Comment la plateforme de connaissance unifiée de Sinequa renforce la conformité financière
- Unifier les connaissances issues de l’AML, du KYC, de la fraude, du GRC, du case management et des référentiels documentaires dans un point d’accès unique et fiable
- Accélérer les enquêtes en reliant données clients, alertes, transactions, décisions passées et cadres réglementaires
- Réduire durablement les faux-positifs et la charge des analystes grâce à une meilleure contextualisation
- Renforcer la préparation aux audits avec des décisions traçables, reproductibles et gouvernées
- Déployer une IA explicable en conformité, sans remplacer les systèmes existants ni dupliquer les données sensibles
La pression réglementaire s’intensifie tandis que la criminalité financière devient plus sophistiquée.
Les équipes conformité doivent prendre des décisions plus rapides et plus cohérentes, maîtriser les coûts et absorber la montée en charge, sans augmenter les effectifs.
Sinequa apporte une couche de connaissance unifiée, basée sur l’IA, qui relie données de conformité, enquêtes et documentation existantes. L’objectif est simple : permettre des décisions explicables, auditables et fondées sur une information fiable.
La nouvelle réalité de la conformité financière et la pression sur les équipes AML et KYC
La conformité financière n’est plus une fonction essentiellement procédurale. Elle est devenue un pilier de la gestion des risques.
Les équipes AML, KYC et fraude doivent détecter des comportements complexes, intégrer des évolutions réglementaires rapides et justifier leurs décisions de manière détaillée, souvent dans plusieurs juridictions et sous forte contrainte de temps.
Des opérations de conformité fondées sur des systèmes fragmentés
Dans la plupart des établissements, l’information de conformité est dispersée.
Les plateformes d’onboarding stockent les données d’identité et les profils de risque. Les moteurs de surveillance génèrent des alertes. Les outils de screening gèrent sanctions et listes PEP. Les systèmes de case management documentent les enquêtes. Les politiques et interprétations internes résident dans des GED ou des espaces partagés.
Ces outils n’ont pas été conçus pour fonctionner ensemble. Les analystes doivent donc reconstruire manuellement le contexte. À mesure que les volumes de données et la complexité réglementaire augmentent, cette fragmentation ralentit les décisions et fragilise leur cohérence.
La recherche manuelle augmente les risques et allonge les enquêtes
La recherche manuelle n’est pas seulement inefficace. Elle crée du risque.
Travailler avec une information incomplète conduit à des décisions hétérogènes, à des enquêtes plus longues et à une préparation aux audits souvent réactive.
Progressivement, les résultats dépendent davantage de l’expérience individuelle que d’une connaissance partagée et capitalisée, ce qui accroît l’exposition réglementaire et réputationnelle.
L’adoption de l’IA met en lumière les faiblesses de gouvernance
L’introduction de l’IA rend ces faiblesses visibles. Les modèles ont besoin de sources fiables, de métadonnées cohérentes et de relations claires entre les informations.
Lorsque la connaissance est fragmentée ou mal gouvernée, les résultats deviennent difficiles à expliquer et à défendre.
C’est le paradoxe de l’IA en conformité : sans fondation solide de connaissance, les modèles les plus avancés peinent à gagner la confiance des régulateurs. L’explicabilité et la traçabilité ne sont pas des options. Ce sont des prérequis.
AML et KYC : la conformité exige un contexte d’investigation unifié
La conformité AML et KYC ne repose plus sur des contrôles isolés. Elle nécessite une compréhension globale des comportements, des relations et du risque dans la durée, appuyée sur une information complète et auditable.
Accéder instantanément à l’ensemble des informations pertinentes
Une enquête efficace suppose un accès immédiat aux données clés : identité et KYB, profils clients, transactions, alertes, dossiers passés et politiques applicables.
Lorsque ces éléments sont accessibles dans un même environnement, les analystes se concentrent sur l’analyse du risque plutôt que sur la collecte d’informations. Les décisions gagnent en rapidité, en cohérence et en solidité.
Réduire les faux-positifs grâce au contexte
Les faux-positifs persistent lorsque les alertes sont examinées sans contexte suffisant.
En reliant historique comportemental, relations, exposition géographique et décisions antérieures, les équipes priorisent plus finement les alertes et consacrent leurs ressources aux risques réels.
Répondre aux exigences de traçabilité des régulateurs
Les autorités ne se contentent plus d’examiner les conclusions. Elles analysent le cheminement décisionnel.
Les établissements doivent démontrer quelles informations ont été utilisées, comment la décision a été construite et si elle peut être reproduite.
Cela suppose une base de connaissance unifiée, auditable, avec gestion des versions, des sources et des justificatis
Sans gestion de la connaissance à l’échelle de l’entreprise, l’IA reste fragile
En conformité, la performance de l’IA dépend directement de la qualité et de la gouvernance de la connaissance sous-jacente.
Une IA de conformité a besoin d’information structurée et contextualisée
Les modèles s’appuient à la fois sur des données structurées et des contenus non structurés.
Sans sources gouvernées et relations explicites, les résultats deviennent opaques.
Une connaissance contextualisée permet de produire des résultats compréhensibles, rattachés à des sources faisant autorité, condition indispensable à l’acceptation réglementaire.
Une automatisation progressive, sans perte de contrôle
Une couche de connaissance unifiée permet de standardiser les pratiques, d’appliquer des règles de gouvernance cohérentes et de conserver automatiquement les preuves.
L’automatisation peut alors progresser sans déposséder les équipes de leur rôle décisionnel, conformément aux attentes des superviseurs.
Sinequa comme système de recherche et de connaissance pour la conformité
Sinequa joue un rôle de lien entre des écosystèmes de conformité complexes, en rendant l’information accessible, contextualisée et gouvernée.
Un point d’entrée unique sur la connaissance de conformité
Les analystes accèdent, via une interface unique, aux documents, dossiers, données clients, alertes, référentiels réglementaires et décisions passées.
Sinequa se connecte aux systèmes AML, KYC et fraude existants, sans dupliquer les données sensibles ni imposer de modèles opaques.
Une contextualisation automatique des investigations
La plateforme met en évidence les entités clés, les relations, les juridictions, les risques et les typologies directement dans les résultats.
La charge cognitive diminue et les enquêtes gagnent en fluidité.
Gouvernance et auditabilité intégrées
Les contrôles d’accès, la traçabilité des sources et les journaux d’audit permettent de reconstituer chaque décision, même longtemps après.
Intégration avec l’existant
Sinequa s’intègre aux outils de screening, de monitoring, de case management et aux GED, dans le respect des contraintes de sécurité existantes.
Impact opérationnel pour les responsables conformité, AML et KYC
Enquêtes plus rapides grâce à un contexte complet
Enquêtes plus rapides grâce à un contexte complet
Réduction des faux-positifs par enrichissement contextuel
Réduction des faux-positifs par enrichissement contextuel
Continuité de la connaissance malgré le turnover
Continuité de la connaissance malgré le turnover
Socle fiable pour des assistants IA sous supervision humaine
Socle fiable pour des assistants IA sous supervision humaine
Un avantage différenciant dicté par les attentes réglementaires
La gouvernance de la connaissance devient un critère d’évaluation
Les organismes de contrôle examinent de plus en plus la manière dont l’information est gouvernée, surtout lorsque l’IA intervient.
La recherche IA comme couche de contrôle de la conformité
Aligner les Hommes et les systèmes automatisés sur une connaissance commune permet une conformité cohérente, explicable et audit-ready à grande échelle.
L’IA en conformité ne crée de valeur que lorsqu’elle repose sur une connaissance gouvernée.
Sinequa aide les institutions financières à réduire les faux-positifs, accélérer les enquêtes et déployer une IA explicable, sans remise en cause de l’existant.
FAQ
Le ROI provient surtout de la réduction des temps d’enquête, de la baisse des faux positifs et d’une meilleure productivité des équipes. Les gains se traduisent d’abord par une maîtrise des coûts et des risques, avant toute réduction d’effectifs.
La priorité est la gouvernance, pas les modèles. La plateforme doit garantir la souveraineté des données, l’explicabilité des décisions, une gestion fine des accès et une intégration fluide avec les outils AML, KYC et GRC existants.
Les défis majeurs sont la fragmentation des données, la faible gouvernance de l’information et le manque d’explicabilité. Ils se résolvent en construisant d’abord une base de connaissance unifiée et gouvernée avant toute automatisation.
Les faux positifs augmentent les coûts et la charge des équipes. Les faux négatifs exposent à des sanctions réglementaires et à des risques réputationnels. Ces risques s’amplifient lorsque les décisions ne sont pas traçables et explicables.
Le Federated Learning permet d’entraîner des modèles sans déplacer les données sensibles. Il respecte les contraintes de confidentialité et de résidence des données tout en facilitant la collaboration entre organisations.
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