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Luttez contre le blanchiment d'argent
Mardi 25 mars 2003 - 14h30
Pavillon Ledoyen, Paris (8e)
Je
souhaite m'inscrire à ce séminaire
Détection et prévention
des risques liés au blanchiment d'argent dans le cadre de Bâle 2.
Didier Bichon, Directeur Général de SPSS, vous convie à
découvrir Clementine, la solution de Data Mining qui améliore l’efficacité
de la relation client en identifiant des groupes homogènes de clients, des
cibles de nouveaux clients mais aussi en détectant des cas de fraudes ou de
non conformité.
Ce séminaire sera l’occasion pour vous de découvrir comment
les solutions SPSS peuvent répondre aux directives de Bâle 2 et plus
précisément à la lutte contre le blanchiment d’argent.
| 14h30 |
Accueil |
| 15h00 |
Le rôle crucial des analyses prédictives au coeur des trois
piliers de Bâle 2
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| 15h15 |
Contrôle et système d’alarme avec SPSS et Clementine.
Jean-Louis Serradilla, Responsable d’Agence Banque/Assurance |
| 15h45 |
« Know your customer » : Le contrôle et le reporting
de risque de blanchiment d’argent
Hervé Mignot, Consultant
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| 16h10 |
Démonstration de l'utilisation des analyses prédictives
pour la détection de transactions suspectes avec Clementine
Hervé Mignot, Consultant |
| 17h00 |
Conclusion - Questions et Réponses
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Evaluez précisement les risques
On estime que plus de 500 milliards de dollars
sont blanchis chaque année dans le monde ! Il est donc essentiel
pour les institutions financières, en collaboration avec les autorités nationales
ainsi que les communautés internationales, de mettre en place des
moyens efficaces de lutte contre les différentes abus d'exploitation du système
financier.
Les directives " Bâle 2 " obligent les établissements financiers
à mettre en place des systèmes de mesure et de contrôle des risques auxquels
ils s'exposent :
risque de marché (évolution des conditions
de marché dans lesquelles l'établissement opère,...),
risque de crédit (prédiction de la fiabilité
des emprunteurs,...),
risque de fonctionnement opérationnel (prédiction
du risque de blanchiment d'argent,...). Par la construction de modèles permettant
de comparer les valeurs d'un individu à une norme attendue, les techniques
de data mining permettent de mettre en place des systèmes d'alarmes,
attirant l'attention sur les cas potentiellement les plus " intéressants ".
Elles se font alors les auxiliaires zélées des personnels en charge d'assurer
la conformité aux différentes réglementations des processus internes de l'institution
financière.
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