Page 41 - revue_N36_janvier_2022

financiers. pandémie de COVID a fait accélé- Notes :
rer leur adoption de l’IA. Les prin- 1. https://www.lemonde.fr/economie/
Une étude récente intitulée Acce- cipales justifications des établis- article/2021/06/28/lutte-contre-le-
leration Through Adversity : The sements financiers pour l’adop- blanchiment-d-argent-l-europe-encore-
tropinefficace_i6086064_3234.html
State of AI and Machine Lear- tion de l’IA et du ML sont dans 2. https://www.fatf-gafi.org/fr/
ning Adoption in Anti-Money Laun- 40% des cas la volonté d’amélio- aproposdugafi/membresetobservateurs/
dering Compliance de l’ACAMS rer la qualité des investigations Références :
(Association of Certified Anti-Money et des déclarations de soupçon, ACAMS, KPMG, SAS (2021). Acceleration
Laundering Specialists), KPMG et dans 38% des cas de réduire les through adversity: The state of AI and
machine learning adoption in AML compli-
SAS a été menée pour interroger faux positifs et les coûts asso- ance | SAS.
plus de 850 professionnels de la ciés, et pour le reste de détecter ACPR (2020), Governance of Artificial Intelligence
in Finance, Discussion document.
conformité et membres de l'ACAMS des risques complexes qui ne Baesens, B., Van Vlasselaer, V., and Verbeke, W.
du monde entier pour se faire sont pas détectés avec les sys- (2015). Fraud analytics using de scriptive,
predictive, and social network techniques: a guide
une idée de l’adoption de l'IA et tèmes actuels ou d’autres rai- to data science for fraud detection. John Wiley &
Sons.
du ML dans le domaine de la sons. Bolton, R. J., Hand, D. J., et al. (2002). Statistical
conformité LCB-FT, de ses en- fraud detection: A review. Statistical science, 17
(3):235–255.
jeux et où se trouvent encore Pour conclure, nous observons COM (2018), Intelligence artificielle - Une ap-
des opportunités inexploitées. que les nouvelles technologies proche européenne axée sur l'excellence et la
confiance, Comission Européenne, Bruxelles,
qualifiées d'IA offrent un grand Belgique, https://ec.europa.eu/info/sites/
Le rapport examine les retours potentiel pour améliorer l'effi- default/files/commission-white-paper-artificial-
fournis par plus de 850 cacité de la LCB/FT, à condition intelligence-feb2020_fr.pdf
EBF (2020), Lifting the spell of dirty money,
membres de l’ACAMS dans le que les impacts et changements European Banking Federation, Blueprint 2020,
https://www.ebf.eu/wp-content/
monde entier et expose que 57 induits soient bien maîtrisés. uploads/2020/03/EBF-Blueprint-for-an-effective-
% des répondants ont soit déjà EU-framework-to-fight-money-laundering-Lifting-
the-Spell-of-Dirty-Money-.pdf
déployé l’IA et le ML en produc- FATF (2021), Opportunities and Challenges of
New Technologies for AML/CFT, FATF, Paris,
tion ou prévoient de le faire au France, https://www.fatf-gafi.org/publications/
cours des 12 à 18 prochains fatfrecommendations/documents/opportunities
-challenges-new- technologies-aml-cft.html
mois. La population des répon- Lundberg, S. M. and Lee, S.-I. (2017). A unified
approach to interpreting model predictions. In
dants peut être partagée en Advances in Neural Information Processing
trois catégories : les leaders et Systems, pages 4765–4774.
Nian, K., Zhang, H., Tayal, A., Coleman, T., and Li,
innovateurs (25%), les suiveurs Y. (2016). Auto insurance fraud detection using
(53%) et les adoptants tardifs unsupervised spectral ranking for anomaly. The
Journal of Finance and Data Science, 2(1):58–75.
(22%). Ribeiro, M. T., Singh, S., and Guestrin, C. (2016). "
Why should i trust you?" explaining the predic-
33% des répondants déclarent tions of any classifier. In Proceedings of the 22nd
ACM SIGKDD international conference on
que la perturbation créée par la knowledge discovery and data mining, pages
1135–1144.

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N 36– Janvier 2022
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