Gestion des Risques LCB-FT en Assurance : 5 Étapes Clés pour identifier, hiérarchiser et atténuer les risques des Nouveaux Clients

Dans le cadre de la conformité aux exigences LCB-FT, le processus Know Your Customer ou connaissance client (KYC) est fondamental pour les entreprises d’assurance, en particulier pour les produits où les primes peuvent atteindre des montants significatifs.

L’objectif du KYC est d’établir l’identité de chaque client, d’évaluer leur profil de risque et de détecter toute activité potentiellement frauduleuse ou illicite.

La première étape du processus KYC consiste en une collecte systématique des données d’identification, tant pour les clients individuels que pour les entreprises. Cela inclut les pièces d’identité officielles (passeport, carte d’identité), les preuves d’adresse, et pour les entreprises, les informations sur les bénéficiaires effectifs (UBO – Ultimate Beneficial Owners). Une attention particulière est portée à la vérification de la source des fonds, notamment dans les cas de primes élevées, car les montants importants peuvent dissimuler des activités de blanchiment.

Pour garantir une conformité optimale, le processus KYC est complété par un filtrage approfondi des clients. Ce filtrage inclus :

• Filtrage des sanctions : Il s’agit de comparer systématiquement les informations des clients avec les listes de sanctions nationales et internationales, telles que l’ONU et la liste OFAC. Ce filtrage permet d’identifier toute personne ou entité figurant sur ces listes en raison de liens présumés avec des activités illégales, notamment le financement du terrorisme, le trafic de drogue, ou la corruption. La détection d’une correspondance entraîne un blocage immédiat des transactions et une évaluation approfondie.
• Filtrage des PPE : Ce filtrage permet d’identifier les clients considérés comme des Personnes Politiquement Exposées (PPE), c’est-à-dire des individus occupant des fonctions publiques élevées ou ayant des connexions significatives dans le domaine politique, ainsi que leurs proches et associés. Les PEP sont exposés à un risque accru de corruption ou de blanchiment d’argent en raison de leur position et de leur influence. Par conséquent, ils font l’objet d’un contrôle renforcé qui inclut une surveillance continue et l’application de mesures de vigilance renforcées, notamment des examens périodiques de leurs transactions et de leur comportement financier.

Les systèmes de KYC avancés sont souvent dotés de technologies avancées, telles que le machine learning et le traitement automatique du langage (NLP), pour analyser efficacement les noms et identifier les correspondances potentielles, même dans des langues variées. Cela permet de réduire les faux positifs et d’assurer une détection plus précise des menaces.

Dans le secteur de l’assurance, il est crucial de surveiller les bénéficiaires des polices, surtout pour les assurances vie. La vérification inclut l’analyse des changements de bénéficiaires, qui peuvent indiquer des comportements suspects si ces changements sont fréquents ou impliquent des personnes résidant dans des juridictions offshore. Les assureurs doivent être attentifs aux mouvements suspects, comme les augmentations soudaines du montant assuré ou les changements de primes irréguliers

Enfin, la mise à jour des informations clients doit être régulière et proactive. Des systèmes de monitoring doivent être mis en place pour évaluer les changements de statut, comme le déménagement d’un client vers une juridiction à haut risque, ou des transactions qui ne correspondent pas au profil financier du client.

Un processus KYC efficace est dynamique et nécessite un ajustement continu du profil de risque, particulièrement dans un environnement réglementaire en perpétuelle évolution.

Une fois les informations clients collectées et vérifiées, l’étape suivante consiste à évaluer les risques associés à chaque client.

Le scoring de risque est un processus incontournable pour les compagnies d’assurance, particulièrement dans un contexte de conformité aux régulations de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme. Il repose sur une évaluation quantitative et qualitative des risques présentés par chaque nouveau client. L’objectif est de donner une note qui reflète la probabilité que ce client représente un risque élevé pour la compagnie.

Dans le secteur des assurances, plusieurs facteurs sont pris en compte dans le calcul du score de risque, parmi lesquels nous pouvons citer :

• Type de produit souscrit : Les polices d’assurance vie à prime élevée ou les assurances avec des bénéficiaires multiples présentent un risque plus élevé. Ces produits sont souvent utilisés pour dissimuler des fonds illicites, notamment à travers des stratégies de sur-assurance ou de fraude aux bénéficiaires.
• Historique des sinistres : Un client ayant un historique de sinistres nombreux ou suspectes peut être considéré comme plus risqué. Par exemple, un assuré qui a plusieurs sinistres liés à des incendies ou à des vols pourrait faire l’objet d’un examen plus attentif pour déterminer si ces cas sont authentiques ou font partie d’une tentative de blanchiment d’argent.
• Juridiction du client : Les clients résidant ou ayant des activités dans des pays considérés comme des paradis fiscaux ou à haut risque de blanchiment d’argent (selon les listes du GAFI) se verront attribuer un score de risque plus élevé. Cela est particulièrement pertinent dans le cas d’assurances vie ou de contrats d’investissement à long terme.

Les assurances ne se reposent plus uniquement sur des méthodes traditionnelles pour évaluer ces risques. Aujourd’hui, des outils de machine learning et d’intelligence artificielle (IA) permettent de traiter des volumes massifs de données, d’identifier des corrélations complexes et d’affiner les modèles de scoring. Par exemple, l’IA peut détecter qu’un client modifie fréquemment ses bénéficiaires ou effectue des paiements irréguliers sur sa police d’assurance vie, un comportement souvent associé à des tentatives de fraude ou de blanchiment.

Un exemple concret d’utilisation du scoring dans une compagnie d’assurance serait celui d’un client qui souscrit une assurance vie de 2 millions d’euros avec un bénéficiaire résidant dans une juridiction offshore. Le scoring de risque, combinant les données géographiques, le montant élevé de la police et l’historique des transactions, déclenche automatiquement une alerte pour une enquête approfondie.

Maintenant, après avoir attribué un score de risque à chaque client, il est essentiel de les classer en différentes catégories pour adapter les mesures de vigilance en conséquence.

Une fois le score de risque attribué à chaque client, les compagnies d’assurance doivent classifier ces clients selon leur niveau de risque. Cette hiérarchisation permet de prioriser les ressources et d’adapter les stratégies de surveillance en fonction de la criticité des risques identifiés:

Ces clients ont des profils stables et transparents. Ils souscrivent généralement des polices standards, comme l’assurance automobile ou habitation, sans caractéristiques complexes. Leur historique de sinistres est minimal ou inexistant. Par exemple, un client avec une assurance automobile dans une zone géographique à faible taux de sinistralité et sans antécédents suspects sera classé comme à faible risque.

Pour ces clients, des mises à jour KYC régulières et des contrôles basiques suffisent. La surveillance continue est minimale, et les interactions avec ces clients restent simples.

Au sein de cette catégorie, on retrouve des assurés avec des polices plus complexes ou des caractéristiques spécifiques, comme des sinistres fréquents ou des polices d’assurance vie de montant intermédiaire. Un client ayant eu plusieurs sinistres pour dommages matériels dans une courte période pourrait être placé dans cette catégorie. Dans certains cas, il pourrait s’agir de polices multirisques habitation avec des sinistres récurrents.

Ces clients nécessitent une vigilance accrue, avec des vérifications plus fréquentes de leurs activités et une surveillance plus intense.

Cette catégorie inclut des clients présentant un risque élevé de blanchiment d’argent ou de fraude. Ils souscrivent souvent des produits complexes tels que des assurances vie de grande valeur avec des bénéficiaires dans des juridictions à risque. Un exemple typique serait une personne politiquement exposée (PPE) souscrivant une assurance vie pour 10 millions d’euros avec des bénéficiaires dans plusieurs pays différents.

Pour ces clients, une surveillance renforcée est mise en place, avec des contrôles réguliers et approfondis, des alertes automatiques en cas de transactions suspectes et une révision régulière des informations KYC.

Pour les clients identifiés comme présentant un risque élevé, des mesures de vigilance renforcée doivent être mises en place.

Pour les clients identifiés comme à haut risque, la simple application des procédures standards ne suffit pas. Il est impératif de déployer une vigilance renforcée (EDD) afin de mieux comprendre l’origine des fonds, les motivations derrière la souscription, et d’assurer un suivi constant de leurs interactions avec l’assureur.

Les mesures spécifiques de l’EDD dans le secteur de l’assurance se présente comme suit :

Dans le cas d’une souscription d’assurance vie de montant élevé, il est essentiel de vérifier l’origine des fonds investis. Cela peut impliquer l’obtention de preuves supplémentaires, comme des relevés bancaires détaillés ou des documents prouvant la vente légale d’actifs. Par exemple, un client déclarant un héritage important devra fournir des documents attestant de la légitimité de cet héritage.

Les clients à haut risque font l’objet d’une surveillance accrue et continue. Chaque transaction, que ce soit un changement de bénéficiaire ou une modification des primes d’assurance, est analysée avec attention. Si un client modifie fréquemment les détails de sa police (par exemple, plusieurs changements de bénéficiaire en l’espace de quelques mois), cela peut signaler une tentative de transfert de fonds illicites.

Dans le cadre de l’EDD, il est également crucial d’examiner les relations entre le souscripteur et les bénéficiaires, notamment dans les cas de bénéficiaires multiples situés dans des juridictions différentes. Par exemple, si un assuré nomme des bénéficiaires dans des pays à haut risque sans lien familial ou professionnel apparent, une enquête approfondie doit être menée.

Prenons l’exemple d’une personne politiquement exposée (PPE) souscrivant une police d’assurance vie de 5 millions d’euros avec plusieurs bénéficiaires répartis dans différents pays, dont un dans un paradis fiscal. La compagnie d’assurance devra appliquer une vigilance renforcée, incluant des vérifications continues sur l’origine des fonds et un suivi régulier de toute modification de la police ou des transactions liées. De plus, elle pourrait être amenée à signaler certaines transactions suspectes aux autorités compétentes, conformément aux obligations réglementaires.

Cependant, l’évaluation des risques ne s’arrête pas à la phase initiale. Un suivi continu et une réévaluation régulière sont nécessaires pour maintenir l’efficacité du dispositif de gestion des risques.

L’évaluation des risques ne doit pas être un processus figé une fois la souscription effectuée. Au contraire, les compagnies d’assurance doivent mettre en place des mécanismes de réévaluation régulière des risques, car le profil d’un client peut évoluer au fil du temps. En assurance, certains événements déclencheurs nécessitent une révision du scoring de risque ou une mise à jour des informations KYC.

• Modification des bénéficiaires : Un changement de bénéficiaire dans une police d’assurance vie, particulièrement si ce changement intervient fréquemment ou implique des personnes dans des juridictions à risque, devrait déclencher une réévaluation immédiate du risque. Par exemple, si un assuré vivant en France change plusieurs fois le bénéficiaire de sa police d’assurance vie en faveur de personnes résidant dans des juridictions offshore, cela peut signaler une tentative de blanchiment d’argent.
• Augmentation significative du montant assuré : Lorsqu’un client demande une augmentation soudaine et significative du montant assuré, notamment pour des polices d’assurance vie, il est impératif d’effectuer un examen approfondi. Par exemple, un assuré ayant souscrit initialement une police d’un montant de 500 000 euros qui demande ensuite une augmentation à 2 millions d’euros pourrait nécessiter des vérifications supplémentaires sur l’origine des fonds.
• Sinistres Fréquents : En assurance automobile ou habitation, la multiplication des sinistres, surtout sur une courte période, peut indiquer une activité suspecte. Un client qui déclare plusieurs sinistres sur une même période doit être suivi de près pour s’assurer qu’il ne s’agit pas d’un abus du système d’assurance.

Les technologies basées sur l’intelligence artificielle et le machine learning permettent d’automatiser et d’améliorer le suivi des clients. Par exemple, un système d’IA peut analyser en temps réel les interactions d’un client avec son assureur et identifier des schémas de comportement à risque, tels que des demandes de modifications fréquentes ou des sinistres inhabituels. Ces outils permettent également d’anticiper les risques en détectant des anomalies avant même qu’elles ne deviennent des menaces concrètes.

La réévaluation périodique du scoring de risque permet aux assureurs de maintenir une vigilance continue et d’adapter leurs stratégies de conformité et de gestion des risques à l’évolution des profils clients.

En conclusion, la gestion des risques liés aux nouveaux clients dans le secteur de l’assurance est un défi essentiel qui nécessite une approche rigoureuse et adaptable. Pour garantir la conformité et protéger votre entreprise contre les menaces potentielles, il est crucial d’intégrer des technologies avancées dans vos processus.

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