Le standard ACA-AML 002 définit les principes de conception des systèmes de surveillance transactionnelle en matière de conformité AML. Il encadre la manière dont les institutions détectent, analysent et génèrent des alertes à partir des transactions financières.
Ce standard est conçu pour être intégré dans des systèmes en temps réel ou en batch, et permet d’assurer la détection efficace des comportements à risque tout en limitant les faux positifs.
Position dans l’architecture ACA
Le standard ACA-AML 002 s’inscrit dans l’architecture globale des systèmes de conformité définie par l’ACA.
ACA-AML 001 définit les modèles de scoring et d’évaluation du risque.
ACA-AML 002 encadre la surveillance des transactions et la détection des comportements anormaux.
Ces deux standards sont conçus pour fonctionner conjointement au sein de systèmes AML intégrés.
Objectif du standard
Ce standard vise à structurer les systèmes de surveillance des transactions afin de :
-
détecter les transactions suspectes
-
structurer les règles de surveillance
-
générer des alertes pertinentes
-
réduire les faux positifs
-
permettre une surveillance automatisée et scalable
Il garantit la cohérence, la traçabilité et l’efficacité des dispositifs de détection AML.
Périmètre
Ce standard s’applique aux :
-
systèmes de monitoring transactionnel
-
plateformes bancaires
-
solutions mobile money
-
fintechs et plateformes de paiement
-
systèmes de lutte contre la fraude
Il couvre :
-
transactions financières
-
flux entrants et sortants
-
comportements transactionnels
Architecture du standard
Le standard ACA-AML 002 s’inscrit dans une architecture complète de surveillance AML couvrant :
-
la détection des anomalies
-
la priorisation des alertes
-
la gestion des investigations
-
l’amélioration continue des modèles
Type de détection
Le standard définit plusieurs mécanismes de détection :
• règles statiques (seuils, volumes, fréquence)
• scénarios AML basés sur des typologies connues
• détection comportementale
• modèles hybrides (règles + scoring)
Ces mécanismes peuvent être utilisés seuls ou combinés selon les architectures.
Structure des alertes
Chaque alerte générée doit inclure :
-
identifiant unique
-
type d’anomalie détectée
-
niveau de priorité
-
transactions concernées
-
justification de l’alerte
-
horodatage
Niveaux de priorisation :
-
LOW : surveillance
-
MEDIUM : analyse
-
HIGH : investigation
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CRITICAL : action immédiate
Cas d'usage
Contexte Africain
Adaptation aux réalités africaines :
​
-
forte volumétrie mobile money
-
micro-transactions fréquentes
-
flux transfrontaliers diaspora
-
données hétérogènes ou incomplètes
-
importance des systèmes informels
Le standard est conçu pour fonctionner dans des environnements à forte variabilité de données.
Intégration des standards dans les systèmes
Adaptation aux réalités africaines:
Transaction Flow
Input:
-
transaction data
-
client profile
Processing:
-
detection rules
-
risk scoring
Output:
-
alert generated
-
risk level
-
escalation
{
"transaction_id": "TX99821",
"amount": 5000,
"risk_score": 82,
"alert": true,
"priority": "HIGH",
"reason": "Unusual transaction pattern"
}