Qu'est-ce que la résolution des entités ?
La résolution des entités est le processus qui consiste à identifier et à relier les références multiples à la même entité, telle qu'une personne, une organisation ou une entreprise, dans différentes sources de données et différents systèmes. Dans le contexte de la criminalité financière, il s'agit de la désambiguïsation Dans le contexte de la criminalité financière, il s'agit de désambiguïser et de consolider les données afin de créer une vue unique, précise et complète d'une entité, permettant une gestion efficace des risques, de la conformité et de la prise de décision.
Pourquoi la résolution des litiges entre entités est-elle importante ?
La résolution des entités est cruciale pour le respect des règles en matière de criminalité financière, car elle permet d'identifier et d'atténuer les risques associés aux éléments suivants blanchiment d'argentfinancement du terrorisme et à d'autres activités illicites. La résolution d'entités permet aux organisations de :
- Bénéficier d'une analyse précise des données - Pour une analyse fiable, il est essentiel de s'assurer que les données sont exactes et qu'il n'y a pas de doublons.
- Identifier les clients et les contreparties à haut risque - L'identification précise des clients et des risques potentiels qui leur sont associés permet à la banque de rester en conformité et à l'organisation d'être moins susceptible de souffrir financièrement en cas de problème.
- Prévenir les activités frauduleuses - la mise en correspondance précise des entités signifie la fraude aux paiements et d'autres activités frauduleuses sont moins probables.
- Respecter les exigences réglementaires (par exemple, la connaissance du client, la lutte contre le blanchiment d'argent). - Les organisations peuvent contribuer à satisfaire aux exigences réglementaires en conservant des enregistrements cohérents et exacts.
- Améliorer le contrôle préalable des clients et la surveillance continue - en améliorant les processus de la banque, l'organisation peut rester vigilante face aux pièges potentiels et atténuer les risques liés au blanchiment de capitaux et au financement du terrorisme.
Comment fonctionne la résolution des litiges entre entités
La résolution d'une entité comporte généralement les étapes suivantes :
- Collecte de données :Collecte de données à partir de différentes sources (bases de données, documents, etc.)
- Nettoyage des données :Suppression des incohérences et des inexactitudes.
- Extraction des caractéristiques :Identification des attributs clés (par exemple, les noms, les adresses, les identifiants de transaction) qui seront utilisés pour l'appariement.
- Correspondance d'entités :Comparaison et mise en relation d'enregistrements à l'aide d'algorithmes pour déterminer s'ils se réfèrent à la même entité.
- Consolidation des entités :Consolidation des écritures appariées en un enregistrement unique et cohérent.
- Vérification de l'entité : Validation de l'exactitude des informations sur l'entité résolue.
Principaux cas d'utilisation de la résolution d'entités
La résolution d'entités est couramment utilisée dans les cas suivants :
- Diligence raisonnable à l'égard de la clientèle (CDD) :Garantir l'exactitude des dossiers des clients en reliant les différents éléments d'information les concernant.
- Détection des fraudes :Identifier les activités suspectes en reliant les transactions et les entités connexes.
- Examen des sanctions:Comparaison des clients et des transactions avec les listes de sanctions afin de garantir la conformité.
- Lutte contre le blanchiment d'argent (AML) :Consolidation des données pour créer des profils de risque précis et détecter les activités illicites.
L'utilisation efficace de la résolution d'entités a également un effet positif sur les organisations financières en ce qui concerne la gestion du risque client, la conformité et les rapports réglementaires. de la conformité et de l'information réglementaire.
Quels sont les méthodes et les modèles utilisés pour la résolution des litiges ?
Plusieurs méthodes et modèles sont utilisés pour la résolution des entités. Il s'agit notamment de
- Correspondance basée sur des règles :Utilisation de règles et de critères prédéfinis pour la mise en correspondance des entités.
- Correspondance probabiliste :Utilisation de techniques statistiques pour estimer la probabilité que différents enregistrements se réfèrent à la même entité.
- Apprentissage automatique :Application d'algorithmes qui apprennent à partir des données afin d'améliorer la précision des correspondances au fil du temps.
- Modèles hybrides :Combinaison de plusieurs techniques pour améliorer la fiabilité et la précision du processus de résolution.
Avantages de la résolution par entité
La résolution des litiges entre entités présente de nombreux avantages. Ces avantages sont notamment les suivants
- Amélioration de la qualité des données :garantit que les données sont exactes, cohérentes et complètes, ce qui permet d'améliorer la prise de décision.
- Amélioration de la conformité :Facilite le respect des exigences réglementaires grâce à la tenue d'enregistrements clairs et précis.
- Efficacité et précision opérationnelles :L'identification des entités est améliorée, ce qui permet de réduire le temps et les ressources consacrés à la mise en correspondance et au nettoyage manuels des données.
- KYC et CDD renforcés : Mieux KYC et de CDD permettent d'améliorer l'identification et l'atténuation des activités frauduleuses.
- Amélioration de la gestion des risques :Permet une évaluation plus précise des risques en consolidant les données fragmentées et en réduisant les faux positifs.
- Économies de coûts et de productivité : L'amélioration de la qualité des données permet de réaliser d'importantes économies, car les équipes seront plus productives en se concentrant sur les risques réels.
Défis liés à la résolution des conflits entre entités
La résolution d'entités n'est pas sans difficultés. Les défis à relever sont les suivants :
- Problèmes de qualité des données :Des données incohérentes, incomplètes ou inexactes peuvent entraver le processus de résolution des entités.
- Évolutivité :La résolution d'entités dans des ensembles massifs de données peut nécessiter des calculs intensifs, en particulier lorsqu'il s'agit de rassembler des données à l'échelle mondiale.
- Volume et complexité des données :Les grands ensembles de données mondiales sont souvent accompagnés de variations dans les formats de données, les langues et les conventions de dénomination, ce qui peut compliquer les processus de mise en correspondance.
- Ambiguïté des entités : Les données ambiguës rendent le processus de résolution difficile. Ce problème peut être exacerbé par les homophones (mots qui se ressemblent mais dont le sens diffère d'une langue à l'autre).
- Préoccupations en matière de protection de la vie privée :Traiter des données sensibles tout en garantissant le respect de la vie privée et la conformité aux réglementations.
- Précision et rappel : Équilibrer la précision (capacité à identifier correctement les correspondances) et le rappel (capacité à trouver toutes les correspondances). toutes Il est essentiel de trouver un équilibre entre la précision (capacité à identifier correctement les correspondances) et le rappel (capacité à trouver toutes les vraies correspondances) afin de trouver le meilleur modèle pour une organisation. Il est essentiel de développer un modèle de résolution d'entités efficace, et une approche idéale viserait à maximiser ces deux mesures.
Précision | Rappel | Description | Exemple |
Haut | Haut | Le modèle est très précis dans l'identification des entités réelles (précision) et peut trouver la plupart des entités réelles (rappel). C'est l'idéal, mais il est souvent difficile d'y parvenir. Cela signifie que le modèle identifie correctement presque toutes les entités pertinentes avec très peu de faux positifs ou de faux négatifs. | Le modèle trouve presque tous les enregistrements en double dans une base de données clients, et presque toutes les correspondances sont correctes. |
Haut | Faible | Le modèle est très précis dans l'identification des vraies entités (précision élevée), mais il manque beaucoup d'entités réelles (faible rappel). Cela signifie qu'il identifie correctement les entités qu'il détecte, mais qu'il ne parvient pas à en trouver un grand nombre, ce qui conduit à de nombreuses correspondances manquées. | Le modèle ne peut identifier les doublons de clients que lorsque les noms et les adresses correspondent exactement, et non les doublons présentant de légères variations. |
Faible | Haut | Le modèle identifie la plupart des entités réelles (rappel élevé), mais il inclut également un grand nombre d'entités incorrectes (faible précision). Cela signifie qu'il ne manque pas beaucoup de vraies entités, mais qu'il commet aussi beaucoup d'erreurs, ce qui se traduit par un grand nombre de faux positifs. | Le modèle peut considérer tout nom à consonance similaire comme un doublon, ce qui permet d'attraper presque tous les doublons, mais aussi de faire correspondre les noms qui ne sont pas des doublons. |
Faible | Faible | Le modèle n'est pas très précis dans l'identification des vraies entités (faible précision) et manque également beaucoup d'entités réelles (faible rappel). C'est le résultat le moins souhaitable, car il signifie que le modèle est peu performant et génère de nombreux faux positifs et faux négatifs. | Le modèle peut être incohérent et imprécis dans ses critères de correspondance, ce qui conduit à un processus de résolution des entités inefficace. |
Meilleures pratiques en matière de résolution des litiges
L'efficacité de la résolution d'entités dépend de l'équipe et de la technologie qui la sous-tendent. À ce titre, les meilleures pratiques en matière de résolution d'entités sont les suivantes :
- Collecte de données de haute qualité :Avant l'intégration, il faut s'assurer que les données sont de haute qualité, précises et complètes. La fiabilité des données utilisées est primordiale.
- Des mises à jour et des perfectionnements réguliers :Actualiser en permanence les modèles et algorithmes de résolution des entités afin de prendre en compte les nouvelles données et les risques émergents.
- Utilisation de technologies avancées :Employer des technologies de pointe en matière d apprentissage automatique et d'IA de pointe pour améliorer la précision de l'appariement.
- Formation complète :Fournir aux équipes chargées de la conformité et de la gestion des risques les compétences et les connaissances nécessaires pour exceller.
- Audit et validation :Auditer et valider régulièrement le processus de résolution afin d'en garantir l'exactitude et la conformité.
La résolution des entités est un processus vital pour les institutions financières qui souhaitent lutter efficacement contre la criminalité financière. En utilisant les meilleures pratiques et des méthodes avancées, les organisations peuvent garantir l'exactitude des données, la conformité réglementaire et une solide gestion des risques.
Introduction de la résolution d'entités par SymphonyAI
SymphonyAI propose un outil de résolution d'entités pour faciliter les choses. Parfaitement adaptée à la lutte contre le blanchiment d'argent, la fraude aux paiements, le KYC/CDD et le contrôle des sanctions, la résolution d'entités permet aux institutions financières de transformer leur écosystème de risque et de conformité.
Disponible dans le cadre du logiciel de prévention de la criminalité financière de logiciel de prévention de la criminalité financière de SymphonyAI de SymphonyAI pour le contrôle des transactions AML, le filtrage et les processus CDD, la résolution d'entité permet aux entreprises de résoudre les données déconnectées. Elle permet non seulement de mener des enquêtes plus efficaces, mais aussi d'identifier les doublons et d'exposer les risques cachés.
En rapprochant les données cachées dans des systèmes cloisonnés pour obtenir une vue unifiée des clients, la résolution des entités permet d'identifier des coordonnées communes, ce qui permet aux enquêteurs de reconnaître facilement les liens entre différentes entités, voire de savoir s'il s'agit d'une seule et même personne.
Visualisez les relations avec les clients et suivez l'argent pour découvrir les relations cachées et exposer les réseaux criminels, améliorant ainsi la capacité d'une institution financière à rester conforme.
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