pour rester à la hauteur de ce risque important, les entreprises de services financiers doivent donc continuellement développer et améliorer leurs flux de travail AML. L'automatisation low-code offre aux institutions la possibilité d'optimiser leurs processus AML et KYC dans leur ensemble, avec l'avantage crucial de pouvoir les adapter rapidement en fonction de l'évolution des circonstances ou de la réglementation.

Quels outils recommandez-vous ?

Les institutions financières subissent une pression énorme de la part des régulateurs, des agences de notation de crédit et des forces de l'ordre dans leurs efforts pour lutter contre le blanchiment d'argent. Une plateforme d'automatisation low-code favorise la conformité de l'onboarding en permettant la conformité des processus, la rapidité et une expérience plus orientée client.

L'orchestration des processus globaux du front au back-office, même pour l'accueil complexe de clients multi-produits et multi-juridictionnels, améliore la conformité du programme d'identification des clients (CIP) et de la connaissance du client (KYC). En outre, des outils tels que la gestion des tests de résistance, l'analyse de l'horizon, la lutte contre le blanchiment d'argent, la surveillance et le contrôle des prestataires de services, ainsi que la protection des données, notamment le GDPR et le CCPA, peuvent aider à contrôler le développement, l'utilisation et la mise à l'échelle des initiatives liées à la gouvernance, au risque et à la conformité.



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