Analyser des dossiers KYC et LCB-FT à grande échelle
Pointez Hexagone AI sur un lot de dossiers d'entrée en relation. L'IA recoupe les pièces, signale incohérences et manques, pendant que les justificatifs d'identité restent sur vos machines.
La revue des entrées en relation est une file qui ne se vide jamais, et l'analyste en est le goulot d'étranglement. C'est aussi le pire candidat possible pour un outil d'IA cloud : un dossier KYC contient pièces d'identité, justificatifs de domicile, chaînes de bénéficiaires effectifs et preuves d'origine des fonds, couverts à la fois par le RGPD, le secret bancaire et vos obligations sectorielles. La plupart des dossiers arrivent en outre sous forme de scans : les outils qui ne lisent que le texte numérique passent silencieusement à côté de la page passeport.
Comment ça marche
Protégez le lot, scans compris
Pointez Hexagone AI sur le dossier. L'OCR local lit les PDF images : pages d'identité photographiées et factures scannées sont traitées comme des documents natifs.
Recoupez le dossier
Demandez les incohérences entre l'information déclarée et l'information justifiée, les pièces manquantes, les dates qui ne concordent pas, les chaînes de détention qui ne remontent pas à une personne physique.
Conservez la piste probatoire
Chaque détection et chaque substitution est journalisée en local et s'exporte en CSV, ce que demanderont un régulateur ou l'audit interne lorsque vous expliquerez comment l'analyse a été menée.
Liste les incohérences entre les justificatifs du dossier [c.KYC_2026] et le bénéficiaire effectif déclaré.
Ce qui est masqué ici
- Noms des clients, dates et lieux de naissance
- Numéros de passeport, de carte d'identité et de titre de séjour
- Adresses personnelles et justificatifs de domicile
- IBAN, numéros de compte et identifiants fiscaux
- Bénéficiaires effectifs et chaînes de détention
- Montants et contreparties des opérations
Ce que vous obtenez
Une première passe sur le stock qui arrive à l'analyste déjà annotée : le jugement humain se concentre sur les dossiers qui le méritent plutôt que sur ceux qui étaient complets depuis le début.
Quelle est la précision de la détection ?Questions sur ce cas d'usage
- Si les noms sont masqués, l'IA peut-elle encore relier une même personne entre dossiers ?
- Oui, et c'est ce qui donne son intérêt à l'exercice. La correspondance est tenue pour le dossier entier plutôt que document par document : une même personne garde un même substitut dans tous les fichiers du lot. C'est précisément ce qui permet au modèle de remarquer qu'un bénéficiaire effectif d'un dossier est un candidat refusé dans un autre. Masquer chaque document indépendamment, ce que fait un outil générique, détruit exactement le signal que recherche une revue LCB-FT.
- Notre politique interdit toute sortie de données clients de notre réseau. Cela l'exclut-il ?
- Non, c'est le déploiement pour lequel il a été conçu. L'application desktop traite tout en local et fonctionne hors ligne après installation, et le plan Entreprise se déploie on-premise ou totalement air-gapped, sans aucun réseau sortant, avec SSO et interface en ligne de commande pour les traitements par lots. Comme rien n'est transmis, il n'y a ni transfert vers un tiers ni contrat de sous-traitance à négocier pour le produit local.
Essayez sur cette tâche précise.
Une semaine gratuite, sans carte bancaire. Rien n'est téléversé : vous pouvez l'exécuter sur un vrai dossier sans demander l'autorisation de quiconque.
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