Score de risque AML : formule de risque d'entité

⚠️ Important : Le score de risque détermine le statut AML final, et NON la classification individuelle des concordances. Les concordances individuelles sont d’abord classées comme faux positifs ou comme non examinées à l’aide du score de correspondance.

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Présentation générale

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Score de risque vs score de correspondance

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Comment le score de risque détermine le statut AML final

Seuils par défaut :

• Seuil d’approbation : 80
• Seuil d’examen : 100

• Score de risque le plus élevé = 50 → Approuvé (risque faible)
• Score de risque le plus élevé = 90 → En cours d’examen (risque moyen, nécessite un examen manuel)
• Score de risque le plus élevé = 101 (impossible, mais > 100) → Refusé (risque élevé)

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Formule du score de risque

Risk Score = (Country Score × 0.30) + (Category Score × 0.50) + (Criminal Score × 0.20)

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Niveaux de risque

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Détails de notation des composantes

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Score du pays (pondération de 30%)

• Risques de blanchiment de capitaux et de financement du terrorisme
• Conformité aux recommandations du GAFI
• Présence de sanctions internationales
• Indices de perception de la corruption
• Solidité du cadre réglementaire

Remarque : Lorsqu’une correspondance est associée à plusieurs pays, le score du pays le plus élevé est utilisé dans le calcul.

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Scores de risque par pays

233 pays · Scores de risque basés sur les facteurs AML/CFT

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Score de catégorie (pondération de 50%)

Remarque : Lorsqu’une correspondance appartient à plusieurs catégories, le score de catégorie le plus élevé est utilisé.

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Niveaux de risque par catégorie

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  CRITICAL (100)     │ Sanctions, PEP, PEP Level 1              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  VERY HIGH (80-95)  │ Warnings, Insolvency, PEP Level 2        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  HIGH (70-79)       │ SIE, SIP, PEP Level 3                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ELEVATED (55-69)   │ Fitness/Probity, Adverse Media, PEP L4   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MODERATE (40-54)   │ Business, Businessperson                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Score du casier judiciaire (pondération de 20 %)

Remarque : Le casier judiciaire a un poids significatif malgré l’attribution de 20 % car une condamnation peut modifier radicalement le profil de risque d’une entité.

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Options de configuration

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Seuils de score de risque (déterminent le statut AML final)

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Seuil de score de correspondance (détermine la classification des correspondances)

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Flux complet : du filtrage au statut final

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  1. SCREEN AGAINST WATCHLISTS                                               │
│     └── Returns list of potential hits (match score ≥ 75%)                  │
│                                                                             │
│  2. FOR EACH HIT: CALCULATE MATCH SCORE                                     │
│     Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)                │
│     + Golden Key document number logic                                      │
│                                                                             │
│  3. CLASSIFY HITS BY MATCH SCORE                                            │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded)                        │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included)                            │
│                                                                             │
│  4. FOR EACH UNREVIEWED HIT: CALCULATE RISK SCORE                           │
│     Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)     │
│                                                                             │
│  5. DETERMINE FINAL AML STATUS                                              │
│     If no non-false-positive hits → APPROVED                                │
│     Else, based on HIGHEST RISK SCORE:                                      │
│     ├── Risk Score < 86 → APPROVED                                          │
│     ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW                                   │
│     └── Risk Score > 100 → DECLINED                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Exemples de calcul

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Exemple 1 : PPE à risque élevé provenant d’un pays sous sanctions

• Pays : Iran (Score : 81.66)
• Catégorie : Sanctions (Score : 100)
• Casier judiciaire : Aucun (Score : 0)

Risk Score = (81.66 × 0.30) + (100 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 24.50 + 50.00 + 0.00
           = 74.50

• S’il s’agit du score de risque le plus élevé parmi les correspondances non examinées et que les seuils sont définis par défaut (86/100) :
• 74.50 < 86 → Statut AML final : Approuvé (l’entité présente un risque mais se situe sous le seuil d’examen)

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Exemple 2 : PPE de niveau 1 provenant d’un pays à risque élevé

• Pays : Russie (Score : 71.25)
• Catégorie : PPE niveau 1 (Score : 100)
• Casier judiciaire : Condamné par un tribunal (Score : 100)

Risk Score = (71.25 × 0.30) + (100 × 0.50) + (100 × 0.20)
           = 21.38 + 50.00 + 20.00
           = 91.38

• Avec les seuils par défaut (86/100) : 86 ≤ 91.38 ≤ 100 → Statut AML final : En cours d’examen

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Exemple 3 : Entité commerciale à faible risque

• Pays : Royaume-Uni (Score : 24.79)
• Catégorie : Entreprise (Score : 40)
• Casier judiciaire : Aucun (Score : 0)

Risk Score = (24.79 × 0.30) + (40 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 7.44 + 20.00 + 0.00
           = 27.44

• Avec les seuils par défaut (86/100) : 27.44 < 86 → Statut AML final : Approuvé

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Exemple de réponse d’API

{
  "caption": "John Doe",
  "match_score": 95,
  "risk_score": 74.5,
  "review_status": "Unreviewed",
  "properties": {
    "countries": ["IR"],
    "topics": ["sanction"]
  }
}

{
  "status": "In Review",
  "total_hits": 3,
  "score": 91,
  "hits": [
    {
      "caption": "John Doe",
      "match_score": 95,
      "risk_score": 91,
      "review_status": "Unreviewed"
    },
    {
      "caption": "Johnny D.",
      "match_score": 88,
      "risk_score": 45,
      "review_status": "False Positive"
    },
    {
      "caption": "J. Doe",
      "match_score": 94,
      "risk_score": 65,
      "review_status": "Unreviewed"
    }
  ]
}

• La correspondance 2 est un Faux positif (match_score 88 < seuil 93), elle est donc exclue
• Le risk_score le plus élevé parmi les correspondances non examinées est 91 (provenant de la correspondance 1)
• 86 ≤ 91 ≤ 100 → Statut final : En cours d’examen

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Gestion du statut d’examen des correspondances

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Bonnes pratiques

1. Comprenez le système à deux scores — Le score de correspondance filtre les faux positifs ; le score de risque détermine le niveau d’urgence.
2. Examinez en priorité les correspondances à risque élevé — Utilisez le score de risque pour prioriser la charge de travail de votre équipe de conformité parmi les correspondances non examinées.
3. Ajustez les seuils en fonction de votre appétence au risque :
   • Seuil de score de correspondance plus bas → Davantage de correspondances considérées comme non examinées
   • Seuil d’approbation plus bas → Davantage de sessions approuvées automatiquement
   • Seuil d’examen plus bas → Davantage de sessions refusées automatiquement
4. Documentez vos décisions — Lors de l’examen manuel des correspondances, enregistrez les motifs pour lesquels vous avez approuvé le dossier ou l’avez transmis à un niveau supérieur en fonction de la confiance de correspondance et des facteurs de risque.
5. Surveillez les tendances — Suivez la répartition des correspondances de votre organisation à la fois par score de correspondance et par niveau de risque pour identifier des modèles.