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L’intelligence artificielle dans le KYC : quels bénéfices pour les Assets Managers ?

L’intelligence artificielle peut amener des optimisations bienvenues sur l’ensemble de la chaîne de valeur du KYC : accélération des traitements, diminution du risque d’erreur ou de fraude, meilleure gestion du temps de travail des conseillers… Mais les Asset Managers se montrent encore frileux dans la mise en œuvre de cette technologie innovante.

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Cet article est extrait de
Revue Banque n°830

Réduction des risques

Intelligence artificielle (IA) : dans l’esprit collectif, ces deux mots évoquent souvent la complexité et l’élitisme. D’ailleurs, seuls 7 % des collaborateurs pensent qu’elle est utilisée dans leur entreprise [1]. En réalité, l’IA est omniprésente dans notre vie quotidienne, où elle prend mille visages. Elle se cache dans nos montres connectées, et nous indique si notre cœur résiste au jogging. Elle se glisse dans nos téléphones et nos ordinateurs, quand Cortana et Siri s’adressent à nous. C’est elle qui nous répond, à travers les chatbots, quand nous contactons des services clients.

Les institutions financières, et notamment les Wealth & Asset Managers (WAM), ont largement observé ce qui avait été ainsi fait en BtoC. Elles perçoivent bien les possibilités offertes par l’IA et ont conscience du fait que, lorsqu’elle est correctement appliquée à leurs processus, elle peut constituer un avantage concurrentiel certain. Dans les faits, les institutions financières sont encore en phase de tâtonnement et d’hésitation, qui corroborerait le sentiment d’élitisme évoqué plus haut. Ces institutions ont quasi toutes lancé des PoC (Proof of Concept) d’IA appliqués à leurs activités. Mais si on se concentre sur les WAM, on observe qu’une majorité d’entre eux sont seulement en phase de tests, voire n’ont que manifesté l’intention de lancer des projets intégrant l’IA.

Pourtant, les possibilités d’optimisation des activités sont nombreuses. Par exemple, un processus commun à l’ensemble de cette industrie concerne la connaissance client (KYC) qui, assisté par l’IA, permet de mieux répondre aux enjeux commerciaux, réglementaires, de compétitivité et de performances financières.

L’IA intégrée à la digitalisation du contact client

La chaîne de valeur du KYC commence dès le processus d’entrée en relation. Et dès ce moment, les WAM font face à deux défis :

  • la fidélisation des clients. Les comportements de ceux-ci ont été profondément modifiés par les nouvelles habitudes de consommation : numérique, relation à distance, utilisation massive des plates-formes web et applications des smartphones ;
  • la captation de nouveaux prospects qui apprécient les nouvelles technologies. Une cible de choix se présente. De plus en plus de millennials (personnes nées entre 1980 et 1995) cherchent à placer leurs fonds sur des supports rentables dans un contexte économique morose. Or ils recherchent la simplicité, la rapidité et l’efficacité… ce qu’ils ne trouvent pas chez les WAM traditionnels.

Pour faire face à ces challenges, les établissements peuvent avoir recours à plusieurs moyens pour optimiser leurs outils et processus. Ils peuvent procéder à des développements en interne s’ils disposent des ressources technologiques et humaines nécessaires. Dans le cas contraire, le plus fréquent d’ailleurs, ils peuvent s’appuyer sur des prestataires externes spécialisés. Ceux-ci offrent des outils alliant nouvelles technologies, sécurité et simplicité pour « soigner » un processus KYC mal aimé des clients et des opérationnels. On trouve plusieurs types de prestataires :

  • les sociétés spécialisées dans la détection et les outils de Case Management (PEGA system, BAE, IBM, Actimize, etc.) ;
  • des sociétés créées par les autorités financières (Fundsquare au Luxembourg) ;
  • des joint-ventures de sociétés expertes dans le traitement de la donnée (KYC 360° de Docapost & Vialink) ;
  • des RegTechs ou FinTechs développant un service dédié (B4Finance, Trulioo, Onfido, SnapSwap, Telindus, Chekk, Suade, etc.). Précisons que, selon l’étude réalisée par SIA Partners et AEC Fintech en 2018 auprès de 80 RegTechs européennes [2], l’asset management reste le secteur financier le plus visé (46 %) par ce type de start-up.

Ces prestataires proposent des plates-formes web permettant aux clients ou aux prospects de fournir l’ensemble des informations de façon automatisée et normée plutôt que de les transmettre physiquement lors d’entretiens. Les multiples rendez-vous et les envois de courriers dans le seul but de collecter les informations obligatoires ne sont plus une nécessité. L’expérience client est grandement améliorée.

En outre, la mise en place de coffres-forts électroniques permet de rendre accessible les informations depuis n’importe quel terminal informatique et assure une sécurité dans les échanges. Ceci constitue un atout indéniable pour des clients de plus en plus mobiles et exigeants.

L’alliée du gestionnaire

La sécurisation des données intéresse également le gestionnaire. L’ajout de fonctionnalités biométriques permet d’assurer l’identification correcte des utilisateurs et des tiers mentionnés dans le dossier KYC. L’utilisation de la donnée téléphonique pour identifier les clients (3D Secure) est aussi appréciée dans le cadre de la sécurisation des accès aux informations.

Enfin, le chargement via des formats prédéfinis permet un traitement simplifié et automatisé des documents afin de compléter les bases clients et de croiser les différentes informations en vue de respecter les obligations en matière de lutte contre le blanchiment, le financement du terrorisme et la fraude.

En synthèse, grâce à l’IA, dès l’entrée en relation, les établissements passent d’un processus long, en format papier, à un processus digital, agile et adapté aux contraintes réglementaires.

Un accélérateur du traitement des obligations réglementaires

Comme le souligne Domitille Dessertine, directrice de la Division FinTech, Innovation et Compétitivité de l’AMF, dans le Livre Blanc RegTech 2019 publié par France FinTech et Julhiet Sterwen, « Les RegTechs se développent considérablement […] ; à ce jour, la plupart des projets concernent le domaine bancaire et portent sur les problématiques de connaissance clients (KYC), de lutte anti-blanchiment ou encore d’analyse de crédit. » L’IA mise en œuvre par plusieurs RegTechs peut en effet avoir un apport particulièrement fort pour l’optimisation du traitement réglementaire des dossiers KYC. Le volume d’information à collecter dans le cadre du respect des réglementations internationales est en effet de plus en plus important. Les éditeurs spécialisés créent donc des moteurs de plus en plus puissants pour analyser les données transmises par les clients, mais aussi de les confronter à des données extérieures. La robotisation et l’intégration de l’IA dans les processus de traitement constituent ainsi une véritable opportunité.

L’intelligence artificielle est très utile à l’analyse des données et des transactions clients afin de vérifier les éventuelles expositions à des risques réglementaires (CRS-FATCA, MIF 2, LCB-FT, sanctions). Les moteurs de screenings dotés d’IA permettent d’affiner la détection tout en analysant un volume d’informations considérable en un temps record. Ces analyses permettent de faire apparaître des signaux faibles d’exposition à des risques réglementaires. Elles permettent de diminuer drastiquement le nombre de faux positifs générés par des rapprochements approximatifs de données clients avec les listes de sanctions internationales. Les éditeurs avancent des performances très variables des moteurs d’analyse qui permettraient de baisser jusqu’à 60 % le nombre de faux positifs [3].

Les spécialistes du KYC externalisés ont aussi développé des robots basés sur des technologies de type RPA [4] pour traiter les informations transmises par les clients, les enregistrer et les agréger. Très récemment, le gestionnaire luxembourgeois Candriam a annoncé se faire accompagner par IBM sur ce sujet [5]. La robotisation permet de diminuer le risque d’erreur humaine tel que le bien connu fat finger [6]. La RPA peut intégrer des technologies d’IA telle que la lecture optique des documents (Optical Character Recognition) afin d’automatiser les traitements. Cet outil efface également une difficulté majeure qui concerne la clientèle internationale : la langue. L’utilisation du Natural Language Processing (NLP) permet de lire les informations dans n’importe quelle langue et diminue les risques d’erreur d’interprétation et d’enregistrement.

Outre l’enregistrement et le traitement, l’IA propose aussi des solutions d’agrégation de données externes complémentaires permettant d’affiner la connaissance du client et de rechercher les informations à caractère négatif (negative news) impactant le risque réputationnel des clients.

Enfin, la RPA et l’IA peuvent aussi être utilisées dans le cadre du RGPD lors de la phase d’anonymisation ou de pseudonymisation recommandée par la CNIL dans le traitement des données personnelles. Ce traitement intervient en toute fin de chaîne de valeur.

L’assemblage de ces technologies industrialise le KYC et permet à l’humain de se concentrer sur la création de valeur ajoutée.

Mettre l’humain au centre de l’activité tout en réduisant des coûts

Les utilisations décrites précédemment ont un autre avantage essentiel : la diminution des coûts de traitement. L’intelligence artificielle, la robotisation et la digitalisation modifient profondément les organisations front, middle et back-offices. Il n’est plus nécessaire de mobiliser autant de ressources qu’auparavant sur les traitements des dossiers et l’analyse réglementaire. Les établissements peuvent choisir de rationaliser leurs coûts de traitement ou de réaffecter leurs équipes sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Les métiers de front office peuvent ainsi, par exemple, dégager plus de temps sur les activités de vente et de gestion des portefeuilles clients. Les équipes de middle et back-office peuvent se focaliser sur les opérations et les analyses inhérentes aux activités de gestion de fonds.

Cette approche permet de revaloriser des métiers exigeant expertise et technicité. En effet, ces dernières années, les opérationnels avaient été profondément impactés par les impératifs réglementaires (collecte des informations, explication des réglementations, analyse, suivi, etc.) et les gestionnaires devaient consacrer une importante part de leur production à des travaux réglementaires. Selon une enquête de Forbes de juillet 2018 [7], plus de la moitié des équipes de front office des institutions financières consacraient au moins une journée et demie aux formalités d’entrée en relation. Le KYC intelligent et automatisé permet de laisser l’humain reprendre une place centrale à forte valeur ajoutée dans la chaîne de l’asset management.

Quelles suites à donner ?

Les institutions financières sont bien au fait des optimisations que pourrait apporter l’IA sur l’ensemble de la chaîne de valeur du KYC. Elles sont cependant frileuses : peu d’acteurs souhaitent prendre le risque de transformer la totalité du processus, préférant se contenter de POC sur des périmètres restreints.

Nous sommes toutefois optimistes sur les perspectives. Un benchmark mené par le cabinet Julhiet Sterwen en décembre 2018 auprès de 10 institutions financières françaises de premier ordre indiquait que 100 % des répondants souhaitaient intégrer l’IA dans les 3 années à venir. Il ne reste plus qu’à franchir le pas… D’autant plus que l’application de l’IA fait ses preuves sur le reste de la chaîne de valeur des WAM : le data mining, l’accès à de nouvelles sources de données, l’analyse prédictive améliorent la qualité de service. Les tendances à court terme sont anticipées et l’allocation des fonds est optimisée. L’optimisation par l’IA doit être vue dans son ensemble et ne pas se concentrer uniquement sur les centres de profits.

 

[1] Baromètre Digital Workplace 2018 Julhiet Sterwen.

[2] http://finance.sia-partners.com/20180626/infographic-european-regtechs.

[3] https://www.zencos.com/blog/using-machine-learning-to-reduce-the-aml-false-positive-problem/.

[4] Robotic Process Automation : processus automatisé reposant sur l’intelligence artificielle et le machine learning.

[5] https://www.agefi.fr/asset-management/actualites/quotidien/20190129/candriam-mise-l-intelligence-artificielle-ibm-266596?utm_source=newsletter&utm_medium=asset_management&utm_campaign=29012019.

[6] Erreur de frappe sur le clavier.

[7] https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/07/10/know-your-customer-kyc-will-be-a-great-thing-when-it-works/#3609d26c8dbb.

 

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