Les architectures centrées sur le risque intégrées utilisent l’analyse avancée et l’intelligence artificielle (IA) pour renforcer les mesures de contrôle des sanctions ainsi que de la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent
Les paiements instantanés bouleversent le modèle opérationnel des services bancaires. Les fonds transitent en quelques secondes, les liquidités s’actualisent immédiatement et le risque de règlement s’amenuise en temps réel. Néanmoins, la plupart des cadres de contrôle des crimes financiers ont été conçus pour des environnements où les cycles de règlement permettaient un délai d’analyse, souvent assurés par des traitements par lots. Un tel décalage architectural grandissant n’est plus qu’une simple contrainte opérationnelle; il devient un risque stratégique pour les institutions financières.
Pour les banques qui offrent la fonctionnalité de paiement instantané, l’enjeu ne consiste plus seulement à détecter les activités suspectes. Il s’agit de prendre des décisions dans un délai considérablement réduit, où la possibilité d’intervention avant qu’un transfert de fonds ne devienne irrévocable est nettement limitée.
Ce sentiment d’urgence est confirmé par les perspectives issues des échanges avec plus de 100 hauts dirigeants du secteur bancaire à l’échelle mondiale dans le cadre de La voix de nos clients CGI 2025 : 70 à 80 % d’entre eux considèrent le risque en temps réel et les mesures de contrôle de la lutte contre la fraude comme une priorité stratégique. Ils reconnaissent qu’une véritable modernisation requiert le remplacement des systèmes cloisonnés par une défense plus intégrée et convergente.
Le principal défi : l’architecture existante dans un environnement en temps réel
Pour la haute direction des services bancaires aux entreprises et des transactions bancaires, les objectifs sont clairs : renforcer la gestion des risques et la conformité, régir les données d’entreprise, favoriser une croissance durable et moderniser les plateformes essentielles. Les paiements en temps réel sont au cœur de ces quatre objectifs.
Toutefois, la plupart des institutions dépendent toujours de cadres de gestion distincts pour la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent ainsi que pour les sanctions, soit des systèmes conçus pour le traitement par lots en fin de journée. Dans une économie où les règlements se font en quelques secondes, cette latence représente un point de défaillance critique. Le problème n’est pas les politiques, mais plutôt une architecture obsolète incapable de répondre aux demandes d’un monde qui évolue à un rythme effréné.
Pourquoi les paiements en temps réel amplifient le risque de crimes financiers
Autrefois, les délais offraient une marge de manœuvre essentielle. Les périodes de recouvrement et les enquêtes manuelles étaient efficaces, car les fonds n’étaient pas encore versés de façon permanente. Les paiements en temps réel ont fait disparaître ce filet de sécurité. Une fois les fonds versés, il n’y a souvent plus de retour en arrière possible.
Les réseaux criminels ont habilement exploité cette transformation, en industrialisant le recrutement de mules et en créant de fausses identités à grande échelle. La rapidité de l’exploitation criminelle égale désormais celle des paiements. Dans un tel environnement, dépendre de mesures de contrôle existantes équivaut à tenter d’arrêter une balle avec un filet – l’architecture n’est pas du tout adaptée à la menace.
Le coût élevé d’une défense fragmentée
Une pile de contrôle fragmentée, où la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent ainsi que les systèmes de connaissance des clients fonctionnent de façon isolée, cause des inefficacités périlleuses.
- Elle entraîne une latence dans la prise de décision puisqu’un seul événement suspect doit faire l’objet de vérifications successives sur plusieurs plateformes.
- Elle génère des résultats de risque incohérents, car les systèmes n’ont pas de vision unifiée des comportements des clients et des connexions réseau.
- De plus, elle engendre des vulnérabilités structurales; les clients du secteur bancaire signalent que les flux de travaux cloisonnés ralentissent les cycles décisionnels de 30 % ou plus.
Dans un écosystème financier évalué en quelques secondes, la convergence n’est pas une mesure d’économie, mais plutôt un impératif pour la résilience opérationnelle.
La solution : une architecture de risques convergente améliorée par l’analyse avancée et l’IA
Une réelle convergence intègre les systèmes, les données et les flux de travaux décisionnels à un cadre unifié. Un seul déploiement technologique ne suffit pas à atteindre ce niveau de convergence. Pour la majorité des institutions, cela représente une modernisation sur plusieurs années qui nécessite l’intégration de données, l’alignement des flux de travaux et le déploiement progressif de l’analyse de données et des capacités d’IA.
Une architecture convergente moderne repose sur cinq piliers essentiels.
- Modèles de comportement unifiés – Combinent l’analyse des comportements et les techniques d’apprentissage machine de lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent pour soutenir une vision plus globale des risques liés aux clients et aux entités.
- Prise de décision orchestrée en temps réel – Évalue simultanément les paiements selon plusieurs facteurs de risques (lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent, sanctions), en utilisant les règles, les analyses et l’apprentissage machine, le cas échéant.
- Analyse avancée du réseau – Se sert de l’analyse avancée et des techniques d’apprentissage machine pour compléter les processus de détection fondés sur des règles et identifier des réseaux criminels cachés ainsi que des structures de comptes de mules bancaires.
- Gestion intelligente de cas – Soutient le travail des analystes grâce à l’automatisation et à l’analyse avancée.
- Gouvernance responsable de l’IA – Intègre la transparence, l’explicabilité et la vérifiabilité dans tous les modèles d’IA pour assurer leur conformité réglementaire.
L’objectif n’est plus de produire davantage d’alertes, mais d’atteindre une cohérence totale pour permettre des interventions en amont et établir la prévention de la criminalité financière comme capacité stratégique.
D’un fardeau opérationnel à un impératif de la haute direction
Cette transformation constitue désormais une priorité pour les principaux décideurs, car ses effets se font sentir à l’échelle de toute l’entreprise.
- Responsabilité et perte financière – Réduit l’exposition liée à l’augmentation des régimes de remboursement.
- Répartition stratégique du capital – Élimine les systèmes redondants pour réduire les coûts et stimuler un rendement clair du capital investi.
- Confiance réglementaire – Répond aux demandes des régulateurs en matière de mesures de contrôle adaptées et explicables.
- Avantage concurrentiel – Renforce la confiance des clients en offrant une expérience de paiement rapide et sécurisée.
La question n’est plus de savoir si une collaboration entre l’équipe de lutte contre la fraude et celle de lutte contre le blanchiment d’argent est nécessaire, mais plutôt si l’architecture centrale d’une institution peut suivre le rythme en temps réel. CGI soutient cette transformation grâce à une modernisation sectorielle et à des accélérateurs d’analyse avancée, aidant les institutions à mettre en place des mesures de contrôle évolutives et explicables adaptées à un déploiement en temps réel.
À l’ère où les paiements s’effectuent en quelques secondes, les mesures de contrôle de la lutte contre la criminalité financière doivent évoluer au même rythme.
Pour discuter davantage de ce sujet, communiquez avec moi. Apprenez-en davantage sur CGI Hotscan360, notre plateforme de détection de la fraude fondée sur l’IA, ainsi que sur nos efforts pour favoriser les paiements en temps réel.
À propos de l’auteur
Henry Kolowrat
conseiller principal en management, Centre-Est de l’Europe
Henry est un professionnel chevronné des services financiers possédant plus de 30 ans d’expérience auprès de petites et moyennes entreprises financées par le secteur privé. Sa carrière est marquée par sa polyvalence et son leadership axé sur les données, qui sont alimentés par une solide ...
