En 2024, les sanctions réglementaires infligées aux institutions financières ont atteint un niveau record de 19,3 milliards de dollars [1], marquant un tournant dans l’histoire récente de la régulation bancaire. Parallèlement, la problématique de l’onboarding client reste critique : 67 % des banques déclarent avoir perdu au moins un client en raison de processus KYC (Know Your Customer) jugés trop lents ou inefficaces — une tendance en nette accentuation [2]

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique pour moderniser les processus KYC et répondre aux exigences croissantes des régulateurs. En automatisant certaines étapes clés de l’analyse et de la collecte d’informations, l’IA permet aux équipes conformité de se recentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée, telles que l’examen des structures capitalistiques ou l’investigation de flux financiers complexes.

Afin d’illustrer les apports concrets de l’IA, nous avons sélectionné deux domaines particulièrement sensibles et chronophages pour les directions de la conformité : la gestion documentaire et le tri des alertes. Ces cas d’usage démontrent comment les technologies d’IA peuvent transformer en profondeur les pratiques opérationnelles.

1. Collecte, analyse et vérification documentaire

Défi métier
Les établissements bancaires doivent régulièrement collecter et vérifier une grande variété de documents clients (pièces d’identité, justificatifs d’adresse, statuts juridiques, preuves d’activité, etc.), souvent dans des environnements multi-juridictionnels. Sans appui technologique, ce processus est long et manuel : identification des pièces requises, sollicitation du client, réception, puis contrôle un à un des documents.
Selon une étude [3] menée auprès de grandes banques d’investissement, une revue KYC coûte en moyenne 2 274 dollars par client et peut prendre jusqu’à 90 jours en moyenne, entraînant une perte de clientèle significative.

Apport de l’IA
L’IA permet d’automatiser et de fiabiliser ces étapes grâce à plusieurs technologies clés :

• OCR (Optical Character Recognition) : lecture automatique des documents scannés (passeports, KBIS, justificatifs) et conversion en texte exploitable, éliminant la saisie manuelle.
• NLP (Natural Language Processing) : extraction précise des données pertinentes (noms, adresses, numéros d’immatriculation) à partir du texte, avec structuration automatique pour intégration dans les systèmes internes.
• ML (Machine Learning) : détection des anomalies et des tentatives de falsification (distorsions de pixels, incohérences typographiques, hologrammes manquants), avec amélioration continue des modèles.

Ces technologies permettent de réduire significativement les interventions humaines, tout en renforçant la qualité des contrôles. Les analystes peuvent ainsi se concentrer sur les cas complexes ou suspects, où leur expertise est essentielle.

2. Triage des alertes et réduction des faux positifs

Défi métier
Les systèmes traditionnels de détection, fondés sur des règles statiques, génèrent un volume élevé d’alertes — dont une majorité sont des faux positifs [4]. Ces alertes mobilisent inutilement les équipes conformité et ralentissent le traitement des véritables risques.
Par exemple, un virement international légitime peut être signalé comme suspect en raison d’un seuil arbitraire, ou un client au nom courant peut être confondu avec un homonyme figurant sur une liste de sanctions.

Apport de l’IA
L’IA permet d’optimiser le tri des alertes grâce à des modèles d’apprentissage capables de :

• Prioriser les alertes en fonction de leur niveau de risque réel.
• Réduire les faux positifs en croisant les données internes et externes (identité, historique, typologie de transaction).
• Automatiser les vérifications préliminaires, libérant du temps pour les analyses approfondies.

Ces systèmes intelligents permettent de fluidifier les processus, d’améliorer la réactivité des équipes et de renforcer la détection des comportements réellement illicites.

Du point de vue opérationnel, l’intelligence artificielle agit comme un assistant intelligent de tri pour les analystes conformité. Plutôt que de traiter un flux massif d’alertes indifférenciées, l’utilisateur reçoit une file priorisée d’alertes jugées pertinentes ou à risque élevé. Les alertes à faible probabilité (souvent des faux positifs) sont soit reléguées dans une file secondaire, soit automatiquement écartées avec justification, par exemple : « Alerte écartée – date de naissance différente du profil sanctionné ».

Chaque décision automatisée reste auditable : l’analyste peut consulter le score de risque attribué, les critères ayant motivé la décision, et reprendre la main si nécessaire. Ce système hybride, combinant automatisation et supervision humaine, permet de concentrer les efforts sur les cas à forte criticité.

Dans la pratique, cela se traduit par une réduction significative du volume d’alertes à traiter manuellement, une meilleure priorisation des risques, et une amélioration du temps de réponse. Une étude [5] menée en 2024 auprès d’une grande banque européenne montre qu’un outil IA bien calibré a permis de clôturer automatiquement plus de 500 000 alertes par an, sans perte de détection des risques majeurs.

Les conditions de succès pour une IA réellement utile en conformité

Si les bénéfices sont prometteurs, leur concrétisation repose sur plusieurs facteurs clés de réussite :

Quelles perspectives concrètes sur le terrain ?

Malgré un fort potentiel, l’adoption de l’IA en conformité reste encore émergente. Selon une étude récente de Moody’s [6], début 2024, seuls 9 % des responsables conformité interrogés utilisent activement des solutions IA. Pourtant, 82 % d’entre eux reconnaissent que l’IA leur apportera des bénéfices significatifs.

Les premiers retours d’expérience montrent que les gains les plus tangibles concernent le remplacement des tâches manuelles et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Les bénéfices plus qualitatifs (réduction des faux positifs, meilleure précision des analyses) sont encore sous-estimés, mais devraient croître avec une meilleure intégration technologique et une montée en compétence des équipes.

Notre accompagnement stratégique et opérationnel

Notre cabinet de conseil accompagne les directions conformité et risques dans toutes les étapes de leur transformation IA :

• Cartographie des processus et identification des irritants.
• Structuration de la gouvernance IA : supervision humaine, explicabilité, conformité réglementaire.
• Sélection des solutions adaptées à votre contexte (taille, budget, infrastructure, contraintes réglementaires).
• Intégration opérationnelle : coordination des équipes, formation, conduite du changement.
• Pilotage et mesure de la performance : définition des KPIs, suivi des résultats, ajustement.

L’IA, catalyseur d’une conformité plus intelligente

L’intelligence artificielle ne se contente pas d’automatiser des tâches : elle redéfinit les contours mêmes de la fonction conformité. En permettant aux équipes de se libérer des opérations répétitives, en renforçant la précision des contrôles et en fluidifiant les processus, elle transforme un impératif réglementaire en levier stratégique.

Mais cette transformation ne s’improvise pas. Elle exige une vision claire, une gouvernance rigoureuse, et une mobilisation collective des directions conformité, risques, IT et métiers. C’est à cette condition que l’IA pourra pleinement jouer son rôle : celui d’un allié puissant, au service d’une conformité plus agile, plus proactive, et plus résiliente.

Dans un monde où les exigences réglementaires ne cessent de croître, les banques qui sauront intégrer l’IA avec discernement et méthode seront celles qui prendront une longueur d’avance. Non pas en réduisant la conformité à une contrainte, mais en en faisant un atout de compétitivité et de confiance.

Pour en savoir plus…

Laëtitia COUCHARD-JACQUEMARD
Directrice Compliance
laetitia.couchard-jacquemard@fincley.com

Yassine AMGHAR
Manager
yassine.amghar@fincley.com

[1] fintech.global+1fineksus.com+1

[2] European Regtech Fenergo Report: Share Of Banks Losing Clients To Poor KYC Practices Reaches Record High | Crowdfund Insider

[3] KYC & Onboarding Trends in 2024 for Banking

[4] How high false positives AML rate hurt banks, fintechs, customers

[5] THETARAY_CASESTUDY_3_SANTANDER.pdf

[6] AI in risk-related compliance

L’article La conformité est-elle condamnée à être un centre de coût ? est apparu en premier sur Fincley consulting.

Dans un environnement en constante mutation et face aux prochaines évolutions réglementaires des activités de marché financier, l’optimisation des processus, l’adaptation des organisations, la gestion des risques, la préservation de la rentabilité ainsi que la transition numérique restent des défis majeurs pour l’ensemble de l’écosystème des marchés financiers, et en particulier pour le Post-Trade.

Au quotidien, les différents acteurs de la chaîne (Banques de Financement et d’Investissement (BFI), Infrastructures de marché, Conservateurs, Sociétés de gestion…) sont confrontés à des enjeux de taille dans des domaines comme les processus opérationnels dont la sophistication ne cesse de croître, la relation client avec des exigences accrues de ces derniers, et la lutte contre la fraude où la variété, la rapidité et la volumétrie des transactions complexifient le travail d’analyse.

Si divers outils ont permis de relever les challenges passés, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) peut offrir des solutions efficaces à ces nouveaux défis, à l’image de son impact sur d’autres activités des services financiers, activités dont elle a profondément transformé les opérations, la gestion des risques ou bien l’expérience client. Cela a été rendu possible grâce à sa capacité à s’adapter à des volumes croissants de transactions, à intégrer de nouveaux types de données, et à maintenir un suivi détaillé de toutes les opérations, facilitant ainsi les audits et le respect des réglementations.

Dans le secteur financier, on peut noter que les types d’IA les plus répandus sont le Machine Learning (ML), le Natural Language Processing (NLP), et depuis peu les Large Language Models (LLM) ou IA Générative, qui ont favorisé des avancées telles que la génération automatisée de rapports, la conception de modèles prédictifs plus sophistiqués et la création ou la revue des contrats.

Qu’en est-il des applications de l’IA dans le Post-Trade ? Quels cas d’usages ont déjà été implémentés ? Quelles sont les pistes de développement à explorer ? Et quelles sont les implications pour les acteurs de cet écosystème ?

Quelles applications concrètes offre aujourd’hui l’IA dans le Post-Trade ?

Si l’exploitation des données et le recours aux modèles algorithmiques avancés ont toujours été au cœur des processus des acteurs du Capital Market pour les activités de trading ou de gestion d’actif, ces dernières années ont vu émerger des applications de l’IA sur l’ensemble de la chaîne, et plus particulièrement sur le Post-Trade. Ces innovations visaient entre autres à améliorer la gestion de la relation client, automatiser les tâches manuelles à risque élevé, faciliter la détection des fraudes ou des abus de marchés… comme en témoignent les cas d’usages concrets déjà déployés par les grandes banques de la Place :

Zoom sur quelques cas d’usages de l’IA appliquée aux processus Post-Trade :

• Gestion du collatéral : Afin d’optimiser la gestion du collatéral sur l’ensemble des expositions à couvrir (en Banque centrale, avec les Chambres de compensation, en Bilatéral, et en Tripartite) tout en maximisant l’utilisation du portefeuille de titres, les BFI et les agents tripartites ont développé des solutions s’appuyant sur le Machine Learning et les analytics avancées, permettant de générer des prescriptions sur les meilleurs actifs à livrer en collatéral en face de chaque besoin, d’automatiser les allocations, et d’exploiter les données historiques afin d’anticiper les futures transactions et exigences en collatéral.

• Règlement / Livraison : Pour anticiper et prévenir les fails sur le Règlement / Livraison dans le cadre de la mise en œuvre de la réglementation CSDR, BFI et Conservateurs ont déployés des solutions exploitant le Machine Learning pour identifier les anomalies potentielles en s’appuyant sur l’historique des transactions passées, afin d’intervenir avant la constatation du suspens ; et sur des analytics avancées pour évaluer l’efficacité du Règlement / Livraison, les origines des fails et ainsi faire évoluer leurs processus opérationnels.

• Relation clients (support et copilot) : Bien que déjà pris en charge par des versions basiques d’assistants virtuels, le support client a considérablement évolué grâce aux agents conversationnels avancés basés sur l’IA générative, capable de personnaliser leurs réponses en fonction des clients et d’aborder des sujets métiers pointus en accédant aux données systèmes ou à l’historique des transactions pour affiner la pertinence des informations fournies.

Les premiers retours d’expérience ont confirmé les atouts de l’IA en matière de flexibilité et d’évolutivité, permettant d’optimiser la gestion de processus jusqu’alors jugés particulièrement complexes ou de faciliter la mise en place de nouvelle réglementation. Ils ont également mis en lumière certains prérequis essentiels, tels que la qualité et l’accessibilité des données, l’acculturation des équipes, la disponibilité des compétences, ainsi qu’une organisation en mode Agile. Ces éléments s’avèrent déterminants pour atteindre les objectifs fixés (gains de productivité, réduction des risques…), faciliter le déploiement des futurs cas d’usage et assurer le passage à l’échelle de ces solutions.

L’IA : Quelles pistes à explorer pour transformer le Post-Trade ?

Dans le cadre cette révolution de l’univers Post-Trade, les bénéfices liés à l’application de l’IA, notamment de ses dernières formes comme l’IA Agentique, sont donc nombreux : amélioration de l’efficacité opérationnelle, réduction des erreurs, automatisation de processus complexes.

Ces derniers pourraient ainsi générer des gains substantiels dans des domaines du Post-Trade encore largement manuels :

• Réconciliation inter-systèmes : Bien que ce processus soit essentiel pour assurer l’exactitude des opérations financières, de nombreux écarts de rapprochement de données sont observés quotidiennement, résultant notamment de l’hétérogénéité des systèmes (internes et/ou externes) utilisés tout au long de la chaîne Front to Back, en particulier en ce qui concerne le calcul des indices et la valorisation des produits exotiques.
  L’apport de l’IA aux solutions traditionnelles de réconciliation peut permettre de résoudre cette problématique en améliorant le rapprochement des données (indépendamment de leurs formats) et l’identification des écarts, la préparation et même l’exécution des actions de résolutions en s’appuyant sur l’IA Agentique.
  Le Machine Learning et les analytics prescriptives peuvent quant à eux permettre d’anticiper les anomalies en identifiant les zones à risque et en fournissant des informations détaillées sur les schémas récurrents d’erreurs, les tendances observées, ainsi que des recommandations de correction basées sur l’historique des exceptions détectées et des actions de résolution mises en œuvre.

• Automatisation de la saisie des opérations : Les produits financiers non standards, dit structurés ou exotiques, rendent plus complexes pour les traders la saisie des informations dans les systèmes en conformité avec la termsheet associée. Cela conduit à des tâches manuelles chronophages et sujettes aux erreurs.
  L’IA peut considérablement simplifier ce processus en automatisant l’extraction des données de la documentation, grâce à des technologies comme la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le NLP, offrant la capacité de lire et d’interpréter des documents non structurés pour ensuite alimenter directement les systèmes de booking. En outre, ces solutions facilitent la comparaison des données extraites avec celles saisies par les opérateurs, afin d’identifier et corriger les incohérences, tout en complétant les champs manquants. Résultat : un traitement plus rapide et une réduction significative du risque d’erreurs humaines.
  Le déploiement de ces solutions doit s’accompagner de la mise en place de workflows robustes pour gérer les exceptions (dans le cas où l’IA ne pourrait accéder à un document ou traiter certaines données…) nécessitant l’intervention des opérateurs, permettant ainsi à l’IA d’apprendre et d’automatiser progressivement les exécutions futures du processus.

Le déploiement de solutions d’IA : quelles implications pour les acteurs du Post-Trade ?

L’adoption de l’IA par les acteurs du Post-Trade nécessite une révision et une évolution de plusieurs éléments clés afin de maximiser le potentiel de ces solutions et d’éviter l’effet « From dream to reality » observé avec certaines technologies par le passé :

• Stratégie d’entreprise : Pour permettre le déploiement de l’IA à travers l’ensemble des métiers, il est essentiel de définir une stratégie globale accompagnée d’une feuille de route qui abordera, entre autres, les choix technologiques (recours à des éditeurs ou partenaires externes, ou développement interne, hébergement des solutions…), la mise en place d’une gouvernance de l’IA intégrant toutes les fonctions (conformité, risque, sécurité…) afin d’assurer le respect des régulations en vigueur (RGPD, AI Act, …) et un déploiement éthique, ainsi que l’acquisition et le développement des compétences nécessaires.

• Méthodologie de déploiement : L’adoption d’une approche claire axée sur les besoins métier plutôt que sur les aspects techniques est essentielle pour déterminer dès la phase de cadrage si l’IA est la solution adaptée à un cas d’usage donné (et si oui, sous quelle(s) forme(s)). Il convient ensuite d’itérer rapidement sur la solution afin de favoriser un apprentissage continu et l’identification précoce des échecs. Cela permet également d’éviter l’effet tunnel sans résultats concrets pour les métiers avant plusieurs mois, et d’orienter les capacités vers d’autres cas d’usages en fonction des bénéfices observés
  Dans cette démarche incrémentale, une attention particulière doit être accordée à la définition des objectifs et des mesures de réussite pour faciliter la validation des apprentissages par les équipes métier, ainsi que l’identification et la préparation des jeux de données de test et d’apprentissage pour garantir un modèle performant et éviter l’introduction de biais.

• Adaptation des modèles opérationnels : Les processus opérationnels utilisant ces solutions d’IA étant par nature évolutifs, il est essentiel d’intégrer la supervision de l’IA aux modèles opérationnels existants et d’adapter les matrices RACI pour inclure de nouvelles parties prenantes, notamment les équipes en charge des modèles. Cette approche permettra d’assurer un suivi efficace du retour d’apprentissage et d’optimiser en continu les modèles déployés.

• Evolution du Système d’Information (SI) : Pour exploiter ces solutions efficacement et à l’échelle, garantir un accès rapide, facile et sécurisé aux données est clé, entre autres via « l’APIsation » de l’environnement, qui permet d’améliorer la précision des modèles, la rapidité des solutions (tant en termes de latence que de traitement), et l’optimisation des ressources. Elle contribue également à réduire les défis liés à l’hétérogénéité des sources, résultant de la diversité des systèmes composant les SI des acteurs du Post-Trade.

• Data Management & Gouvernance : La qualité des données exploitées par les différentes IA est un enjeu central pour leurs déploiements. Une gouvernance et une gestion des données efficaces doivent ainsi permettre de limiter le travail de préparation et de nettoyage des données lors des phases d’apprentissage et de test, tout en assurant la fiabilité des solutions mises en production.

L’adoption de l’IA dans les processus Post-Trade constitue donc une opportunité stratégique pour les institutions financières. Ces technologies permettent de réduire les erreurs, d’optimiser les flux de travail et de renforcer la conformité, tout en libérant les équipes des tâches répétitives.

Bien que l’implémentation de ces solutions nécessite un investissement initial conséquent (mise à niveau des systèmes et formation du personnel), les bénéfices à long terme sont significatifs : une efficacité accrue, des coûts opérationnels réduits et une amélioration du service client.

Cependant, des défis tels que l’intégration avec des systèmes anciens, la concurrence pour attirer les profils possédant les compétences clés, ainsi que les préoccupations concernant la sécurité des données et l’explicabilité des modèles ralentissent parfois cette transformation.

Malgré ces obstacles, les institutions financières qui parviendront à les surmonter obtiendront un avantage concurrentiel indéniable. En investissant dans l’IA, elles seront mieux armées pour s’adapter aux évolutions du secteur financier et fournir des services plus rapides, plus sécurisés et plus efficaces.

Fort de son expérience dans le Capital Market et le déploiement de solutions innovantes, Fincley consulting peut vous accompagner dans vos projets d’IA, de la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre avec un soutien fort des équipes sur l’ensemble des chantiers (identification des cas d’usages et des solutions d’IA appropriées, déploiement en Agile, revue du modèle opérationnel, démarche de change management et acculturation des équipes, simplification et optimisation du SI,…).

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