« Combattre le blanchiment, c’est mettre fin aux préjudices causés par des délits graves. Combattre
le blanchiment ne consiste pas à cocher des cases ». Cette déclaration en décembre 2019 de David
Lewis, président du secrétariat du Groupe d’Action Financière (GAFI), illustre les nouvelles attentes
des régulateurs envers les établissements financiers en matière de lutte contre le blanchiment et le
financement du terrorisme.
Alors que, selon Europol, à peine 1% des fonds issus de l’activité criminelle dans l’Union européenne
sont confisqués par les autorités compétentes, la pression s’accroit sur les établissements financiers
pour que ceux-ci détectent plus efficacement les opérations criminelles impliquant leurs clients. Ces
dernières années, des amendes record ont été infligées aux établissements dont le dispositif de
Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme (LCB-FT) était insuffisant.
Dans ce contexte, les technologies les plus avancées d’analyse comportementale et de Data Science
s’imposent comme des outils incontournables pour détecter efficacement les opérations de
blanchiment et de financement du terrorisme.
Mais ces technologies sont-elles compatibles avec la réalité d’un département LCB-FT, où les
équipes sont majoritairement Métiers, et où la traçabilité et la transparence des décisions sont
primordiales pour assurer la conformité règlementaire ?
« Combattre le blanchiment, c’est mettre fin aux préjudices causés par des
délits graves. Combattre le blanchiment ne consiste pas à cocher des cases ».
David Lewis, Groupe d’Action Financière (GAFI)
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