Comment les entreprises du secteur des cryptomonnaies peuvent accroître l'efficacité et l'efficience des programmes de lutte contre le blanchiment d'argent

Les responsables de la conformité sont confrontés à une myriade de défis dans leurs efforts pour mettre en place des programmes de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) dans l'espace cryptographique.

Tout d'abord, l'écosystème des crypto-monnaies et sa technologie sous-jacente n'évoluent pas seulement rapidement, mais un nombre croissant de réseaux illicites intègrent des transactions en crypto-monnaies dans leurs schémas. Historiquement, les acteurs illicites utilisaient les crypto-monnaies principalement pour des escroqueries, des piratages et des activités sur les marchés du darknet. Aujourd'hui, l'utilisation illicite s'étend à des tentatives sophistiquées de manipulation du marché, au financement de la prolifération, au financement du terrorisme, à la corruption et à d'autres typologies de blanchiment d'argent.

En outre, les organismes de réglementation continuent de s'intéresser de plus en plus aux activités liées aux cryptomonnaies. Par exemple, en 2023, la CFTC a pris 96 mesures d'exécution, qui ont donné lieu à plus de 4,3 milliards de dollars de pénalités. Environ la moitié de ces actions concernaient des comportements liés aux activités cryptographiques.

Dans le même ordre d'idées, la FCA a récemment examiné 44 sociétés de crypto-monnaies enregistrées auprès d'elle et a constaté des "niveaux significatifs de non-conformité" à ses règles. L'année 2023 a également vu certaines des plus grandes pénalités et actions pénales jamais imposées dans l'espace crypto. Ce qui ressort clairement de ces actions et d'autres actions réglementaires contre les entreprises de crypto-monnaies, c'est que les régulateurs sont de plus en plus attentifs à l'efficacité des programmes de lutte contre le blanchiment d'argent dans le secteur des crypto-monnaies.

La technologie blockchain et les produits d'analyse offrent une boîte à outils améliorée que les responsables de la conformité peuvent utiliser pour construire des programmes plus efficaces, aidant finalement à mieux identifier et prévenir les activités illicites sur leurs plateformes. Le renseignement sur les menaces en temps réel, lorsqu'il est intégré aux cadres de conformité traditionnels, est un élément particulièrement important de cette boîte à outils.

Les défis d'une approche basée sur les risques

Même les responsables de la conformité les plus récents connaissent l'expression "approche fondée sur le risque", selon laquelle un programme de conformité applique des contrôles et des processus renforcés aux secteurs de l'entreprise et aux clients qui présentent le risque le plus élevé. Cette approche est considérée comme l'un des principes fondamentaux de la lutte contre le blanchiment d'argent. En théorie, les approches fondées sur le risque s'appuient sur l'évaluation des risques d'une institution, qui fournit des orientations sur les domaines dans lesquels l'entreprise présente le plus de risques, et donc sur les domaines dans lesquels les contrôles doivent être les plus stricts.

Mais dans un espace en évolution rapide comme celui des crypto-monnaies, où les mauvais acteurs modifient rapidement leurs tactiques, les programmes de conformité fondés sur une approche basée sur les risques peuvent avoir du mal à concilier les résultats d'évaluations des risques peu fréquentes et longues, qui peuvent rapidement devenir obsolètes, avec les attentes des régulateurs, qui souhaitent qu'un programme soit efficace dès le départ.

Les responsables de la conformité dans l'espace cryptographique ont un besoin encore plus grand de renseignements actuels et exploitables afin d'identifier les acteurs illicites et les typologies qu'ils utilisent pour blanchir des fonds. Pour y parvenir, le renseignement sur les menaces en temps réel peut être un outil puissant à appliquer à l'ensemble de votre programme de lutte contre le blanchiment d'argent : des évaluations des risques aux modèles de classement des risques clients et à la diligence raisonnable renforcée, en passant par la surveillance des transactions et le filtrage des sanctions. Cette approche fondée sur le renseignement ne se contente pas de compléter une approche fondée sur le risque, elle peut aussi améliorer considérablement l'efficacité et l'efficience des programmes de lutte contre le blanchiment d'argent.

Renforcer l'approche traditionnelle fondée sur le risque par des informations en temps réel sur les menaces

TRM génère plusieurs types d'informations pour dresser un tableau dynamique des risques sur la chaîne.

1. Renseignement de source ouverte (OSINT) : généré par l'extraction de données de centaines de millions de sites web, dans des dizaines de langues et de pays. Il s'agit notamment de surveiller les posts du dark web, les documents de contentieux, les désignations réglementaires, les plateformes de médias sociaux et les canaux Telegram. Les solutions de Blockchain intelligence comme TRM intègrent ce type de données OSINT pour commencer à trouver des adresses et des méthodes que les mauvais acteurs utilisent en impliquant la crypto.
2. Renseignements sur les menaces: générés par une approche de chasseur de menaces afin d'identifier d'autres réseaux de mauvais acteurs, ainsi que des méthodes, des lieux de prédilection et des typologies de blanchiment. Cette approche est essentielle pour repérer les éléments les plus insaisissables et les plus difficiles à atteindre dans l'économie cryptographique illicite. Elle garantit également que TRM identifie les risques les plus importants et les typologies que les acteurs illicites utilisent aujourd'hui afin d'aider les équipes de conformité à maintenir leurs programmes agiles et réactifs.
3. Intelligence comportementale: générée à partir de modèles qui mettent en évidence des anomalies comportementales suspectes dans les transactions qui sont uniques à la blockchain. En 2020, TRM a lancé Signaturespermettant aux enquêteurs de trouver rapidement et de tracer des techniques sophistiquées de blanchiment d'argent et d'autres typologies sur la chaîne. Ces identifications comportementales sont également spécifiquement conçues pour identifier les mauvais acteurs qui peuvent être sophistiqués en masquant leurs connexions à des sites à haut risque qui alerteraient autrement les équipes de conformité (par exemple, les marchés du darknet).

Ces trois couches créent un cadre solide et multidimensionnel de collecte d'informations qui permet d'obtenir une image plus actuelle et plus exploitable des risques, améliorant ainsi l'efficacité des mécanismes d'identification et de contrôle des risques de l'équipe chargée de la conformité.

Au-delà de la collecte de données : Rendre l'évaluation des risques plus ciblée

L'exploitation des renseignements sur les menaces en temps réel ne se limite pas à la collecte de données ; il s'agit de les transformer en informations exploitables que les responsables de la conformité peuvent utiliser.

En intégrant ces trois sources de renseignements, vos évaluations des risques peuvent devenir plus ciblées, plus actuelles et plus quantifiables. En outre, elle peut améliorer le classement des risques des clients, en apportant la précision nécessaire pour déclencher des enquêtes ou une nouvelle diligence.

Pour en savoir plus sur la façon dont ces outils peuvent être appliqués à l'état actuel de la réglementation des actifs numériques dans le cadre d'un programme de conformité cryptographique efficace et tourné vers l'avenir, consultez ce livre blanc.