La technologie anti-blanchiment d'argent fait référence aux outils, systèmes et processus utilisés pour détecter, prévenir et combattre les activités criminelles, telles que le blanchiment d'argent. Il s'agit souvent d'une procédure requise pour les entreprises traitant de la cryptographie, telles que les échanges cryptographiques, pour sécuriser le moyen le plus sûr d'acheter de la cryptographie.
La lutte contre le blanchiment d'argent implique l'utilisation de technologies avancées et de techniques d'analyse de données pour identifier les transactions suspectes, surveiller les activités financières et assurer la conformité aux réglementations AML. Le processus était assez simple et pas toujours efficace. Par exemple, il y a quelques années, la technologie AML était entièrement axée sur le KYC (Know-Your-Customer), mais aujourd'hui, les systèmes sont plus avancés et plus efficaces. Voyons quels outils et systèmes, à part un Vérificateur AML, cette procédure implique.
Comment la technologie AML a-t-elle évolué ?
Un échange de crypto-monnaie typique a toujours un processus KYC pour empêcher toute activité suspecte. Cependant, il existe d'autres méthodes de détection des activités illicites. Les utilisateurs doivent toujours vérifier la cryptographie qu'ils souhaitent acheter pour s'assurer que le projet est légal, mais ils sont plus sûrs lorsqu'ils achètent de la monnaie numérique sur des bourses qui utilisent la technologie AML. Voici comment cette technologie a évolué :
KYC automatisé. L'introduction de solutions KYC automatisées a amélioré l'efficacité de la technologie AML. Des techniques avancées d'analyse de données et d'intelligence artificielle (IA) sont utilisées par des systèmes automatisés pour rationaliser le processus d'intégration des clients. L'automatisation KYC élimine les erreurs manuelles, augmente l'efficacité et améliore la précision de la conformité.
Surveillance des transactions. Ces systèmes de surveillance examinent les données et les modèles transactionnels pour détecter les activités illégales. La première génération de systèmes de surveillance des transactions s'appuyait sur des modèles basés sur des règles qui identifiaient les transactions en fonction de situations spécifiées.
Apprentissage automatique et IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables d'analyser des tonnes de données, d'identifier des modèles complexes et de s'adapter au développement de stratégies de blanchiment d'argent. Les systèmes alimentés par l'IA font des prévisions plus précises et détectent les anomalies.
Conformité réglementaire. Les systèmes de gestion de la conformité aident les organisations financières à automatiser les opérations de conformité, les ajustements réglementaires, la génération de pistes d'audit et les rapports aux autorités réglementaires.
L'évolution de la technologie AML a conduit à des méthodes plus efficaces, précises et complètes pour détecter les activités illicites. L'automatisation, l'apprentissage automatique et la technologie de l'IA, la surveillance avancée et d'autres méthodes ont amélioré la capacité de détecter et de prévenir le blanchiment d'argent, conduisant à un système financier plus sûr.
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