Une banque automatise le processus de nettoyage des fichiers XML

La lutte contre le blanchiment d’argent est une priorité des institutions financières partout dans le monde, et au Brésil ce n’est pas différent. Les banques sont obligées de notifier le Conseil de Contrôle des Activités Financières (Coaf) toute transaction suspecte pouvant indiquer des pratiques illicites. Cette notification doit être faite en temps opportun et dans la forme correcte, selon l’exigence de la réglementation. Une partie essentielle de ce processus et la création de rapports détaillés au format XML (Extensible Markup Language), un langage de balisage très utilisé pour l’échange de données structurées entre systèmes.

Le XML est un format permettant de décrire, stocker et transporter des données de forme organisée et lisible, aussi bien par des humains que par des machines. Dans le contexte des rapports au Coaf, les fichiers XML contiennent des informations détaillées sur les transactions financières qui doivent être précises et complètes pour que les autorités puissent effectuer leurs analyses de forme efficace. Cependant, la création et le maintien de ces fichiers peuvent être un défi, surtout quand il s’agit d’assurer que toutes les données sont correctes et dans le format adéquat.

Pour surmonter ces défis, il faut procéder à l'enrichissement et au nettoyage des fichiers XML. L’enrichissement concerne le processus d’inclusion d'informations pertinentes et supplémentaires aux données, assurant la présence de tous les détails nécessaires. Le nettoyage se réfère au nettoyage des données, en supprimant des informations incorrectes, inutiles ou doubles, en plus de corriger toute erreur de formatage. Ces étapes garantissent des rapports conformes aux exigences réglementaires et utiles pour identifier des activités suspectes.

C’est dans ce contexte que l’une des plus grandes institutions financières du Brésil a mis en place le microservice Garnet, développé par act digital. Ce système automatise le processus d’enrichissement et de nettoyage des fichiers XML à l’aide de technologies avancées comme la RPA (Automatisation robotisée des processus). L’automatisation améliore l'efficacité du processus, en réduisant le temps consacré à cette activité et les erreurs liées à la manipulation des données, assurant que les rapports soient envoyés au Coaf de forme rapide et précise.

Client : une référence en solutions financières numériques

L’institution financière qui a engagé act digital pour mener ce projet est reconnue comme l’une des plus grandes banques numériques au monde. À présent, elle dessert plus de 100 millions de clients en Amérique latine, englobant des pays tels que le Brésil, la Colombie et le Mexique.

Son parcours a commencé en 2013, au Brésil, avec une croissance rapide et constante. Aujourd’hui, c’est la quatrième plus grande institution financière d’Amérique latine. Ses produits et services sont vastes et cherchent à impacter la vie des clients, depuis l’inclusion financière à l’accès à des nouvelles modalités d’investissement.

Défi : le traitement manuel des rapports au Coaf

La banque faisait face à plusieurs défis en raison de la réalisation des processus manuels liés aux analyses et aux signalements des cas suspects de blanchiment d’argent au Coaf. Les rapports étaient envoyés à l’organe à travers de fichiers en format XML, qui présentaient souvent des erreurs.

L’un des principaux obstacles était la complexité du format XML lui-même, qui exige une précision et des détails dans la structuration des données. Chaque fichier XML doit contenir toutes les informations nécessaires pour que les autorités puissent effectuer leurs analyses de forme efficace.

Une autre difficulté était que la banque traitait un grand volume de cas suspects par mois, environ 4 000. En plus d’être long, ce processus manuel risquait des erreurs humaines, telle que l’inclusion de données incorrectes ou incomplètes, et l’inconsistance dans l’application des critères d’analyse.

L’assurance de la conformité réglementaire figurait aussi parmi les défis de l'institution. Les rapports au Coaf doivent être envoyés dans un format spécifique et dans le délai déterminé (par exemple, sous 24 heures après la constatation d’une activité suspecte). Tout retard ou erreur lors de la soumission peut entraîner des sanctions pour la banque, compromettant ainsi sa réputation.

Solution : le microservice Garnet utilisé pour l’automatisation et le nettoyage des fichiers XML

La solution développée par act digital comprend l’automatisation complète du processus d’enrichissement et de nettoyage des fichiers XML, fondamentaux pour rapporter d’éventuels cas de blanchiment d’argent au Coaf. Le microservice Garnet est le composant principal de cette automatisation, opérant de forme à assurer que toutes les données soient traitées correctement et en temps opportun.

Méthodologie

L’architecture du Garnet a été conçue sur la base d’une Machine d’états, un modèle informatique utilisé pour créer des systèmes logiques qui peuvent se situer dans un nombre fini d’états différents, répondant à des événements ou conditions spécifiques.

Dans cette procédure, chaque état représente les étapes d’extraction, de transformation, de transport et de signalement des données générés par Sherlock au Coaf selon sa structure d’interface de programmation d’application (API, dans l’acronyme en anglais), avec des données compatibles sur les cas suspects et leurs transactions, avec un feedback de l’analyste.

- Extraction : dans cette étape, le système obtient les informations sur les analyses initiales des cas suspects et des clients respectifs, en les extrayant et les stockant dans une base de données (DynamoDB) pour référence future.

- Transformations : le système cherche toutes les informations de l’enquête sur Sherlock, vérifiant ainsi si l’enquête a bien été conclue manuellement par un analyste. Si tel est le cas, l’état est balisé « traité manuellement ».

- Transport : les données transformées sont alors préparées et transportées vers la prochaine étape.

- Rapport (Report) : les données sont rapportées au Coaf selon la structure API exigée, avec des feedbacks des analystes intégrés au processus.

Le Garnet est géré par un cron job (tâche planifiée) qui planifie les exécutions et appelle les API correspondantes, en veillant à ce que toutes les étapes soient effectuées de forme séquentielle et sans fautes.

Technologies utilisées

- XML : la principale structure de données utilisée pour décrire, stocker et transporter des informations financières.

- RPA (Robotic Process Automation) : elle automatise des tâches répétitives et manuelles, augmentant l’efficacité et réduisant l’erreur humaine.

- DynamoDB : une base de données NoSQL (non relationnelle) utilisée pour stocker les informations d’état et les références, garantissant l’intégrité des données.

Résultats : une plus grande efficacité et la reconnaissance par le Coaf

La mise en place du microservice Garnet a apporté à la banque une série de bénéfices. L’automatisation a permis une plus grande efficacité dans la réalisation des activités et a amélioré la réputation de l’institution auprès du Coaf, ce qui démontre que la solution a aussi contribué à la réduction des risques réglementaires.

Principaux résultats atteints

• Économie de 666 heures par mois.

• Reconnaissance comme l’institution financière qui mieux rapporte les cas suspects au Coaf.

• Une plus grande précision et standardisation des rapports.

• Réduction des erreurs manuelles et du retravail.

• Respect des délais réglementaires.

• Moyenne de 400 à 500 rapports traités par jour.

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