Principales stratégies pour un contrôle efficace des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent

Le contrôle des transactions AML aide les institutions financières à détecter et à signaler les activités suspectes, comme le blanchiment d'argent. Il est essentiel de protéger le système financier contre les activités illicites, ce qui rend le processus de contrôle des transactions AML important pour identifier et prévenir diverses activités illicites telles que le financement du terrorisme et la traite des êtres humains. Ce guide présente des stratégies pour un contrôle efficace des transactions AML, y compris les composants clés, les approches basées sur le risque et l'automatisation.

Principaux points à retenir

• Le processus de contrôle des transactions AML est essentiel pour détecter et signaler les activités suspectes, assurer la conformité et maintenir l'intégrité des systèmes financiers.

• Les éléments clés d'un système de lutte contre le blanchiment d'argent efficace comprennent la surveillance en temps réel, les solutions pilotées par l'IA, les règles personnalisables, le filtrage des sanctions et les pistes d'audit.

• L'adoption d'une approche fondée sur le risque permet aux institutions financières d'allouer des ressources de manière efficace et d'adapter les stratégies de contrôle en fonction des niveaux de risque évalués.

Comprendre le contrôle des transactions dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d'argent

Le contrôle des transactions est une infrastructure essentielle qui soutient les institutions financières dans leur lutte contre la criminalité financière. En examinant toutes les transactions à la recherche de signes de comportement irrégulier pouvant indiquer un blanchiment d'argent, une fraude ou d'autres activités illégales similaires, le contrôle des transactions se situe au premier plan des mesures de défense préventive. Il facilite la détection précoce et la réponse aux menaces telles que le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme - une capacité soulignée par le Groupe d'action financière (GAFI) comme vitale pour préserver l'intégrité de la finance mondiale.

Le contrôle des transactions AML est une procédure employée par les banques et autres entités financières pour repérer et signaler toute transaction suspecte dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d'argent. Cette pratique va au-delà du simple respect des obligations légales. Elle fait partie intégrante de la lutte contre les manœuvres monétaires illicites, telles que la fraude ou divers types de malversations fiscales, et permet donc de respecter strictement les réglementations internationales en matière de lutte contre le blanchiment d'argent. L'importance de posséder des connaissances en matière de contrôle des transactions AML ne peut être minimisée si l'on vise une application efficace, car elle joue un rôle indispensable dans la sauvegarde de la crédibilité des systèmes économiques. Le processus de contrôle des transactions AML implique l'examen minutieux de toutes les transactions afin de déceler les signes d'un comportement irrégulier pouvant indiquer un blanchiment d'argent, une fraude ou d'autres activités illégales similaires.

Par essence, une vigilance constante grâce à une surveillance continue des transactions permet d'identifier et de gérer rapidement les anomalies - un aspect essentiel lorsqu'il s'agit d'échanges monétaires susceptibles d'être exploités par des actes criminels. Cette surveillance constante par le biais de processus d'analyse continue permet aux organisations financières non seulement de se protéger contre les éléments malveillants, mais aussi de renforcer la confiance des organismes de réglementation et des clients, en consolidant la sécurité opérationnelle dans toutes les transactions fiscales. La surveillance continue des transactions est essentielle pour maintenir la conformité et détecter les activités suspectes en temps réel.

Principaux éléments d'un système de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent

Un système efficace de surveillance des transactions conçu à des fins de lutte contre le blanchiment d'argent comprend de nombreux éléments essentiels qui collaborent à l'identification et à la signalisation des transactions suspectes des clients. La capacité de surveillance en temps réel est particulièrement importante, car elle permet de reconnaître et de notifier instantanément les transactions financières potentiellement douteuses. Cette immédiateté est essentielle pour stopper la progression des délits financiers. Un processus bien structuré de surveillance des transactions AML est essentiel pour identifier et signaler les transactions suspectes des clients.

Les innovations basées sur l'IA ont révolutionné la manière dont les modèles de transaction sont examinés, en mettant en évidence les tendances comportementales complexes tout en s'adaptant aux nouvelles méthodes utilisées par les fraudeurs. Grâce à l'apprentissage automatique et aux techniques d'analyse avancées, ces solutions permettent de mieux comprendre le comportement des transactions, ce qui est essentiel pour les cadres contemporains de lutte contre le blanchiment d'argent. L'inclusion de règles adaptables joue un rôle essentiel car elle offre aux institutions la flexibilité de configurer leurs systèmes de surveillance en fonction de profils de risque particuliers et de se conformer aux mandats réglementaires existants.

Des éléments essentiels tels que le contrôle des sanctions, associés à des pistes d'audit complètes, font partie intégrante d'un système efficace destiné à contrôler les transactions. Le contrôle des sanctions permet d'éviter de s'engager dans des transactions liées à des parties ou à des entités sanctionnées. Par ailleurs, les pistes d'audit apportent une aide précieuse lors des enquêtes et garantissent le respect des attentes réglementaires lors des activités de reporting. Lorsqu'ils sont intégrés efficacement dans l'infrastructure des établissements financiers, ces composants constituent des défenses solides, capables non seulement de relever les défis actuels, mais aussi d'anticiper les menaces potentielles futures liées à la criminalité financière.

Mise en place d'un contrôle des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent

La mise en place d'un système de surveillance des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent nécessite une planification et une mise en œuvre minutieuses. Les étapes suivantes peuvent aider les institutions financières à mettre en place un système efficace de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent :

1. Définir le champ d'application: Déterminez le champ d'application du système de surveillance des transactions, y compris les types de transactions à surveiller et les segments de clientèle à couvrir.

2. Identifier les risques: Identifiez les risques liés au blanchiment de capitaux et au financement du terrorisme et déterminez le niveau de tolérance au risque.

3. Choisissez un système: Choisissez un système de suivi des transactions qui réponde aux besoins de l'institution financière et qui soit conforme aux exigences réglementaires.

4. Configurez le système: Configurez le système pour qu'il détecte les transactions suspectes et alerte l'équipe chargée de la lutte contre le blanchiment d'argent.

5. Formez l'équipe: Formez l'équipe chargée de la lutte contre le blanchiment d'argent à l'utilisation du système et aux procédures d'enquête sur les transactions suspectes.

6. Contrôler et réviser: Contrôler et réviser en permanence le système pour s'assurer qu'il est efficace et conforme aux exigences réglementaires.

La mise en place d'un processus efficace de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent nécessite une planification et une mise en œuvre minutieuses.

En suivant ces étapes, les institutions financières peuvent mettre en place un système solide de contrôle des transactions AML qui non seulement détecte et prévient les transactions suspectes, mais assure également la conformité avec les exigences réglementaires. Cette approche proactive est essentielle pour protéger l'institution contre les délits financiers et maintenir la confiance des clients et des organismes de réglementation.

Approches en matière de contrôle des transactions de blanchiment d'argent

Les institutions financières utilisent différentes approches pour le contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent, chacune ayant ses propres forces et applications. La compréhension de ces approches peut aider les institutions à adapter leurs systèmes de contrôle des transactions afin de mieux détecter et prévenir les délits financiers.

Approche basée sur le risque dans le contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent

La mise en œuvre d'une approche fondée sur le risque est essentielle pour un contrôle efficace des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent. En évaluant le niveau de menace, les institutions financières répartissent leurs clients en différentes catégories de risque, ce qui leur permet de personnaliser leurs stratégies de contrôle en conséquence. Cette stratégie permet de s'assurer que les ressources sont dirigées vers les domaines où la probabilité d'être confronté à des activités de blanchiment de capitaux et de financement du terrorisme est la plus élevée.

Une approche fondée sur le risque est un élément fondamental d'un processus efficace de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent.

Il est indispensable d'exercer une vigilance constante à l'égard des clients afin de valider en permanence les données les concernant et d'évaluer efficacement les risques qui y sont liés. Cette vigilance constante aide les organisations à se tenir au courant des changements de comportement des clients et leur permet de modifier les tactiques de surveillance en fonction des besoins. Les résultats des évaluations nationales des risques sont d'une aide précieuse dans l'élaboration de ces stratégies, car ils offrent une vision plus large des menaces potentielles, ce qui permet aux institutions d'aligner leurs procédures opérationnelles sur les attentes des autorités de réglementation.

Une compréhension approfondie des risques associés permet aux établissements financiers non seulement d'éviter une réduction injustifiée des risques, mais aussi d'adhérer strictement aux normes de conformité réglementaire. En affinant la surveillance des transactions en fonction des différents degrés de risques évalués, ces entités renforcent leur capacité à empêcher le blanchiment d'argent ainsi que d'autres infractions fiscales, tout en favorisant une gestion équilibrée des différents profils de risque.

Mise en œuvre du contrôle automatisé des transactions

Les institutions financières exploitent la puissance des systèmes de suivi automatisé des transactions pour identifier plus efficacement les activités financières atypiques sur les comptes des clients. Ces systèmes avancés réduisent la dépendance à l'égard de la surveillance humaine et diminuent les dépenses en optimisant les processus opérationnels. En mettant en œuvre une solution de contrôle automatisé des transactions, ces organisations peuvent non seulement rationaliser leurs opérations, mais aussi renforcer leur respect des règles de conformité. Malgré ces avantages, le contrôle manuel des transactions reste nécessaire pour évaluer les transactions signalées et réduire le risque de faux positifs. Les systèmes automatisés jouent un rôle crucial dans le processus de contrôle des transactions AML en améliorant l'efficacité et la précision.

Ces outils sophistiqués sont dotés de la capacité de surveiller les transactions en temps réel, ce qui permet aux entreprises de détecter et de traiter rapidement les comportements suspects potentiels. En fusionnant les protocoles de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et les mécanismes de gestion de la fraude, on obtient une évaluation plus précise des actions des clients grâce à une vue d'ensemble unifiée qui couvre tous les aspects des transactions des clients, renforçant ainsi les efforts contre la criminalité financière. Certaines transactions signalées comme suspectes doivent faire l'objet d'une enquête plus approfondie par des employés humains afin de confirmer l'efficacité des outils automatisés et de garantir la conformité avec les normes réglementaires.

Pour rester efficaces dans un contexte réglementaire en constante évolution, ces solutions automatisées doivent faire preuve d'adaptabilité. Avec les progrès de la technologie de l'IA visant à réduire les tâches pratiques et à accélérer les temps de réaction, l'automatisation est devenue indispensable pour les stratégies de surveillance de la lutte contre le blanchiment d'argent. Les capacités s'étendent de l'examen des transactions en direct au moment où elles se produisent à l'examen rétrospectif des transactions passées. Cette double approche permet de comprendre en profondeur les comportements transactionnels historiques et actuels des clients.

Les signaux d'alerte les plus courants dans le cadre du contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent

La détection des signaux d'alerte est un élément essentiel du processus de contrôle des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent. Pour identifier un éventuel blanchiment d'argent, tenez compte de ces signes cruciaux :

1. Une augmentation inexplicable des actifs financiers d'une personne peut suggérer des activités illicites.

2. La pratique connue sous le nom de "structuration", qui consiste à diviser des transactions importantes en sommes plus petites afin d'échapper à tout contrôle, est fréquemment utilisée par les personnes qui se livrent au blanchiment d'argent.

3. Ce comportement reflète généralement les efforts déployés pour dissimuler l'origine des fonds entachés.

L'identification de ces signaux d'alerte est un élément essentiel du processus de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent.

Les schémas de transaction qui semblent irréguliers, tels que des transferts substantiels sans raisons économiques légitimes, doivent éveiller les soupçons. Des dépôts réguliers d'argent liquide, en particulier dans des lieux où il n'y a pas de besoin commercial apparent, peuvent indiquer une transaction suspecte. Les transferts rapides de fonds entre différents comptes ou à travers les frontières sont souvent le signe d'un éventuel système de blanchiment d'argent. Toute transaction impliquant des territoires identifiés pour leur risque élevé de blanchiment d'argent doit faire l'objet d'un examen approfondi en raison des risques accrus.

Des exemples concrets illustrent les répercussions d'un manque d'attention aux signaux d'alerte. NatWest s'est vu infliger de lourdes pénalités après avoir négligé plusieurs avertissements concernant des dépôts en espèces douteux sur une période de cinq ans. De même, la succursale estonienne de la Danske Bank a géré des transactions douteuses s'élevant à 160 milliards de dollars en raison de mesures de conformité insuffisantes mises en œuvre dans ce pays - ce qui montre à quel point il est essentiel de maintenir une surveillance rigoureuse et de réagir de manière décisive à la détection d'activités suspectes dans le cadre du contrôle des transactions AML.

Tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le cadre de la surveillance du blanchiment d'argent

L'application de l'IA et de l'apprentissage automatique révolutionne le domaine de la surveillance des transactions AML. Ces technologies utilisent une analyse avancée des données, mettant en œuvre des évaluations des risques en temps réel afin d'identifier plus précisément les activités potentiellement illicites. En classant automatiquement les alertes associées à des transactions à faible risque, l'IA permet au personnel chargé de la conformité de se concentrer sur des enquêtes minutieuses jugées plus prioritaires. L'IA et les technologies d'apprentissage automatique améliorent considérablement le processus de surveillance des transactions AML en fournissant des évaluations de risque en temps réel.

Les capacités d'apprentissage non supervisé de l'apprentissage automatique lui permettent de déceler de nouveaux schémas de blanchiment d'argent en passant au crible des données brutes non étiquetées à la recherche de modèles inhabituels, sans avoir besoin d'exemples prédéfinis comme point de référence. Les algorithmes d'apprentissage automatique évaluent les comportements transactionnels historiques des clients, en estimant la probabilité que ces actions puissent être révélatrices d'une implication dans la criminalité financière. Les modèles sont conçus pour s'améliorer continuellement en absorbant de nouvelles informations sur les tendances changeantes des transactions et l'évolution des stratégies des criminels, dotant ainsi les institutions financières de meilleures défenses contre les menaces émergentes.

L'intégration d'outils d'analyse sophistiqués tels que le NLP et l'analyse des graphes permet d'approfondir l'examen du réseau complexe qui relie les individus ou les entités impliqués dans des transactions suspectes. Ces outils avancés jouent un rôle essentiel dans la réduction des cas de faux positifs. Ils affinent les règles de détection afin que les systèmes puissent éviter de générer des alertes injustifiées tout en rationalisant l'efficacité globale des mécanismes de surveillance de la lutte contre le blanchiment d'argent.

Conformité réglementaire et rapports

Le respect des normes réglementaires en matière de lutte contre le blanchiment d'argent est un élément fondamental du contrôle des transactions, qui nécessite souvent la présentation d'une déclaration d'activité suspecte (DAS). Les institutions financières sont tenues de soumettre des rapports d'activité suspecte (SAR) lorsqu'elles identifient des transactions suspectes, généralement dans les 30 jours suivant la détection. Ces obligations de déclaration sont imposées par des cadres réglementaires tels que le Bank Secrecy Act (BSA) des États-Unis, le Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) et la 6e directive européenne relative à la lutte contre le blanchiment d'argent. La conformité réglementaire et le reporting sont des aspects essentiels du processus de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent.

L'examen des transactions suspectes peut conduire à une intensification de la surveillance et éventuellement à la nécessité de déposer une déclaration de soupçon. Les organismes de surveillance nationaux tels que la Financial Conduct Authority (FCA) du Royaume-Uni, l'Autorité monétaire de Singapour (MAS) et d'autres organisations similaires imposent des règles régissant le respect de la lutte contre le blanchiment d'argent dans leurs domaines respectifs. Les systèmes de surveillance des transactions qui sont conçus de manière efficace doivent intégrer des fonctionnalités d'audit complètes et des capacités de reporting sophistiquées afin de contrer les nouvelles menaces tout en respectant les exigences législatives en vigueur.

Le non-respect de ces mandats peut entraîner de lourdes sanctions, comme en témoignent les frais punitifs de Binance, qui ont atteint 4,3 milliards de dollars en raison de procédures déficientes en matière de connaissance du client(KYC) et de lutte contre le blanchiment d'argent, ainsi que l'accord de règlement de 1,9 milliard de dollars conclu par HSBC, qui a mis en évidence les améliorations cruciales à apporter aux pratiques KYC et aux évaluations des risques, en particulier dans les territoires présentant des risques élevés. Ces cas soulignent à quel point il est vital de protéger l'intégrité fiscale par une application rigoureuse des protocoles de conformité.

Intégration avec d'autres processus de lutte contre le blanchiment d'argent

L'intégration du contrôle des transactions dans la lutte contre le blanchiment d'argent, parallèlement à d'autres procédures de lutte contre le blanchiment d'argent telles que la connaissance du client et le contrôle des sanctions, est cruciale pour une stratégie de gestion des risques bien équilibrée. Ce faisant, les institutions financières peuvent superviser tous les aspects de l'engagement des clients, ce qui leur permet d'avoir une vue d'ensemble des risques potentiels qui peuvent survenir. Le contrôle des transactions AML évolue pour contrer les crimes financiers en fusionnant les systèmes conventionnels basés sur des règles avec des analyses de pointe et l'intelligence artificielle, améliorant ainsi ses capacités à identifier et à contrecarrer les transactions illégales. L'intégration de la surveillance des transactions à d'autres processus de lutte contre le blanchiment d'argent est essentielle pour un processus complet de surveillance des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent.

Les technologies avancées telles que l'analyse de la blockchain sont de plus en plus importantes pour renforcer les cadres de lutte contre le blanchiment d'argent. Les solutions de lutte contre le blanchiment d'argent basées sur l'intelligence artificielle sont désormais équipées pour examiner minutieusement les transactions en crypto-monnaies, ce qui se traduit par des niveaux accrus de transparence et de protection contre la fraude. L'intégration de ces outils sophistiqués dans l'infrastructure préexistante permet aux banques et autres entités monétaires de rester à la pointe de la lutte contre les techniques progressives utilisées dans la criminalité financière tout en maintenant une adhésion réglementaire stricte.

Surmonter les difficultés liées au contrôle des transactions de blanchiment d'argent

Les banques et autres organisations financières sont confrontées à des difficultés considérables lorsqu'elles contrôlent les transactions à des fins de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). Ces difficultés peuvent entraîner de graves conséquences réglementaires si les normes de conformité ne sont pas respectées, comme en témoigne la lourde amende de 186 millions de dollars imposée à la Deutsche Bank en raison de lacunes dans ses protocoles de lutte contre le blanchiment d'argent, soulignant l'intensité de ces obstacles à la surveillance. L'évolution constante des stratégies criminelles, y compris des tactiques sophistiquées comme le mélange de crypto-monnaies, complique ce scénario. Il est essentiel de surmonter ces difficultés pour assurer un processus efficace de contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent.

Pour surmonter ces obstacles, il est impératif que ces institutions déploient un logiciel de surveillance des transactions solide, capable de suivre les transactions, d'évoluer en même temps que les techniques changeantes des criminels et de répondre à toutes les exigences réglementaires. Il est essentiel que leur technologie et leurs procédures opérationnelles soient régulièrement mises à jour pour qu'elles gardent une longueur d'avance sur les personnes impliquées dans la criminalité financière et qu'elles respectent effectivement les réglementations en matière de lutte contre le blanchiment d'argent.

Étude de cas : Le contrôle efficace des transactions de blanchiment d'argent en action

Une entité financière de premier plan a reconnu l'importance d'un puissant système de surveillance des transactions pour contrer les transactions de lutte contre le blanchiment d'argent, en raison d'une surveillance réglementaire accrue et d'une escalade des incidents liés au blanchiment d'argent. Elle a déployé une infrastructure exhaustive de surveillance des transactions qui exploite l'analyse des données, la surveillance en temps réel et les notifications automatisées pour identifier les activités suspectes. L'intégration de cette nouvelle technologie aux pratiques existantes de connaissance du client (KYC) et la formation des employés à son utilisation étaient essentielles à son efficacité. Cette étude de cas souligne l'importance d'un processus solide de surveillance des transactions AML.

Après la mise en œuvre, le taux de détection des activités irrégulières dans les opérations de l'institution a nettement augmenté. Cela a permis de prendre des mesures plus rapides et d'augmenter le nombre de déclarations d'activité suspecte (SAR), amplifiant ainsi leur compréhension des facteurs de risque et des motifs communs liés aux entreprises illicites. Il est devenu évident que des mises à jour continues des actifs technologiques et des protocoles opérationnels étaient impératives pour rester en phase avec les techniques sophistiquées employées dans la criminalité financière.

À l'avenir, des avancées sont prévues qui impliquent l'incorporation de technologies de pointe comme l'intelligence artificielle (IA) visant à élever leurs capacités de vigilance contre les comportements fiscaux illégaux. Cet exemple témoigne de la façon dont le déploiement d'un appareil de pointe pour la surveillance des transactions AML peut être déterminant non seulement pour éviter les comportements fiscaux criminels, mais aussi pour adhérer rigoureusement aux réglementations du secteur.

Résumé

Les institutions financières doivent donner la priorité à une surveillance robuste des transactions AML pour protéger leurs opérations et se conformer aux réglementations. Elles peuvent améliorer leur détection et leur prévention des crimes financiers en se concentrant sur les composants essentiels, en utilisant les technologies d'IA et d'apprentissage automatique, en mettant en œuvre une approche basée sur les risques et en s'harmonisant avec les procédures AML supplémentaires. Pour lutter efficacement contre la nature dynamique des menaces liées à la criminalité financière, ces institutions ont besoin de systèmes régulièrement mis à jour qui préservent l'intégrité financière. Un processus de surveillance des transactions AML bien mis en œuvre est essentiel pour protéger les institutions financières et garantir la conformité. Utilisez ces conseils pour renforcer vos stratégies de lutte contre le blanchiment d'argent afin d'améliorer la sécurité du paysage fiscal.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le contrôle des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent ?

Le contrôle des transactions AML est un processus essentiel utilisé par les institutions financières pour identifier et signaler les transactions suspectes qui pourraient suggérer un blanchiment d'argent ou une fraude. Cette approche proactive garantit le respect des exigences réglementaires et renforce l'intégrité du système financier.

Pourquoi une approche basée sur le risque est-elle importante dans le contrôle des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent ?

Une approche fondée sur le risque est importante pour le contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent, car elle permet aux institutions financières de concentrer leurs ressources sur les domaines présentant les risques potentiels les plus élevés, ce qui garantit des stratégies de conformité plus efficaces et plus ciblées.

Ce suivi personnalisé renforce la capacité de l'institution à détecter et à atténuer efficacement la criminalité financière.

Quels sont les avantages des systèmes de surveillance automatisée des transactions pour les institutions financières ?

Les institutions financières bénéficient d'une meilleure efficacité opérationnelle et d'une réduction des coûts, car les systèmes automatisés de contrôle des transactions réduisent le besoin d'examens manuels et permettent d'identifier en temps réel les activités potentiellement suspectes, améliorant ainsi les mesures de conformité.

Quels sont les signaux d'alerte les plus courants dans le cadre du contrôle des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent ?

Les signaux d'alerte les plus courants dans le cadre du contrôle des opérations de lutte contre le blanchiment d'argent sont les suivants : augmentation soudaine de la richesse, structuration des opérations, schémas inhabituels, dépôts d'espèces fréquents, mouvements de fonds rapides et opérations liées à des pays à haut risque.

L'identification de ces indicateurs est cruciale pour un suivi et une conformité efficaces.

Comment l'IA et l'apprentissage automatique améliorent-ils la surveillance des transactions de lutte contre le blanchiment d'argent ?

L'IA et l'apprentissage automatique améliorent considérablement la surveillance des transactions AML en permettant des évaluations des risques en temps réel et en minimisant les faux positifs, tout en offrant des perspectives plus approfondies grâce à l'analyse des relations complexes et des modèles de transactions dynamiques.

Cela permet d'identifier plus efficacement les activités suspectes.