Détection de fraudes à travers des contrôles internes automatisés

Introduction

Dans le paysage financier actuel, des réglementations strictes telles que la 6e Directive Antiblanchiment d'argent (AMLD6) de l'Union européenne et la future 5e Directive Antiblanchiment d'argent (AMLD5) imposent la nécessité de contrôles internes solides pour détecter et prévenir la fraude. De nombreuses institutions financières en Europe interprètent l'Article 35 de l'AMLD6 comme exigeant simplement de mettre en place des contrôles internes et des auditeurs pour les superviser. Cependant, cette approche est souvent insuffisante lors des audits, car elle néglige le besoin critique de mécanismes de détection de fraude automatisés et en temps réel, qui sont essentiels pour rester conforme et préserver l'intégrité des transactions financières. Les enjeux sont élevés, avec des amendes allant jusqu'à des millions d'euros, des perturbations opérationnelles et un préjudice irréversible à la réputation d'une institution. La discussion suivante explore les subtilités de la détection de fraude et l'importance des contrôles internes automatisés, offrant une proposition de valeur claire pour les institutions financières qui cherchent à renforcer leurs efforts de conformité.

Le Problème de Base

La détection de fraudes n'est pas un défi nouveau pour les institutions financières, mais la complexité et la sophistication des activités frauduleuses ont augmenté dramatique avec les avancées technologiques. Les coûts de ne pas détecter la fraude sont substantiels, tant en termes de pertes financières que de dommages réputationnels. Par exemple, selon le rapport de la Banque centrale européenne sur la fraude aux paiements, "La valeur totale de la fraude aux paiements dans la zone euro en 2020 était de 1,8 milliard d'euros, en augmentation de 13,7% par rapport à 2019." Ce chiffre stupéfiant met en évidence les coûts réels de la fraude en termes de fonds perdus. De plus, le temps perdu dans la correction et l'exposition accrue au risque peuvent entraîner un désavantage concurrentiel et une érosion de la confiance des clients.

La plupart des organisations comptent toujours sur des processus manuels ou des contrôles automatisés élémentaires, qui sont sujets aux erreurs humaines et ne peuvent pas suivre la vitesse et l'échelle des transactions financières modernes. Cette insuffisance est mise en lumière supplémentaire par l'Article 22 de l'AMLD5, qui souligne la nécessité de "contrôles efficaces basés sur le risque pour prévenir le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme." De nombreuses entités financières interpètent cela comme une liste de contrôles à mettre en place, plutôt qu'un cadre dynamique et évoluant qui s'adapte au paysage des menaces en mutation.

L'interprétation commune mène à une position réactive plutôt qu'une position proactive. Par exemple, une institution financière peut mettre à jour ses contrôles en réponse à un incident de fraude spécifique, plutôt que d'anticiper et de prévenir une large gamme de scénarios de fraude potentiels. Cette approche réactive n'est pas seulement coûteuse mais aussi inefficace, car elle ne tire pas parti du plein potentiel de l'automatisation dans la détection de fraude.

Les références réglementaires, telles que l'Article 45 de l'AMLD5, soulignent davantage l'importance de "mécanismes appropriés et efficaces pour le suivi continu et l'évaluation régulière et indépendante des contrôles internes." Cependant, de nombreuses organisations l'interpètent comme une revue périodique plutôt qu'un processus de surveillance continue en temps réel. Ce fossé entre la réglementation et la mise en œuvre mène à des risques de conformité et des échecs potentiels d'audit.

Pourquoi C'est Urgent Maintenant

L'urgence d'améliorer la détection de fraude à travers des contrôles internes automatisés est amplifiée par les changements réglementaires récents et les actions de contrôle. L'implémentation de l'AMLD5 dans les États membres de l'UE est imminente, avec son focus sur une diligence des clients améliorée, une transparence accrue et des sanctions plus strictes en cas de non-conformité. Les Autorités européennes de supervision (ESA) sont également de plus en plus vigilantes, comme le montre leur déclaration conjointe sur "la compréhension commune des risques de blanchiment d'argent et de financement du terrorisme", qui souligne la nécessité de contrôles internes efficaces.

De plus, la pression du marché augmente, car les clients et les contreparties exigent des normes plus élevées de diligence et de certification de conformité. Cette demande est alimentée par le désir de réduire les risques réputationnels et de s'aligner sur les normes mondiales anti-blanchiment d'argent (AML). La non-conformité présente non seulement des risques légaux et financiers, mais met également en péril la capacité d'une institution à attirer et à retenir des clients.

Le fossé entre où se trouvent la plupart des organisations actuellement et où elles doivent être en termes de capacités de détection de fraude est significatif. Bien que certaines aient commencé à mettre en œuvre des technologies plus avancées telles que l'apprentissage automatique et la détection d'anomalies, beaucoup restent en retard. Le désavantage concurrentiel de ceux qui ne investissent pas dans ces technologies avancées devient de plus en plus marqué, car la capacité à détecter et à prévenir la fraude rapidement et avec précision est de plus en plus considérée comme un facteur différentiel.

En conclusion, l'importance de la détection de fraude à travers des contrôles internes automatisés ne peut être surestimée. Les risques financiers, opérationnels et réputationnels associés à des mécanismes de détection de fraude insuffisants sont trop élevés pour être ignorés par les institutions financières européennes. Le paysage réglementaire évolue et le marché exige des normes plus élevées. Il est temps d'agir et les institutions financières doivent investir dans la technologie et les processus nécessaires pour relever ces défis de front. Comprendre les problèmes de base et l'urgence de les aborder est la première étape vers la création d'un écosystème financier plus sécurisé et conforme.

Le Cadre de Solution

Dans la lutte contre la fraude et la criminalité financière à travers des contrôles internes automatisés, une approche structurée et proactive est essentielle. Pour détecter et prévenir efficacement les activités frauduleuses, les organisations doivent adopter un cadre de solution qui intègre des contrôles conçus de manière systématique, la détection d'anomalies et la surveillance continue.

Approche Étape par Étape

1. Évaluation des Risques et Identification des Contrôles: Commencez par effectuer une évaluation des risques complète conformément aux principes énoncés dans l'Article 24a de l'Accord de Bâle II, qui souligne l'importance des processus de gestion des risques au sein des institutions financières. Cette évaluation devrait identifier les types et les niveaux de risques de fraude spécifiques à votre organisation. Une fois les risques connus, la prochaine étape est d'identifier et de concevoir des contrôles internes qui répondent directement à ces risques.

2. Mise en Place de Contrôles Automatisés: Déployez des contrôles automatisés qui surveillent continuellement les transactions et les activités. Ces contrôles devraient être capables de capturer des données en temps réel et de les comparer à des critères ou des seuils prédéterminés. Un exemple de contrôle pourrait être un indicateur automatique pour les transactions qui dépassent une certaine valeur ou présentent des modèles caractéristiques des activités frauduleuses.

3. Détection d'Anomalies: Mettez en œuvre des algorithmes de détection d'anomalies capables d'identifier des modèles inhabituels ou des valeurs atypiques dans les données. Ces algorithmes devraient être conçus pour évoluer et s'adapter à l'émergence de nouveaux types de fraude. L'Article 45 du RGPD offre des insights sur la nécessité de systèmes dynamiques qui peuvent s'adapter à de nouveaux risques, et la détection d'anomalies est un composant clé à cet égard.

4. Surveillance Continue et Boucle de Retour: Établissez un système de surveillance continu qui renvoie à la phase initiale d'évaluation des risques, permettant d'adapter les contrôles au fur et à mesure que le paysage des risques évolue. Cela s'aligne avec l'Article 42 du RGPD, qui souligne la nécessité de tests réguliers, d'examens et d'évaluations des mesures employées pour garantir la sécurité des données.

5. Documentation et Rapport: Assurez-vous que tous les résultats des contrôles automatisés et des systèmes de détection d'anomalies soient soigneusement documentés et signalés. Cette documentation devrait être conforme aux exigences de transparence énoncées dans l'Article 39 du RGPD.

Recommandations Actionnables

• Mettre en Place une Surveillance en Temps Réel: Utilisez des solutions de surveillance en temps réel pour intercepter les activités frauduleuses au fur et à mesure qu'elles se produisent. Par exemple, si un compte client est accessible à partir d'un emplacement inhabituel, un alerte automatique devrait être déclenchée.

• Mises à Jour Régulières des Paramètres de Contrôle: Mettez régulièrement à jour vos paramètres de contrôle en fonction de nouveaux modèles de fraude et de risques évoluant. Cela maintiendra vos contrôles pertinents et efficaces.

• Formation du Personnel et Sensibilisation: Former le personnel aux signes de fraude et à l'importance de se conformer aux contrôles internes. Ceci est crucial conformément aux exigences opérationnelles de la prévention de la criminalité financière selon l'Autorité de conduite financière (FCA).

• Audits Réguliers et Vérifications de Conformité: Effectuez des audits réguliers pour vous assurer que vos contrôles fonctionnent comme prévu et sont conformes à toutes les réglementations pertinentes.

Ce à quoi "Bien" Ressemble

Un système de contrôle interne solide qui détecte efficacement la fraude ne devrait pas seulement passer les audits, mais aussi prévenir proactivement la fraude avant qu'elle ne se produise. Cela signifie avoir un système qui est dynamique, adaptable et capable d'apprendre des incidents de fraude passés pour améliorer les capacités de détection futures.

Les erreurs courantes à éviter

Évaluation des Risques Inadéquate

Ce qu'ils Font Mal: De nombreuses organisations ne conduisent pas d'évaluation des risques approfondie, ce qui entraîne des contrôles qui ne couvrent pas adéquatement tous les risques potentiels de fraude.

Pourquoi cela échoue: Les contrôles qui ne sont pas adaptés à des risques spécifiques peuvent entraîner des faux négatifs, où les activités frauduleuses ne sont pas détectées, ou des faux positifs, où des activités bien intentionnées sont incorrectement signalées comme frauduleuses.

Qu'il Faut Faire à la Place: Effectuer une évaluation des risques détaillée qui prend en compte tous les risques de fraude potentiels et la mettre régulièrement à jour pour refléter les changements dans l'environnement des affaires.

Surdépendance des Procédures Manuelles

Ce qu'ils Font Mal: Certaines organisations comptent trop lourdement sur des processus manuels, qui sont coûteux en temps et propres aux erreurs humaines.

Pourquoi cela échoue: Les processus manuels ne peuvent pas suivre le volume et la vitesse des transactions dans les systèmes financiers modernes, ce qui rend difficile la détection de la fraude en temps réel.

Qu'il Faut Faire à la Place: Mettre en place des contrôles automatisés et des systèmes de détection d'anomalies capables de traiter de grands volumes de données rapidement et avec précision.

Documentation et Rapport Insuffisants

Ce qu'ils Font Mal: Une documentation et un rapport inadequats peuvent conduire à un manque de transparence et de responsabilité dans la détection et la prévention de la fraude.

Pourquoi cela échoue: Sans documentation adéquate, il est difficile de suivre l'évolution d'un incident de fraude ou d'apprendre des erreurs passées pour améliorer la détection de la fraude future.

Qu'il Faut Faire à la Place: Assurez-vous que tous les résultats des contrôles automatisés et des systèmes de détection d'anomalies soient soigneusement documentés et signalés conformément aux réglementations pertinentes.

Outils et Approches

Approche Manuelle

Avantages: Peut être adapté aux besoins spécifiques et est flexible pour gérer des situations uniques.

Inconvénients: Consommateur de temps, sujet aux erreurs humaines et non évolutif.

Quand Ça Marche: Dans les opérations à petite échelle avec des transactions limitées ou dans des situations spécifiques où des modèles de fraude uniques et non standardisés doivent être détectés.

Approche Spreadsheet/GRC

Limitations: Les feuilles de calcul sont limitées dans leur capacité à traiter de grands volumes de données et ne peuvent pas fournir de surveillance en temps réel. Les outils GRC, bien qu'offrant une plateforme centrale pour la gestion des risques, manquent souvent des capacités de détection de fraude spécifiques nécessaires.

Quand Ça Marche: Pour les besoins de gestion des risques de base où la détection de fraude n'est pas la préoccupation principale.

Plates-formes de Conformité Automatisées

Lorsque vous choisissez une plateforme de conformité automatisée, recherchez les caractéristiques suivantes :

• Surveillance en Temps Réel: La capacité de surveiller les transactions et les activités en temps réel est cruciale pour détecter la fraude au fur et à mesure qu'elle se produit.

• Détection d'Anomalies: Cherchez des plateformes qui offrent des capacités de détection d'anomalies avancées, qui peuvent identifier des modèles inhabituels ou des valeurs atypiques dans les données.

• Adaptabilité: La plateforme devrait être capable d'adapter aux nouveaux modèles de fraude et aux risques évoluant.

• Conformité avec les Règlements: Assurez-vous que la plateforme est conforme à toutes les réglementations pertinentes, y compris le RGPD et les exigences de l'AMF.

Par exemple, Matproof est une plateforme de conformité automatisée conçue spécifiquement pour les services financiers de l'UE. Elle offre une génération de politiques alimentée par l'IA, une collecte automatisée de preuves auprès des fournisseurs de cloud et un agent de conformité des points de terminaison pour la surveillance des appareils, tout en maintenant une résidence des données à 100% dans l'UE.

Quand l'Automatisation Aide et Quand Elle Ne Fait Pas

L'automatisation est particulièrement utile dans des situations où de grands volumes de données doivent être traités rapidement et avec précision. Elle est moins efficace dans des situations où des modèles de fraude uniques et non standardisés doivent être détectés, car ceux-ci peuvent nécessiter une approche plus adaptée et flexible.

En conclusion, la détection de fraude à travers des contrôles internes automatisés est un composant essentiel de la stratégie de gestion des risques d'une institution financière. En adoptant un cadre de solution structuré, en évitant les erreurs courantes et en exploitant les bons outils et approches, les organisations peuvent considérablement améliorer leur capacité à détecter et prévenir la criminalité financière.

Pour Commencer : Vos Prochaines Étapes

Pour prévenir la fraude à travers des contrôles internes automatisés, vous avez besoin d'une approche globale. Voici cinq étapes concrètes à entreprendre cette semaine :

1. Effectuer une Évaluation des Risques: Commencez par évaluer le risque de fraude de votre institution. Identifiez les domaines où la fraude est le plus susceptible de se produire. Le processus d'évaluation des risques devrait être guidé par les directives de BaFin sur la gestion des risques (MaRisk Vorgaben). Assurez-vous que vos contrôles sont proportionnés aux risques identifiés.

2. Développer ou Examiner Votre Cadre de Contrôle: Examinez votre cadre de contrôle interne existant à la lumière de l'Art. 24 DORA, qui souligne la nécessité de contrôles internes solides. Assurez-vous que votre cadre de contrôle comprend des lignes de responsabilité claires et des autorités déléguées, une séparation des tâches, un système de contrôles et d'équilibre, et une surveillance continue.

3. Mettre en Place des Contrôles Automatisés: Profitez de la technologie pour automatiser les contrôles. La génération de politiques alimentée par l'IA de Matproof peut aider dans ce processus, simplifiant la conformité à DORA et autres réglementations. De plus, un agent de conformité des points de terminaison peut fournir une surveillance en temps réel des appareils.

4. Former Votre Personnel: Les employés jouent un rôle crucial dans la détection et la prévention de la fraude. Organisez des programmes de formation pour sensibiliser aux risques de fraude et au rôle de chaque employé dans le cadre de contrôle. Cette formation devrait être alignée avec l'Art. 25 DORA, qui exige que les entités financières assument que leurs employés sont correctement formés.

5. Tester Vos Contrôles: Testez régulièrement l'efficacité de vos contrôles. Cela inclut à la fois la détection d'anomalies automatisées et les audits manuels. Assurez-vous que vos processus de tests sont conformes à l'Art. 27 DORA, qui exige que les entités financières établissent des procédures pour le test régulier des contrôles.

Recommandations de Ressources

Pour une compréhension approfondie et des orientations, envisagez les publications officielles de l'UE/BaFin suivantes :

• "Directive (UE) 2019/2162 relative à la supervision prudentielle des institutions de retraite professionnelle" (IORP II) : Fournit des exigences de gestion des risques complètes pertinentes pour les institutions financières.
• "MaRisk Vorgaben" de BaFin : Règlements allemands spécifiques guidant les procédures de gestion des risques.

Lorsque vous envisagez de externaliser la détection de fraude ou de la garder en interne, évaluez la complexité de vos opérations, l'expertise requise et le coût de maintenir des capacités en interne par rapport aux avantages de l'expertise externe.

Gain Rapide

Dans les 24 prochaines heures, vous pouvez réaliser un gain rapide en effectuant une audit de base de votre environnement de contrôle actuel. Cela consiste à examiner vos politiques existantes, à identifier les lacunes et à prioriser les domaines à améliorer immédiatement. Matproof peut aider à rationaliser ce processus avec ses fonctionnalités de génération automatique de politiques et de collecte de preuves.

Questions Fréquemment Posées

1. Q : En quoi la détection d'anomalies peut-elle aider dans la détection de fraude ?

   R : Les systèmes de détection d'anomalies peuvent identifier des modèles inhabituels ou des activités qui déviennent des normes établies, ce qui peut être indicatif de comportement frauduleux. En surveillant continuellement les transactions et les activités en temps réel, ces systèmes alertent les équipes de conformité sur les tentatives potentielles de fraude, permettant une action rapide. Ceci s'aligne avec l'approche proactive de la prévention de la fraude mandatée par l'Art. 30 DORA.

2. Q : Quelles sont les défis de la mise en place de contrôles automatisés pour la détection de fraude ?

   R : Les défis courants incluent l'intégration de nouveaux systèmes avec l'infrastructure existante, la garantie de l'exactitude et de l'exhaustivité des données et le maintien de la sensibilité et de la spécificité des algorithmes de détection pour éviter les faux positifs et négatifs. Relever ces défis nécessite souvent une combinaison d'expertise technique et une compréhension approfondie des opérations financières.

3. Q : En quoi les contrôles automatisés complètent-ils les efforts de détection de fraude manuels ?

   R : Les contrôles automatisés fournissent une première ligne de défense en surveillant et en analysant continuellement les données, permettant une détection en temps réel des anomalies. Les efforts manuels sont ensuite concentrés sur l'investigation de ces anomalies, la compréhension du contexte et la prise de mesures correctrices. Cette répartition du travail est plus efficace et assure une approche globale de la détection de fraude, telle que requise par DORA.

4. Q : Quel est le rôle de la formation du personnel dans la prévention de la fraude ?

   R : La formation du personnel est cruciale pour sensibiliser aux risques de fraude, à l'importance des contrôles internes et au rôle de chaque employé dans le cadre de contrôle. La formation aide les employés à reconnaître des indicateurs potentiels de fraude, à comprendre leurs obligations de signalement et à favoriser une culture de conformité, ce qui est essentiel pour une prévention efficace de la fraude.

Principaux Messages Clés

• La détection de fraude à travers des contrôles internes automatisés est essentielle pour les institutions financières pour prévenir la criminalité financière.
• Mettre en place un cadre de contrôle solide et tester régulièrement son efficacité est critique, comme le mandat DORA.
• Matproof peut aider à automatiser la génération de politiques et la surveillance de la conformité, réduisant ainsi le fardeau sur votre équipe de conformité.
• La formation et la sensibilisation parmi le personnel sont des composants cruciaux d'une stratégie globale de prévention de la fraude.
• Pour une évaluation gratuite de votre environnement de contrôle actuel et comment Matproof peut aider, visitez https://matproof.com/contact.