Commerce international : comment réduire le blanchiment d’argent ?

La mise en place, ces dix dernières années, de réglementations draconiennes a rendu le blanchiment d’argent beaucoup plus complexe et pousse les fraudeurs à rivaliser d’imagination. Délaissant le système financier traditionnel désormais très surveillé, ils investissent désormais l’univers du commerce international pour dissimuler leurs pratiques. Parmi ce fourmillement d’échanges tout autour du globe, comment les big data et l’analyse de données peuvent-ils participer à la lutte contre le blanchiment d’argent ?

Chaque année, les échanges commerciaux mondiaux représentent représentent 18 300 milliards de dollars. Ils s’organisent dans un enchevêtrement complexe d’opérations (finances, transports, assurances, etc.) et couvrent un large éventail de systèmes juridiques, de procédures de douanes, de langues hétérogènes, selon des pratiques qui ont peu évolué au cours des siècles et reposent encore majoritairement sur le papier. Le commerce international est basé sur des procédures et systèmes qui ont certes fait leurs preuves au cours des siècles, mais où l’erreur humaine est omniprésente. Pour l’organisation dédiée à la recherche et à la promotion de l’intégrité financière mondiale (GFI ou Global Financial Integrity), 80% des flux financiers illicites issus des pays émergents transitent via le commerce international de marchandises.

S’appuyant sur le principe de l’aiguille dans la botte de foin, les fraudeurs comptent passer inaperçus parmi les centaines de milliards de transactions effectuées chaque année. Les techniques habituelles sont essentiellement liées à une fausse facturation, à une estimation erronée des quantités ou de la qualité des marchandises, ou encore aux systèmes informels de transferts d’argent.

Si l’idée de continuer à renforcer les réglementations peut paraitre efficace, à l’instar de ce qui se fait dans le monde bancaire, elle alourdirait les obligations administratives des entreprises, pour un résultat pas forcément à la hauteur, surtout au niveau international. Surveillant de nombreux paramètres (textes, prix, poids, réseaux etc.), les big data et l’analyse de données (structurées ou non structurées) pourraient apporter une solution plus viable et favorable, avec un degré d’automatisation permettant de gagner beaucoup de temps.

Lire l’article (en anglais)


En complément:

un article (en anglais) sur la lutte contre la fraude bancaire avec les big data
et un autre sur les moyens mis en œuvre par les Etats

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :
« Les big data arment les services publics contre la fraude »
et « Pôle Emploi : la fraude mieux détectée »