L’inflation réglementaire et la multiplication des sanctions placent la gestion du risque d’abus de marché au centre des préoccupations des services conformité. Le régulateur impose désormais aux établissements financiers une maîtrise absolue de la réglementation ainsi que des techniques d’identification des comportements illicites, telles que la manipulation de cours et l’utilisation d’informations privilégiées. Depuis 1996, la majorité des banques et des sociétés de gestion s’est donc dotée de solutions automatisées de détection d’abus de marché.
La remise en cause des techniques traditionnelles
Malheureusement, « l'extrême volatilité des marchés constatée depuis 18 mois a rendu l'analyse des transactions de plus en plus complexe et avec pour conséquence un net accroissement du risque opérationnel pour de nombreux acteurs de la finance » comme nous l'explique Gaoussou Keita, Manager Financial Services Office chez EY.
Au cours de cette période, les établissements et leurs équipes conformité ont été sous très forte tension et ont dû apprendre à traiter 2 difficultés :
Un volume d'alertes décuplé en raison de la volatilité des marchés
Une explosion du taux de faux positifs (fausses alertes)
Ces 2 phénomènes ont eu pour conséquence d'importants retards dans le traitement des alertes et une qualité des pistes d'audit limitée voire quelques impasses sur certaines alertes. Certains acteurs ont même fait appel à des ressources externes afin d'accélérer le traitement de leurs alertes. Au-delà d'un coût significatif, cette démarche a rapidement présenté ses limites en raison de la faible connaissance de la stratégie conformité des établissements et de l'absence de suivi à moyen terme des analyses effectuées.
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Vers des systèmes plus efficients
Ces derniers mois ont mis en lumière ce dont tout le monde se doutait : les outils traditionnels de pilotage du risque d'abus de marché sont rendus totalement inopérants dès que les marchés présentent une activité inhabituelle. Cette mise à l'épreuve des process a engendré plusieurs conclusions :
Les scénarios de surveillance ne peuvent être conçus sur des modèles figés avec des seuils statiques. Le contexte de marché et l'évolution du comportement des investisseurs ne peuvent être complètement décorrélés des éléments d'analyse
L'approche binaire (ALERTE ou NON ALERTE) empêche toute priorisation des tâches. Il est essentiel d'avoir un système qui permette de classer les alertes en fonction du niveau de risque
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Le traitement de masse des alertes permet un gain de temps décisif grâce au classement massif d'alertes aux caractéristiques similaires avec un niveau de risque faible
Une technologie déjà disponible
À l'instar des solutions de visio-conférence ou du e-commerce, « la crise sanitaire a mis sur le devant de la scène de nouvelles technologies qui s'imposeront demain comme des standards de la détection d'abus de marché », nous explique Aurélien Monier, Directeur de la BU Compliance chez AfterData. Le traitement des données via des scénarios intelligents et adaptatifs devient une nécessité pour garder un équilibre entre risque acceptable et budget raisonnable. L'AMF ne s'y trompe pas en ayant été précurseur il y a 3 ans dans l'usage de ces technologies de pointe.
