Le groupe VP Bank a introduit un nouveau système de screening des paiements

Nouvelle approche réduit la charge de travail de 50%.

Groupe VP Bank

Le groupe VP Bank est une banque privée active au niveau international et l‘une des plus grandes banques du Liechtenstein. Elle possède des bureaux à Vaduz, Zurich, Luxembourg, Singapour, Hong Kong et Tortola dans les îles Vierges britanniques. Le groupe VP Bank est coté à la SIX Swiss Exchange. La solidité financière du groupe bancaire est confirmée par la note „A“ de l‘agence de notation Standard & Poor‘s.

GESTION DE PROCESSUS

Chez le groupe bancaire VP Bank, le processus conformité était organisé de manière décentralisée. Afin de créer plus de transparence pour l‘audit et d‘alléger les processus, KfW a mis en place un projet de conformité.

L‘objectif du projet „Automatisation de la conformité“

Automatisation de la vérification des données clients (KYC)
Accélérer le profilage des clients et l‘évaluation des risques
Gestion „allégée“ de la conformité grâce à l‘automatisation

SCREENING DES PAIEMENTS DANS UNE BANQUE PRIVÈE

Groupe VP Bank a choisi un nouveau système de contrôle des paiements basé sur machine learning.

Les exigences de plus en plus élevées en matière de conformité des établissements
financiers nécessitent également des solutions intelligentes dans le domaine du screening des paiements afin d‘identifier les risques de manière fiable sans augmenter la charge de travail et donc les coûts. Un examen du Payment Screening System utilisé par le groupe VP Bank a révélé que celui-ci ne répondait plus aux exigences actuelles d‘une recherche floue (Fuzzy Matching).

ACTICO a donc développé un nouveau système de screening des paiements avec une combinaison de différents algorithmes de recherche de similarité. Avec ce nouveau système, la charge de travail pour les collaborateurs du trafic des paiements, qui agissent en tant que „First Line of Defense“, a été réduite de moitié.

EFFICACITÉ ET EFFICIENCE

Le Fuzzy Matching signifie qu‘une transaction à risque doit être trouvée même si le
nom dans la transaction ne correspond pas exactement au nom dans la liste des sanctions, mais que par exemple le prénom et le nom ont été intervertis, qu‘une faute de frappe s‘est glissée ou que le nom a même été délibérément falsifié.

FUZZY MATCHING: LA RECHERCHE FLOUE ET LE PROBLÈME D‘EFFICACITÉ

Une recherche floue produit toujours plus de résultats qu‘une recherche exacte, car les résultats flous sont trouvés en plus des résultats exacts. Cela augmente la charge de travail des collaborateurs chargés des paiements et de la conformité, car ils doivent clarifier manuellement chaque résultat positif. Il existe donc toujours un conflit d‘objectifs entre l‘efficacité et l‘efficience. Cela signifie que :

repérer autant que possible toutes les transactions à risque (efficacité)
trouver le moins de transactions possible qui, à l‘examen, s‘avèrent sans risque (efficience).

Avec son nouveau système de contrôle des paiements avec des composants d‘intelligence artificielle, le groupe VP Bank réduit continuellement son taux de hits, tout en augmentant la qualité des hits et en réalisant ainsi une réduction de moitié de la charge de travail.

„Il était important pour nous que le Fuzzy Matching permette d‘améliorer la qualité des résultats pour les paiements entrants et sortants, sans augmenter inutilement le nombre de transactions à vérifier en raison d‘une recherche floue. Nous avons atteint cet objectif.”