L’IA s’impose progressivement dans les dispositifs de Sécurité Financière, avec un objectif clair : gagner en rapidité et en cohérence dans le traitement et la priorisation des alertes, face à des volumes toujours plus importants.
L’IA s’impose dans les dispositifs de Sécurité Financière, dans un contexte de volumes transactionnels croissants et de schémas criminels de plus en plus sophistiqués. Elle promet des gains de rapidité, de couverture et de cohérence dans le traitement et la priorisation des alertes.
Mais l’IA améliore-t-elle la maîtrise du risque ou l’efficacité opérationnelle ?
Les usages de l’IA en Sécurité Financière
On retrouve l’IA dans le transaction monitoring, la priorisation des alertes selon une approche risk-based ou encore l’analyse de réseaux (network analytics) pour détecter des schémas complexes.
L’IA assiste l’analyste dans la détection et la qualification des transactions atypiques, sans se substituer à la décision humaine.
Une efficacité opérationnelle renforcée
L’IA permet une réduction des délais de traitement et des faux positifs de 30 à 50%. Les équipes peuvent ainsi se concentrer davantage sur l’investigation de cas complexes.
Ces indicateurs reflètent avant tout l’efficacité opérationnelle et doivent être complétés par d’autres KPIs (backlog, taux d’escalade/déclaration…) car ils en disent peu sur la détection des risques émergents.
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