Quelles sont les limites des méthodes traditionnelles ? Quels apports de l’IA dans la détection d’adverse media ?
La détection des adverse media est cruciale pour identifier les risques liés aux tiers, mais les méthodes traditionnelles génèrent souvent un volume important de faux positifs, ralentissant les équipes de conformité. Grâce à l’IA et aux technologies avancées, il est désormais possible de réduire ces alertes inutiles, d’analyser les informations dans leur contexte, et de prioriser efficacement les véritables risques. Découvrez comment ces innovations transforment la gestion des adverse media.
Incapacité à comprendre le contexte
- Les algorithmes classiques ne peuvent pas interpréter la nuance ou le ton d’un texte. Ils ne distinguent pas si un article parle d’une accusation réelle ou simplement d’une spéculation ou d’un débat.
- Cela entraîne une multiplication des faux positifs, car chaque mention est traitée comme potentiellement suspecte sans analyse approfondie.
Absence d’analyse de sentiment ou de pertinence
- Les méthodes traditionnelles ne prennent pas en compte l’analyse de sentiments (positif, négatif, neutre) ou la pertinence des informations dans le contexte spécifique du client ou de l’entité surveillée.
- Un article critique mais sans lien direct avec une entité surveillée peut être mal interprété comme pertinent.
Sources non filtrées ou peu sélectionnées
- Les systèmes traditionnels analysent souvent un large éventail de sources sans hiérarchisation ou pondération de leur fiabilité.
- Par exemple, un blog non vérifié peut être traité au même niveau qu’une publication d’une source reconnue, augmentant ainsi les chances de faux positifs.