Usage documenté ailleurs, adaptation à étudier.
Orienter la revue des opérations atypiques
Un modèle spécialisé classe les opérations à examiner et rassemble les éléments utiles à la revue par un analyste.
Dossier d’alerte à instruire
- Opérations
- Transactions concernées et dates rassemblées
- Motifs
- Écarts observés présentés pour examen
- Conclusion
- À établir par l’analyste habilité
En attente de validation humaine
Retour publié par l’éditeur · Google Cloud
Un usage documenté : HSBC
Google Cloud cite l’utilisation d’AML AI par HSBC pour détecter des activités suspectes dans le cadre de la lutte contre le blanchiment.
Lire la source : HSBC : détection d’activités suspectes avec AML AI (nouvel onglet)Publié le . Source consultée le .
Ce déploiement ne concerne pas Artefis. Le fonctionnement ci-dessous est une adaptation illustrative, à vérifier dans votre contexte.
Une adaptation à votre activité
Ce cas concerne une organisation financière disposant d’historiques et d’un dispositif de contrôle établi. Le modèle, ses explications et les risques d’erreur demandent une validation spécifique avant usage.
Une banque dispose d’un historique de transactions et d’alertes examinées par ses équipes. Elle souhaite mieux orienter les investigations sans déléguer au modèle la conclusion sur le dossier.
Analystes conformité, responsables du contrôle et équipes données
Comment cela fonctionne
Préparer les données autorisées
Les données sont contrôlées, rapprochées et limitées au périmètre approuvé. Les anomalies de collecte sont séparées des signaux de risque.
Classer les opérations à revoir
Un modèle spécialisé signale les comportements inhabituels. Chaque alerte présente les transactions et facteurs utiles à l’analyse.
Constituer le dossier de revue
L’analyste examine les faits, demande les compléments et enregistre sa conclusion. Les alertes et versions du modèle sont conservées selon les règles définies.
Ce que nous mesurons pendant le pilote
Les critères sont choisis avec vos équipes avant de commencer. Ils servent à décider si la mise en service est utile.
- Alertes pertinentes après investigation
- Charge de revue créée par les fausses alertes
- Cas connus manqués et stabilité dans le temps
Et dans votre entreprise ?
L’audit vérifie vos données, vos règles et les connexions possibles. Il chiffre le projet et précise ce qu’une solution existante peut couvrir, ainsi que les outils spécialisés ou développements nécessaires.
Connexions selon les API, les versions et les droits disponibles. Pour le sur mesure, le code et la documentation vous sont remis, les comptes et l’hébergement sont à votre nom.