Selon le nouveau rapport de recherche publié par Premium Market Insights, intitulé « La taille du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent devrait passer de 2 116,3 millions de dollars américains en 2021 à 6 162,8 millions de dollars américains d’ici 2028 ; La part de marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent devrait croître à un TCAC de 16,6 % de 2022 à 2028.
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Un logiciel de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) est déployé pour répondre aux exigences légales des institutions financières en matière de prévention et de signalement des activités de blanchiment d’argent. L’augmentation des transactions en ligne et les inquiétudes croissantes concernant les transactions frauduleuses ont motivé l’adoption de ces solutions logicielles. En outre, des réglementations gouvernementales favorables, l’adoption croissante de la crypto-monnaie et les développements croissants dans le secteur FinTech favorisent dans une large mesure la croissance du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent. Cependant, des complexités croissantes entravent considérablement la croissance du marché. La pandémie de COVID-19 a accéléré le développement des technologies numériques. En raison des restrictions politiques à l’échelle mondiale, tout le monde comptait sur les plateformes numériques pour répondre à ses besoins quotidiens. L’application la plus courante concerne les paiements numériques. Les portefeuilles numériques, souvent appelés portefeuilles électroniques, deviennent de plus en plus populaires. En raison de cette transition, la probabilité de transactions monétaires illégales a augmenté. Le GAFI a mis en garde les banques contre les transactions monétaires illégales. En conséquence, la demande de logiciels anti-blanchiment d’argent a augmenté, et ce facteur a eu un impact significatif sur la croissance du marché des logiciels anti-blanchiment d’argent.
Diverses stratégies de lancement de produits mises en œuvre par les entreprises propulsent le marché des logiciels anti-blanchiment d’argent. Par exemple, en septembre 2020, NASDAQ, Inc. a lancé une technologie basée sur l’IA pour aider les banques commerciales et de détail à automatiser les enquêtes AML. La technologie nouvellement lancée peut permettre aux banques et autres institutions financières de contrôler plus rapidement et à moindre coût les alertes, ce qui affaiblit les cas de blanchiment d’argent générés par les systèmes de surveillance des transactions bancaires. En juin 2020, FIS a collaboré avec FICO, une société d’évaluation du crédit, pour introduire un nouveau logiciel de lutte contre le blanchiment d’argent en réponse au flux croissant d’argent sale au milieu de la pandémie de COVID-19. La plateforme utilise des technologies d’apprentissage automatique et d’IA pour détecter les transactions suspectes, alerter les institutions financières et aider les enquêteurs bancaires avec des renseignements détaillés et transparents.
Les banques et diverses autres institutions financières surveillent quotidiennement chaque transaction effectuée par leur client. Le système de surveillance des transactions les aide à effectuer les tâches de surveillance en temps réel. De plus, en fusionnant les informations de surveillance des transactions avec l’analyse des informations historiques et du profil des comptes des clients, le logiciel peut offrir aux institutions financières une analyse complète du profil d’un client, des niveaux de risque et de l’activité future prévue ; il peut également générer des rapports et créer des alertes sur les activités suspectes. Les transactions surveillées à l’aide de ces solutions logicielles comprennent les dépôts et retraits d’espèces, les virements électroniques et l’activité ACH. Les solutions de surveillance des transactions AML peuvent également inclure des fonctionnalités de contrôle des sanctions, de contrôle des listes noires et de profilage des clients. Les banques ont répondu à ces tendances en investissant massivement dans la main-d’œuvre, les contrôles manuels (« les contrôleurs vérifient les contrôleurs ») et les systèmes répondant à des besoins ponctuels. Par exemple, aux États-Unis, le personnel chargé de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) a été multiplié par dix dans les grandes banques au cours des cinq dernières années. Les banques ont généralement utilisé une approche fragmentaire, redirigeant le personnel vers les zones où les contrôles sont les plus faibles. Cela a abouti à des programmes de conformité élaborés pour des pays, des gammes de produits et des segments de clientèle individuels, avec toutes les duplications que cela suggère. Les banques ont également embauché des milliers d’enquêteurs pour examiner manuellement les transactions et les comptes à haut risque identifiés par des règles inefficaces fondées sur des exceptions.
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Dernièrement, l’écosystème financier a été transformé par les développements rapides de l’apprentissage automatique, de la science des données et de leur capacité à produire des algorithmes pour l’analyse prédictive des données. Ces derniers temps, l’apprentissage automatique s’est révélé très prometteur pour le système bancaire, notamment dans le domaine de la détection de schémas cachés et d’activités suspectes de blanchiment d’argent. L’apprentissage automatique facilite l’identification des typologies de blanchiment d’argent, des transactions étranges et suspectes, des transitions comportementales des clients, des transactions de clients appartenant à la même zone géographique, au même âge, au même groupe et à d’autres identités, et contribue à réduire les faux positifs. Il permet également d’analyser des transactions similaires pour les entités focales et de corréler les alertes signalées comme suspectes dans les rapports réglementaires. Les capacités avancées fournies par l’apprentissage automatique et la science des données dans les solutions AML devraient stimuler la part de marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent au cours de la période de prévision.
En outre, alors que les blanchisseurs d’argent continuent d’explorer de nouvelles façons d’utiliser les banques pour des activités illicites, la détection rapide des activités de blanchiment constitue l’aspect le plus difficile de la mise en œuvre d’une lutte anti-blanchiment efficace. De nombreuses entreprises lancent des technologies innovantes capables de détecter, suivre et prévenir le blanchiment d’argent. Par exemple, en mars 2020, Infotech Limited a lancé AMLOCK Analytics, une solution AML avancée qui permet aux banques et aux institutions financières de reconnaître des modèles AML complexes. Alimentée par l’IA et le langage machine, la solution aide les entreprises à relever le défi critique de la gestion d’un nombre élevé de faux positifs et à fournir une vue complète de l’examen d’une alerte.
La gestion des équipes de conformité et des milliers de personnes travaillant à distance a été une responsabilité cruciale pour les responsables de la conformité pendant la pandémie de COVID-19. Durant cette crise, la protection des institutions financières s’étend au-delà des frontières physiques. Par conséquent, une infrastructure numérique et à distance est nécessaire pour répondre aux exigences de sécurité et de conformité. L’intelligence artificielle (IA), quant à elle, peut aider les organisations à faire face à divers problèmes liés à la montée de la numérisation. Cela peut réduire le besoin d’intervention humaine, en particulier dans les circonstances de lutte contre le blanchiment d’argent. Même si l’IA ne pourra jamais remplacer complètement les humains, elle peut contribuer à réduire le besoin d’approbation humaine.
Le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en composants, déploiement, produit et utilisateur final. L’analyse du marché des logiciels anti-blanchiment d’argent par composant, le marché est segmenté en logiciels et services. En termes de déploiement, le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est classé en versions sur site et basées sur le cloud. L’analyse du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent par produit, le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est classé en surveillance des transactions, gestion de la conformité, reporting sur les transactions en devises et gestion de l’identité des clients. En termes d’utilisateur final, le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en soins de santé, vente au détail, BFSI, informatique et télécommunications, gouvernement et autres. Le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en cinq grandes régions : Amérique du Nord, Europe, APAC, MEA et SAM.
La taille globale du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent a été calculée à l’aide de sources primaires et secondaires. Des recherches secondaires exhaustives ont été menées à l’aide de sources internes et externes pour obtenir des informations qualitatives et quantitatives liées au marché. Le processus sert également à obtenir une vue d’ensemble et des prévisions du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent pour tous les segments. En outre, plusieurs entretiens primaires ont été menés avec des participants de l’industrie pour valider les données et obtenir davantage d’informations analytiques. Les experts du secteur participant à ce processus comprennent des vice-présidents, des responsables du développement commercial, des responsables de la veille commerciale, des responsables nationaux des ventes et des consultants externes, tels que des experts en évaluation, des analystes de recherche et des leaders d’opinion clés, spécialisés dans le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent.
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