Comment gérer les faux positifs dans le filtrage des parties non-autorisées

A. Utiliser des données de haute qualité

On ne peut pas filtrer ce que l’on ne saisit pas. La consolidation des sources de données de toutes les entités qui font partie du réseau de l’entreprise est un élément essentiel d’un programme de conformité réussi. Les données utilisées pour l’examen des sanctions doivent être à jour, exactes, complètes et accessibles. L’insuffisance des données contribue non seulement au problème des faux positifs, mais pire encore, elle génère également des faux négatifs.

Il existe des exemples de sanctions de l’OFAC s’appliquent aux entreprises qui n’ont pas saisi les données de localisation et n’ont donc pas été en mesure d’effectuer un audit complet, ce qui a conduit à des transactions dans des pays sanctionnés. Principales considérations à prendre en compte lors de la préparation des données pour le filtrage:

i. Complétude des données: Avez-vous identifié toutes les parties qui composent le réseau de votre organisation ? Comprenez-vous le contexte des informations saisies en ce qui concerne le contrôle des sanctions, le risque de conformité et l’impact sur votre organisation ? Il convient d’évaluer l’exhaustivité des données à examiner et de combler toute lacune identifiée. Choisissez des fournisseurs de services de contrôle des sanctions qui peuvent fournir des informations supplémentaires. L’une d’entre elles concerne les données nécessaires pour se conformer à la règle des cinquante pour cent de l’OFAC et la règle équivalente dans l’Union Européenne, étant donné qu’il n’existe pas de liste standard fournie par l’agence permettant de découvrir les propriétaires sanctionnés.

ii. Structure des données: Comment votre base de données capture-t-elle les informations pertinentes ? Vos sources de données sont-elles générées par le personnel ou par les clients ? Examinez vos données pour détecter les problèmes courants et apportez des modifications pour les résoudre, dédupliquer et normaliser le format des données pour plus de cohérence. Par exemple, les noms génèrent le plus grand nombre d’erreurs. Assurez-vous que les champs de données critiques, tels que le prénom, le nom de famille et le deuxième prénom, sont compilés et mappés correctement. Si possible, introduisez des règles de validation des données à la source d’entrée des données – ne permettez pas à l’utilisateur/opérateur d’enregistrer un dossier client incomplet.

iii. Consolidation et accessibilité des données: Les silos de données devraient être supprimés, ce qui permettrait aux parties prenantes d’accéder aux données en temps réel et d’avoir une vue d’ensemble des informations disponibles sur les entités à contrôler.

Pour réduire le risque de faux positifs, la meilleure pratique consiste à fonder le filtrage des sanctions sur des données structurées issues d’une stratégie de gestion des données solide, conforme aux lignes directrices énoncées ci-dessus.

Comment la conformité visuelle de Descartes complète votre gestion des données pour des résultats fiables.

Dans le cadre du processus d’intégration à notre solution de filtrage des parties non-autorisées, nous extrayons un échantillon représentatif des données que vous souhaitez filtrer, en prenant note de la source de vos données (structurées ou non), puis nous les soumettons à notre moteur de recherche dans un environnement contrôlé afin de déterminer les taux de réussite et les listes de sanctions auxquelles vous vous référez. La source de vos données influence les filtres de filtrage et la stratégie de réglage, car les données structurées ont une plus grande intégrité, tandis que les sources de données non structurées sont sujettes aux erreurs (par exemple, les clients d’un site de commerce électronique utilisent généralement des surnoms). En adoptant une vision globale des données nécessaires et en travaillant avec vous, l’équipe de mise en œuvre:

Figure 4. La nature dynamique des listes de sanctions nécessite des mises à jour instantanées des listes de filtrage des parties non-autorisées
Remarque : Comme les sources de listes de sanctions mondiales continuent de s’enrichir de nouvelles réglementations, de nouveaux organismes de sanction et de listes de sanctions en constante évolution, le logiciel Denied Party Screening de Descartes est instantanément mis à jour

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B. Mettre en œuvre des solutions robustes de filtrage des sanctions

Une bonne conformité permet de relever de nombreux défis systématiques en matière de contrôle des sanctions et offre deux avantages clés : la réduction du nombre de faux positifs et la réduction des coûts. En l’absence d’une solution ou d’un processus adéquat, le contrôle des parties non-autorisées peut s’avérer extrêmement fastidieux, exacerbé par un nombre élevé de faux positifs. Cela crée une situation où le personnel chargé de la conformité, surchargé de travail, trouve des solutions de contournement souvent en sautant des procédures critiques requises et en subvertissant les processus de contrôle avec des conséquences désastreuses.

Étant donné que la commodité influence grandement le comportement, une solution de contrôle des tiers non-autorisées qui fournit un minimum de faux positifs et réduit la charge de travail du personnel chargé de la conformité est une solution qui sera utilisée avec la fréquence nécessaire pour maintenir une conformité optimale plutôt qu’un outil à éviter. Ce qu’il faut rechercher dans les solutions de filtrage des tiers non-autorisées qui minimisent les faux positifs:

i. Filtres de recherche configurables: La plateforme de filtrage des sanctions doit être facile à configurer et à personnaliser en fonction du profil de risque de votre organisation. La complexité actuelle du paysage de la conformité nécessite l’utilisation de systèmes automatisés dotés d’une grande opérabilité, d’une grande évolutivité et d’une grande adaptabilité. La solution du fournisseur doit pouvoir répondre rapidement aux demandes d’amélioration du produit et de fonctionnalités supplémentaires susceptibles d’améliorer votre fonction de conformité.

ii. Listes de sanctions consolidées et actualisées: Pour plus d’efficacité et pour éviter les faux positifs dus à des listes redondantes, la solution du fournisseur de services de filtrage des parties non-autorisées doit comporter une liste unifiée de sanctions, constamment mise à jour pour tenir compte de la nature dynamique des listes de parties non-autorisées.

iii. Procédures détaillées de test et de validation: Pour répondre à l’évolution rapide des obligations réglementaires, la solution de filtrage doit être à la hauteur. Des tests fréquents fournissent les informations sur les performances dont les organisations ont besoin pour évaluer leur fonction de conformité. La solution doit permettre des tests robustes et multivariés avec des rapports vérifiables.

Comment le logiciel de filtrage de Descartes Denied Party minimise les faux positifs.

Notre système exclusif de filtrage des sanctions repose sur une technologie innovante capable de prendre en charge des structures de données détaillées et une granularité, des configurations de moteur de recherche complètes et complexes, afin d’évaluer et d’améliorer en permanence le processus de filtrage. Les outils de filtrage automatisés et le filtrage dynamique s’adaptent aux changements constants des réglementations et des listes de sanctions, en s’appuyant sur des techniques avancées pour exploiter de grandes quantités d’informations afin d’améliorer la couverture de la conformité et d’affiner la recherche pour minimiser les faux positifs. Intégration transparente dans les processus et plates-formes d’entreprise existants, tels que le CRM Salesforce , offre des flux de travail intelligents qui accélèrent les processus d’examen des alertes, redonnant ainsi au personnel chargé de la conformité le temps nécessaire pour des opérations de plus haut niveau.

Figure 5. Éléments clés d’un logiciel robuste de filtrage des tiers non-autorisées

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C. Adopter des stratégies efficaces de réglage de la recherche

Qu’est-ce que le search tuning ? Dans le cadre du contrôle des parties refusées, l’optimisation de la recherche est l’art d’adapter les paramètres de recherche en tenant compte de la nature des données à utiliser afin de produire des résultats fiables qui minimisent les faux positifs et améliorent les capacités de gestion des responsables de la conformité.

La représentation la plus symbolique est celle d’une balançoire à bascule, avec d’un côté les faux positifs et de l’autre les paramètres de recherche. Si vos paramètres de recherche sont trop larges ou trop légers, le nombre de faux positifs augmentera, mais si vous ajoutez des restrictions à vos paramètres de recherche, en décidant par exemple de ne rechercher que des noms exacts, le nombre de faux positifs diminuera, mais vous courrez le risque de manquer de vraies personnes refusées ou de faux négatifs.

C’est donc la décision que vous devez prendre, comment affiner votre recherche de parties non-autorisées et réduire les faux positifs tout en laissant juste assez de probabilité de correspondance de noms pour attraper une véritable partie refusée sans créer trop de travail de révision inutile ? La meilleure approche d’optimisation de la recherche repose sur une bonne technologie et une bonne compréhension de l’impact des filtres de recherche, ainsi que sur une bonne compréhension de vos données sources.

Figure 6. Les filtres de recherche permettent de relever les défis du filtrage des parties non-autorisées et de contrôler l’apparition de faux positifs

Il y a de nombreux facteurs à prendre en compte lors de la prise de décisions concernant la stratégie d’optimisation de la recherche. Nous abordons ci-dessous quelques domaines clés:

i. Jusqu’à quel point un terme de recherche est-il trop large: Lorsque les catégories de recherche ont des critères peu précis qui renvoient un grand nombre de réponses proches, il existe de nombreuses possibilités d’erreurs faussement positives, ce qui fait perdre du temps à l’examen. Il existe différents degrés de logique floue qui peuvent être appliqués à la recherche d’une liste de sanctions afin d’améliorer les chances d’attraper une partie non-autorisée. Pour décider de l’étendue ou de la rigueur de l’application de ces règles, la question à se poser est la suivante : sur combien de lettres puis-je me tromper avant de commencer à faire correspondre les lettres ? La réponse à cette question renvoie à la « qualité de vos données » et, à la suite d’un examen des données, aux erreurs courantes ou aux écarts d’orthographe que vous avez remarqués. Par exemple, si vous recherchez le mot « THEIR », vous pouvez définir vos paramètres de recherche de manière à vous tromper sur une lettre, ou l’étendre à deux lettres de manière à ce que vous correspondiez aux versions écrites avec un « ER » par rapport à un « IR », et vous pouvez continuer à élargir le champ d’application à différentes variations et avoir plus de caractères erronés afin de correspondre au nom ciblé. Encore une fois, n’oubliez pas que plus vous élargissez votre champ d’action, plus vous risquez d’obtenir des résultats faussement positifs.

ii. Quand utiliser les différents filtres de recherche: La source ou la nature de vos données influe sur les techniques à utiliser pour optimiser votre recherche. Dans certains cas, il est utile d’effectuer une recherche dans le thésaurus pour détecter les similitudes, par exemple Steve est l’équivalent de Steven ou Stephen, mais si vous filtrez des données structurées avec des noms d’entreprises provenant de bons de commande ou de contrats, ceux-ci ont tendance à être très précis et une recherche dans le thésaurus peut ne présenter aucun avantage, car tout ce que vous faites est d’introduire de nouvelles sources de faux positifs, alors que si la source des données de filtrage est un site de commerce électronique, le thésaurus devient un outil de configuration inestimable.

iii. Quels mots parasites éliminer: Il s’agit d’identifiants génériques et non uniques qu’il convient d’ignorer car ils sont à l’origine de faux positifs. Les mots parasites peuvent être des termes commerciaux standard tels que « companie » et « SAS », ou « M. » et « Mme. ». En fonction de ce que vous recherchez et de votre secteur d’activité, vous devez créer une liste de mots parasites qui n’ajoutent pas de qualités distinctives à vos requêtes de recherche.

iv. Les « listes approuvées » sont-elles idéales pour vous: La « liste approuvé » est une fonction utile qui permet d’économiser des ressources et d’exempter des entités des règles d’une recherche de sanctions. Ainsi, si les mêmes noms reviennent régulièrement dans les résultats faussement positifs, vous pouvez présélectionner ce nom et le placer sur une liste d’autorisation afin de contourner la recherche et d’empêcher qu’il ne génère des résultats faussement positifs. Ce filtre doit être utilisé avec précaution car il peut générer des faux négatifs si le statut de l’entité présélectionnée est modifié dans une liste de sanctions mais n’est pas reflété dans la liste d’autorisations. Une procédure appropriée doit être mise en place pour faire face à ce risque.

Figure 7. Comment les « listes d’autorisation » permettent de réduire le nombre de faux positifs dans la solution de filtrage des parties refusées de Descartes.

En revanche, si vous êtes préoccupé par des activités spécifiques, vous pouvez également faire l’inverse, en dressant une liste de mots « clés ». Vous pouvez configurer des mots spécifiques pour qu’ils déclenchent une alerte s’ils se trouvent n’importe où dans l’enregistrement de l’entité filtrée Un cas d’utilisation courant est celui du mot « nucléaire ». Vous pouvez décider que si le nom d’une entité contient le mot « nucléaire », une alerte doit être déclenchée afin de l’examiner de plus près.

Comment le logiciel Descartes Denied Party Screening permet d’optimiser la recherche et de minimiser les taux de faux positifs

Chez Descartes, nous avons développé un algorithme de réglage de la recherche qui intègre toute une série de capacités de réglage de la recherche et de vérifications qui vous aident à équilibrer l’algorithme de recherche afin de générer moins de faux positifs. Notre moteur de recherche est configurable et maintenable par vous. Nous travaillons avec vous sur une stratégie de recherche appropriée qui répond à vos besoins en matière de diligence raisonnable. Il ne s’agit pas d’une solution unique, nous la configurons en fonction de vos besoins et en tenant compte du fait que vos besoins peuvent changer d’une division à l’autre ou d’une source de données à l’autre.

Nous vous montrons comment exploiter les données, la segmentation, l’analyse et les algorithmes de recherche pour améliorer les résultats de la sélection. Par exemple, des fonctions telles que la recherche MOTR (Multi Oriented Text Recognition) dans notre logiciel de filtrage des parties non-autorisées sont utilisées pour obtenir une meilleure couverture de recherche sur les noms filtrés. La recherche MOTR consiste à décomposer le nom de l’entité recherchée en paires de deux mots, puis à les soumettre au système pour obtenir de meilleurs résultats. Avec un nom comme Constanzo Systems Logistics, la fonction de recherche MOTR effectue une série de modifications itératives sur le nom, de sorte que nous obtenons trois nouvelles paires de mots : « Constanzo Systems », « Constanzo Logistics » et « Systems Logistics ». Les deux premières paires peuvent donner de meilleurs résultats positifs, mais la dernière paire, « Systems Logistics », qui est composée de mots génériques, peut générer un nombre élevé de faux positifs et, pour cette raison, nous pouvons l’ajouter à une liste de bruit, de sorte que le système n’effectue pas de tri. Il s’agit là de quelques-unes des flexibilités que l’utilisateur peut configurer dans le système pour mieux contrôler ses résultats faussement positifs.

Notre logiciel de filtrage des tiers est doté de capacités de test étendues et nous effectuons régulièrement avec vous des exercices de mise au point des recherches, en examinant les paramètres clés pour voir comment nous pouvons nous améliorer et vous aider à maintenir une conformité continue. Par exemple, si votre entreprise s’étend géographiquement ou ajoute de nouveaux produits, vous pouvez surveiller de manière proactive les changements dans le taux d’alertes afin de déterminer si un réaccord est nécessaire à ce stade.

Figure 8. Réduire les taux de faux positifs en appliquant des filtres de recherche appropriés pour éliminer les problèmes de qualité des données

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D. Investir dans la formation et le développement

L’élément humain dans le processus de vérification de la conformité est souvent négligé et sous-estimé, surtout lorsque des outils avancés ont été mis en place. Toutefois, comme le dit l’adage, la qualité d’un outil dépend de notre capacité à l’utiliser efficacement. Un personnel de conformité inadéquat ou peu qualifié peut ne pas avoir les connaissances appropriées pour élaborer une stratégie de réglage qui s’aligne sur votre profil de risque, ni les capacités d’utiliser la technologie de conformité.

En outre, la formation ne doit pas être réservée à l’équipe principale chargée de la conformité, car le maintien d’une position optimale en matière de conformité est un effort de l’ensemble de l’entreprise. Il existe des scénarios réels dans lesquels une mauvaise culture de conformité a la réussite des efforts de mise en conformité et a donné lieu à des pénalités importantes. Chaque employé qui traite avec des clients, des prospects, des vendeurs, des fournisseurs et tout autre tiers doit comprendre les politiques et procédures de conformité et, idéalement, constituer une première ligne de défense.

L’intégration des technologies de filtrage des tiers aux plateformes ERP et CRM permettra aux services des ventes, des ressources humaines, de la logistique, de l’approvisionnement et à toute unité tournée vers l’extérieur d’accéder à un processus de filtrage rationalisé, à des flux de travail automatisés et à des rapports précis, tout en éliminant le filtrage fragmenté et les efforts redondants. Un fournisseur de services de filtrage des sanctions doit fournir une formation et des conseils appropriés, en particulier pour le personnel opérationnel qui n’est pas un agent de conformité de base.