Réduire les faux positifs lors du contrôle des sanctions sans manquer de vrais matchs

La plupart des faux positifs liés aux sanctions sont dus à un problème de données, et non à un problème de correspondance. Un système de filtrage qui ne connaît que le nom d'un utilisateur ne peut pas distinguer « Ibrahim Musa, né en 1994 à Kano » d'une personne portant le même nom. En lui fournissant une date de naissance vérifiée, la nationalité et un numéro d'identification, la plupart de ces alertes disparaissent d'elles-mêmes. Assouplir les critères de correspondance des noms produit l'effet inverse : cela réduit le nombre d'alertes en rendant le système insensible aux variantes orthographiques sur lesquelles reposent les véritables tentatives de contournement.

L'ordre des opérations est donc le suivant : améliorer les identifiants utilisés pour le filtrage, s'assurer que chaque décision d'analyse soit définitive afin d'éviter les doublons, et seulement ensuite examiner la configuration des listes et des alias. Le seuil de correspondance des noms est le dernier levier à actionner, et généralement le mauvais.

Pourquoi y a-t-il des faux positifs, tout d'abord ?

Le Bureau du contrôle des avoirs étrangers du Trésor américain ( OFAC L'organisme est clair à ce sujet. Ses directives sur la détermination de la validité d'une correspondance (s’ouvre dans un nouvel onglet) , mises à jour le 9 septembre 2026, indiquent : « De nombreuses correspondances potentielles identifiées lors du dépistage sont des faux positifs. »

Les causes habituelles :

• Noms courants. Les noms partagés par des millions de personnes correspondront aux entrées de la liste qui les partagent.

• Translittération. Un même nom écrit de l'arabe ou du cyrillique en caractères latins peut s'écrire de différentes manières. FATF Les directives de 2013 de l'ONU concernant les personnes politiquement exposées (s’ouvre dans un nouvel onglet) indiquent que les translittérations incohérentes affectent la correspondance et que le filtrage des données comportant des « informations d'identification insuffisantes ou inadéquates » produit de nombreux faux positifs et « augmente le risque de manquer de véritables correspondances ».

• Les fiches clients sont incomplètes. Si votre fiche ne contient qu'un nom, rien ne peut invalider une correspondance de nom.

• Alias ​​faibles. Certaines entrées de liste incluent des alias généraux qui OFAC elle-même est considérée comme faible.

• Listes que vous n'aviez pas l'intention de filtrer. Les outils de filtrage incluent souvent des listes de personnes non soumises à des sanctions ; OFAC La première étape consiste à vérifier de quelle liste provient l'alerte.

Quels leviers permettent de réduire les faux positifs sans masquer les correspondances réelles ?

Pourquoi la dernière rangée : OFAC Les directives de l'agence américaine de sécurité nationale (octobre 2021) relatives à la conformité aux sanctions pour le secteur des cryptomonnaies (s’ouvre dans un nouvel onglet) recommandent aux entreprises d'utiliser la logique floue pour détecter les « variantes courantes de noms et les fautes d'orthographe », citant l'exemple de la banque « Krayinvestbank » qui peut apparaître dans les données de transaction sous les formes « Krajinvestbank » ou « Kray Invest Bank ». Un seuil de tolérance plus élevé permet précisément de contourner ces erreurs.

Comment un analyste doit-il travailler sur un coup dur ?

OFAC 's FAQ définit une séquence qui fonctionne bien au-delà des sanctions américaines. En bref :

1. Confirmez de quelle liste provient le résultat. Une correspondance contre une liste non- OFAC La liste est transmise à son propriétaire ou à votre propre politique.

2. Extraire la liste complète des informations. Noms, pseudonymes, dates de naissance, nationalités, numéros d'identification, adresses et, pour les entités, numéros d'enregistrement.

3. Comparez tous les identifiants que vous possédez. OFAC Le système pose les questions suivantes : le nom et le prénom correspondent-ils uniquement ? La date de naissance, le numéro d’identification ou la nationalité sont-ils différents ? L’adresse est-elle distincte ? Il précise également qu’une correspondance d’adresse à elle seule peut ne pas suffire, car de nombreuses entreprises partagent la même adresse.

4. Décidez. Si peu d’éléments correspondent au-delà du nom, vous pouvez raisonnablement écarter la correspondance. Si plusieurs éléments concordent — nom complet, date de naissance et pays dans l’exemple de l’OFAC — traitez-la comme une correspondance probable selon vos procédures.

5. Consignez pourquoi. OFAC Elle demande un compte rendu complet des étapes suivies et des informations utilisées. Elle précise également qu'elle ne confirme ni les correspondances ni les faux positifs.

Un exemple concret

Un organisme de crédit nigérian examine le profil d'un nouveau client, Ibrahim Musa. La vérification d'identité auprès des registres gouvernementaux a révélé une date de naissance en 1994 et la nationalité nigériane. Cette vérification a permis d'identifier une personne portant le même nom.

L'entrée du registre indique une date de naissance en 1958, une nationalité différente et un numéro de passeport. Trois identifiants indépendants sont discordants, seul le nom concorde. L'analyste valide la correspondance en se basant sur la date de naissance, la nationalité et le numéro de document, et la décision est enregistrée pour ce client et cette entrée du registre.

Maintenant, un détail change : le dossier client a été importé d'un ancien système sans date de naissance. L'alerte ne peut être levée sur la base des éléments de preuve disponibles. La solution consiste à recueillir les données manquantes (par exemple, en demandant au client de compléter une vérification), et non à lever l'alerte sur la base d'une simple intuition.

Comment éviter que le même faux positif ne se reproduise ?

Le contrôle continu implique que chaque client est examiné à plusieurs reprises. Sans mémoire, un homonyme validé génère une nouvelle alerte à chaque analyse, et les analystes apprennent à ignorer ces alertes, ce qui peut entraîner le non-détection d'une correspondance pertinente.

Une autorisation devrait être :

• Limité à un client et une entrée de liste. Ne jamais supprimer une entrée de liste pour tous les utilisateurs, ni supprimer un client pour toutes les entrées.

• Réouverture dès qu'une modification est apportée par l'une ou l'autre des parties. Toute entrée de liste à laquelle est ajoutée une nouvelle date de naissance ou un nouvel alias, ou tout client dont les données d'identité changent, constitue une nouvelle question.

• Explication. Notez les identifiants qui ont disqualifié la correspondance, afin qu'un réviseur ou un examinateur ultérieur puisse suivre le raisonnement.

Comment sait-on que ça fonctionne ?

Suivez quatre indicateurs au fil du temps, pour chaque produit : le nombre d’alertes pour mille clients analysés, le taux d’alertes résolues, le délai entre l’alerte et la décision, et un échantillon de qualité. Pour cet échantillon, un second analyste réexamine chaque mois un ensemble aléatoire d’alertes résolues. Si des alertes sont résolues uniquement sur la base d’une différence de nom, l’échantillon le démontre. Vous pouvez également introduire des noms de test qui devraient systématiquement déclencher des alertes et vérifier que ce comportement persiste après toute modification de configuration.

Une baisse du nombre d'alertes avec un échantillon de qualité stable est un progrès. Une baisse du nombre d'alertes avec un échantillon de qualité détériorée signifie que vous avez négligé un risque réel.

Où se trouve Toden aide?

Le processus de sélection des listes de surveillance est basé sur l'ordre indiqué ci-dessus.

• Identifiants vérifiés. Les clients inscrits via la vérification d'identité possèdent des données d'identité vérifiées auprès des autorités compétentes dans nos cinq marchés de bases de données gouvernementales ; le contrôle ne se limite donc pas à un simple nom.

• Preuves pour chaque correspondance. Une correspondance affiche le nom correspondant, un score de correspondance, les types de correspondance, les alias et les preuves d'identité sélectionnées, permettant ainsi à un analyste de comparer les identifiants en un seul endroit ( documentation de sélection (s’ouvre dans un nouvel onglet) ).

• Des décisions définitives. Supprimer un faux positif permet d'ajouter à la liste blanche les profils correspondants à ce client, évitant ainsi qu'il ne soit signalé à nouveau lors de vérifications ultérieures. Confirmer une correspondance valide l'identité du client. Chaque vérification conserve un historique des avis, avec le résultat, l'heure, la note et le score au moment de la décision.

• Lacunes légitimes. Lorsqu'un profil ne permet pas de confirmer la vérification, vous recevezscreening.insufficient_dataplutôt qu'un résultat clair, etscreening.adjudication_overduese déclenche lorsqu'un match dépasse sa date limite d'examen ( webhooks de filtrage (s’ouvre dans un nouvel onglet) ).

Le filtrage réduit les risques ; il ne peut toutefois pas garantir que toutes les personnes répertoriées soient repérées, et c'est toujours votre équipe qui prend la décision finale pour chaque correspondance.

Liste de contrôle pour votre prochain cycle d'entretien

• Identifiez les clients que vous sélectionnez uniquement à partir de leur nom et planifiez comment recueillir des identifiants vérifiés pour eux.

• Vérifiez que les autorisations sont enregistrées par client et par entrée de liste, et qu'elles sont rouvertes en cas de modification.

• Notez vos décisions concernant les alias faibles et la sélection des listes, ainsi que les personnes qui les ont approuvées.

• Ne modifiez pas le seuil de correspondance des noms tant que les étapes ci-dessus ne sont pas terminées, puis testez toute modification par rapport aux variantes initiales.

• Mettez en place un échantillon mensuel de qualité des alertes traitées.

Les exigences varient selon les juridictions, et cet article fournit des informations générales et ne constitue pas un avis juridique.