Face à des réglementations toujours plus exigeantes, à des structures d’entreprises de plus en plus complexes et à la multiplication des échanges internationaux, les équipes compliance doivent être capables d’évaluer rapidement les risques liés à leurs clients, fournisseurs et partenaires. Dans ce contexte, les processus manuels atteignent leurs limites.
L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier d’efficacité pour accompagner les professionnels de la conformité. Son objectif n’est pas de remplacer l’expertise humaine, mais d’automatiser certaines tâches, de faciliter l’accès à l’information et d’améliorer la détection des risques.
Grâce aux agents d’IA, les organisations peuvent désormais renforcer leurs dispositifs de KYC (Know Your Customer), KYB (Know Your Business), de lutte contre le blanchiment d’argent (AML), de due diligence ou encore de surveillance continue.
Voici six applications concrètes de l’IA dans les processus de compliance.
1. Identifier avec précision la bonne entité juridique
Toute démarche de conformité repose sur une identification fiable de l’entreprise concernée. En pratique, cette étape peut s’avérer complexe : dénominations sociales, noms commerciaux, filiales ou structures de groupe peuvent rapidement créer des confusions.
L’intelligence artificielle facilite le rapprochement de ces informations en s’appuyant sur des identifiants uniques, comme le numéro DUNS® Number. Cette fiabilisation limite les erreurs d’identification et réduit le risque de prendre des décisions basées sur des informations incomplètes ou erronées.
2. Accélérer les contrôles KYC et KYB
Lors de l’entrée en relation avec un client ou un partenaire, les équipes doivent rapidement comprendre qui est l’entreprise, qui la contrôle et quels risques elle présente.
Les agents d’IA permettent de rassembler automatiquement les informations essentielles : structure capitalistique, dirigeants, bénéficiaires effectifs (UBO), historique de l’entreprise ou encore indicateurs de risque.
En réduisant les recherches manuelles, l’IA accélère considérablement les processus de compliance, réduisant le temps qui leur est consacrer de 70 à 96%.
3. Réduire les faux positifs
Les vérifications relatives aux listes de sanctions, aux personnes politiquement exposées (PPE), aux dispositifs de lutte contre le blanchiment (AML) ou encore à la presse négative génèrent souvent un volume important d’alertes. Or, toutes ne sont pas pertinentes. Les homonymes, par exemple, conduisent fréquemment à des faux positifs. L’IA apporte ici un contexte supplémentaire en croisant différents critères : localisation, date de naissance, nationalité, liens capitalistiques ou relations d’affaires.
Altares estime que cette approche permet de réduire de 50 à 90 % les faux positifs, permettant aux analystes de concentrer leurs efforts sur les situations présentant un véritable niveau de risque.
4. Mieux analyser les bénéficiaires effectifs
L’identification des bénéficiaires effectifs constitue souvent l’une des étapes les plus complexes des contrôles KYB, notamment lorsque les structures de détention sont internationales.
L’intelligence artificielle facilite la visualisation des liens capitalistiques, des structures de groupe et des chaînes de détention afin d’identifier plus rapidement les bénéficiaires effectifs. Elle permet également de détecter plus facilement les évolutions de gouvernance ou de propriété susceptibles de modifier le niveau de risque associé à une entreprise.
5. Mettre en place une surveillance continue des risques
L’analyse des risques ne s’arrête pas une fois la relation commerciale engagée. Une entreprise peut changer d’actionnariat, intégrer un nouveau groupe, développer ses activités dans une zone sensible ou faire l’objet de nouvelles sanctions.
L’IA renforce les dispositifs de KYC continu en détectant automatiquement ces évolutions et en alertant les équipes lorsqu’un changement nécessite une nouvelle analyse.
6. Prioriser les dossiers et renforcer la traçabilité des décisions
Toutes les alertes ne présentent pas le même niveau de criticité. L’IA peut aider les équipes à hiérarchiser les dossiers en fonction des niveaux de risque, des règles internes ou de l’urgence des situations. Elle contribue également à améliorer la documentation des analyses, les signaux détectés, les décisions prises et les actions engagées. Cette traçabilité facilite les contrôles internes, les audits ainsi que la justification des décisions auprès des autorités de supervision.
Une IA performante repose avant tout sur des données fiables
L’efficacité de l’intelligence artificielle dépend directement de la qualité des données qu’elle exploite. Sans informations fiables, actualisées et correctement structurées, les analyses produites perdent rapidement leur pertinence.
Les solutions d’Altares-D&B, telles que le D&B Commercial Graph, les connecteurs IA ou encore l’IA désormais intégrée dans indueD, apportent ce socle de données indispensable aux processus de conformité, pour renforcer la qualité des décisions et et laisser les équipes se concentrer sur les risques qui méritent réellement leur attention.
