L'avenir de la lutte contre le blanchiment d'argent

Depuis le début des années 2000, les efforts de lutte contre le blanchiment d'argent étaient largement basés sur des règles, axés sur la démonstration de la conformité plutôt que sur la détection des risques réels. Le résultat ? Un nombre élevé de faux positifs, des analystes surchargés et une compréhension contextuelle limitée.

Aujourd'hui, le secteur s'oriente vers un modèle hybride : l'analyse permettant une approche basée sur les risques et la LCB-FT réintroduisant des contrôles basés sur des règles. Alors que les cadres basés sur les risques et sur des règles se développent, ce qui reste essentiel pour la LCB-FT, c'est le talent.

Pour que les banques devancent la criminalité financière à l'échelle mondiale, elles ont besoin d'équipes LCB-FT non seulement augmentées par l'IA, mais aussi en développement continu, capables de combiner la maîtrise des données, le jugement et les compétences décisionnelles pour gérer les cas à haut risque.

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Lutter contre la criminalité économique représente un « business case » négatif de 2,4 milliards de dollars

Entre 2024 et 2025, le recrutement pour les postes de débutants dans les entreprises technologiques européennes a chuté de 73.4%. Pour moi, c'est un signal clair que l'automatisation exerce une réelle pression sur les postes de débutants et les parcours traditionnels de développement des futurs leaders.

Bien que ce changement puisse fragmenter les viviers de talents, il présente également une opportunité : les organisations peuvent repenser les rôles juniors pour se concentrer sur l'apprentissage, le mentorat et les contributions stratégiques, accélérant ainsi le développement de vos futurs talents seniors.

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C'est là que, selon moi, les managers ont un rôle essentiel à jouer, non pas en tant que superviseurs de processus, mais en tant que coachs qui encadrent les jeunes talents et développent leurs capacités dans un environnement riche en IA. Ainsi, en associant les outils d'IA à un développement intentionnel des talents, les organisations peuvent renforcer les viviers et commencer à bâtir leurs futures équipes de direction, beaucoup plus rapidement.

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Construire des équipes LCB-FT « centrées sur le client » grâce au renforcement des compétences 

Alors que l'IA peut traiter les données et identifier les risques à grande échelle, les analystes capables d'interpréter, de prioriser et d'agir sur les transactions à risque plus élevé sont les éléments différenciateurs.

Il y a plusieurs domaines où nous voulons nous assurer que les membres de mon équipe – et plus largement de l'organisation – sont prêts pour ce qui va suivre.

Un domaine clé est la maîtrise des données. Un autre est l'apprentissage automatique, où nous menons des programmes continus axés sur les risques émergents et les nouveaux défis de surveillance. Karim Tadjer, Responsable mondial de la criminalité financière chez ING 

C'est pourquoi le renforcement des compétences est le principal catalyseur d'une fonction LCB-FT basée sur les risques et améliorée par l'IA. Alors que l'IA automatise les tâches manuelles, les capacités humaines doivent évoluer pour être interprétatives, éthiques et contextuelles. Les professionnels de la LCB-FT doivent apprendre à :

• Appliquer un jugement critique lors de l'évaluation des informations générées par l'IA et de la décision des escalades.
  
  
• Communiquer clairement des conclusions complexes aux régulateurs et aux clients, en maintenant la transparence et la confiance.
  
  
• S'adapter à l'échelle mondiale, en interprétant les résultats de l'IA dans les contextes juridiques, culturels et de marché locaux.

La technologie peut accélérer les processus, mais ce sont le jugement humain, l'adaptabilité et la prise de décision qui protègent la stabilité et l'intégrité de l'ensemble du système financier.

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