Découvrez les métriques clés du KYC perpétuel : FPR/TPR, MTTR, couverture sources, coût par entité. Tableau de bord et benchmarks pour optimiser votre conformité.
En résumé : Optimisez votre KYC perpétuel avec les bonnes métriques : FPR <15%, MTTR <8h, ROI >300%. Dashboards temps réel et benchmarks sectoriels inclus. Voir nos métriques en action →
Le succès d'une orchestration KYC perpétuel se mesure à travers 5 métriques fondamentales qui couvrent efficacité opérationnelle, qualité des décisions et performance économique :
| Métrique | Définition | Objectif cible | Impact business |
|---|---|---|---|
| FPR (False Positive Rate) | % alertes non pertinentes | <15% | Réduction charge équipe |
| TPR (True Positive Rate) | % vrais risques détectés | >85% | Efficacité conformité |
| MTTR (Mean Time to Resolution) | Délai moyen résolution alerte | <8h | Réactivité opérationnelle |
| Couverture sources | % sources critiques actives | >95% | Complétude surveillance |
| Coût par entité | €/entité/mois surveillée | <0,50€ | Efficience économique |
Ces KPIs ne sont pas isolés mais interdépendants :
graph LR
A[Sources complètes] --> B[Meilleure détection]
B --> C[TPR élevé]
C --> D[Confiance équipe]
D --> E[MTTR réduit]
E --> F[Coût optimisé]
F --> G[ROI amélioré]
H[FPR réduit] --> D
I[Automatisation] --> E
I --> FEffet de levier : Une amélioration de 5% du FPR génère 15-20% de gain de productivité équipe conformité.
Calcul du FPR :
FPR = Alertes non pertinentes / Total alertes générées
Exemple concret :
1. Matching imprécis (40% des FP)
Solution : Algorithmes de matching fuzzy + validation manuelle seuils ambigus.
2. Sources obsolètes (25% des FP)
Solution : Fraîcheur des données <24h + alertes différentielles.
3. Seuils mal calibrés (20% des FP)
Solution : A/B testing des politiques + feedback loop équipe.
4. Contexte métier ignoré (15% des FP)
Solution : Contextualisation par segment + machine learning.
Calcul du TPR :
TPR = Vrais risques détectés / Total vrais risques présents
Défi : Le dénominateur (vrais risques présents) est souvent inconnu → utilisation de proxies :
Méthodes d'amélioration du TPR :
1. Enrichissement des sources
# Exemple de scoring multi-sources
def calculate_risk_score(entity):
scores = {
'sanctions': check_sanctions_lists(entity) * 0.4,
'pep': check_pep_databases(entity) * 0.3,
'adverse_media': check_adverse_media(entity) * 0.2,
'business_risk': assess_business_context(entity) * 0.1
}
return sum(scores.values())2. Calibration par segment métier
| Segment | FPR benchmark | TPR benchmark | Notes |
|---|---|---|---|
| CGP/CIF | 10-20% | 80-90% | Volume faible, précision critique |
| Fintech/PSP | 5-15% | 85-95% | Volume élevé, automatisation poussée |
| Asset Mgmt | 15-25% | 75-85% | Complexité UBO, investigations longues |
| Banques | 8-18% | 90-95% | Ressources importantes, outils matures |
MTTR = Temps total résolution / Nombre alertes résolues
Exemple de calcul :
1. Temps de détection → assignation (Target: <2h)
2. Temps d'investigation initiale (Target: <4h)
3. Temps de résolution définitive (Target: <24h total)
Niveau 0 : Alertes manuelles (MTTR: 3-5 jours)
Niveau 1 : Priorisation automatique (MTTR: 1-2 jours)
Niveau 2 : Investigation assistée (MTTR: 8-12h)
Niveau 3 : Résolution automatique (MTTR: <2h)
| Type d'alerte | Volume | MTTR moyen | Auto-resolution % |
|---|---|---|---|
| Sanctions directes | 5% | 30min | 0% (escalade immédiate) |
| PEP nouvelles | 10% | 2h | 20% (PEP distantes) |
| Changements RBE | 25% | 4h | 60% (updates mineures) |
| Adverse media | 35% | 6h | 80% (non significatifs) |
| Documents expirés | 25% | 12h | 90% (renouvellements) |
Stratégie d'optimisation : Focus sur les 60% d'alertes les plus fréquentes et automatisables.
CGP/CIF - Sources essentielles :
{
"sanctions": {
"sources": ["OFAC", "EU", "UN", "UK", "GAFI"],
"criticality": "high",
"update_frequency": "realtime",
"coverage_target": 100
},
"pep": {
"sources": ["World-Check", "Dow Jones", "local_government"],
"criticality": "high",
"update_frequency": "daily",
"coverage_target": 95
},
"corporate": {
"sources": ["INPI", "Sirene", "RBE"],
"criticality": "medium",
"update_frequency": "daily",
"coverage_target": 98
}
}1. Disponibilité (Uptime)
2. Fraîcheur (Data freshness)
3. Complétude (Coverage)
4. Qualité (Data quality)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SOURCE MONITORING DASHBOARD │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Source │Status│Uptime│Freshness│Coverage│Quality │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ OFAC Sanctions │ 🟢 │99.8% │ 2min │ 100% │ 99.5% │
│ EU Sanctions │ 🟢 │99.9% │ 5min │ 100% │ 99.8% │
│ World-Check PEP │ 🟡 │99.2% │ 45min │ 98% │ 97.2% │
│ INPI Corporate │ 🟢 │99.6% │ 2h │ 99% │ 98.8% │
│ RBE UBO │ 🔴 │95.1% │ 8h │ 85% │ 92.1% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Actions automatiques :
Coûts fixes (plateforme) :
Coûts variables (par entité) :
def calculate_cost_per_entity(num_entities, segment="fintech"):
# Coûts fixes mensuels par segment
fixed_costs = {
"cgp": 2000, # Solution simplifiée
"fintech": 3500, # API + observabilité
"asset_mgmt": 5000 # Workflows complexes
}
# Coût marginal dégressif
if num_entities < 1000:
marginal_cost = 0.50
elif num_entities < 10000:
marginal_cost = 0.30
elif num_entities < 50000:
marginal_cost = 0.20
else:
marginal_cost = 0.15
total_cost = fixed_costs[segment] + (num_entities * marginal_cost)
cost_per_entity = total_cost / num_entities
return cost_per_entity
# Exemples
print(f"CGP 500 entités: {calculate_cost_per_entity(500, 'cgp'):.2f}€/entité")
print(f"Fintech 10k entités: {calculate_cost_per_entity(10000, 'fintech'):.2f}€/entité")Résultats :
Coût ETP conformité interne :
Avantage Swiftgum :
Sources de données :
graph TD
A[API Sources] --> D[Data Lake]
B[Internal DB] --> D
C[Audit Logs] --> D
D --> E[Real-time Analytics]
E --> F[Grafana Dashboard]
E --> G[Custom Dashboard]
E --> H[Mobile App]
I[Alerting] --> J[Slack/Teams]
I --> K[Email/SMS]Vue consolidée (C-level) :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ KYC PERFORMANCE EXECUTIVE SUMMARY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 📊 ENTITIES MONITORED 📈 MONTHLY TREND │
│ 45,678 +12% vs last month │
│ │
│ 🎯 COMPLIANCE RATE ⏱️ MTTR PERFORMANCE │
│ 94.2% 6.2 hours │
│ │
│ 💰 COST EFFICIENCY 🚨 ACTIVE ALERTS │
│ €0.31/entity/month 23 (2 critical) │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ RISK BREAKDOWN BY SEGMENT │
│ ████████████ CGP (65%) - Low Risk │
│ ██████ Fintech (25%) - Medium Risk │
│ ████ Asset Mgmt (10%) - High Risk │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Vue équipe conformité :
{
"alerts_queue": {
"critical": [
{
"id": "ALT-001",
"entity": "ACME Corp",
"type": "sanctions_match",
"score": 0.95,
"age": "2h",
"assignee": "marie.compliance"
}
],
"high": 8,
"medium": 15,
"low": 42
},
"team_performance": {
"marie.compliance": {"resolved_today": 12, "avg_time": "4.2h"},
"jean.analyst": {"resolved_today": 8, "avg_time": "6.1h"}
},
"sla_status": {
"critical": "98% within 4h",
"high": "89% within 24h",
"medium": "94% within 5d"
}
}Règles d'escalade :
alerts:
mttr_degradation:
condition: "mttr_24h > mttr_7d_avg * 1.5"
severity: "warning"
notify: ["compliance-team"]
fpr_spike:
condition: "fpr_1h > 0.30"
severity: "critical"
notify: ["compliance-manager", "tech-team"]
source_outage:
condition: "source_availability < 0.95"
severity: "critical"
notify: ["ops-team"]
auto_action: "failover_to_backup"| Segment | Entités | FPR | TPR | MTTR | Coût/entité | Automatisation |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CGP/CIF | 100-2000 | 12-18% | 82-88% | 8-16h | 2-8€/mois | 60-75% |
| Fintech/PSP | 1000-100k | 8-15% | 88-94% | 4-12h | 0.5-3€/mois | 75-90% |
| Asset Management | 500-50k | 15-25% | 75-85% | 12-24h | 1-5€/mois | 50-70% |
| Banque Retail | 50k-1M+ | 5-12% | 90-96% | 2-8h | 0.1-1€/mois | 85-95% |
Top performers (quartile supérieur) :
Underperformers (quartile inférieur) :
Phase 1 : Baseline (Mois 1-2)
Phase 2 : Optimisation (Mois 3-6)
Phase 3 : Excellence (Mois 6-12)
Résultats attendus :
Bénéfices quantifiables :
1. Économies directes de personnel
def calculate_staff_savings(entities, current_staff, target_automation):
# Capacité actuelle par ETP
capacity_per_fte = 2500 # entités/an
# ETP nécessaires sans automatisation
required_fte = entities / capacity_per_fte
# ETP nécessaires avec automatisation
automated_fte = required_fte * (1 - target_automation)
# Économies
fte_savings = required_fte - automated_fte
cost_savings = fte_savings * 75000 # coût chargé ETP
return {
"fte_saved": fte_savings,
"annual_savings": cost_savings
}
# Exemple Fintech 10k entités, 80% automatisation
result = calculate_staff_savings(10000, 4, 0.80)
print(f"ETP économisés: {result['fte_saved']:.1f}")
print(f"Économie annuelle: {result['annual_savings']:,.0f}€")2. Réduction risques de sanction
3. Gains de productivité équipe
Coûts solution (an 1) :
Licence plateforme : 42 000€ (3,5k€/mois)
Surveillance entités : 27 000€ (15k × 0,15€/mois)
Ops gérées : 8 000€
Implémentation : 15 000€ (one-time)
Formation : 5 000€ (one-time)
TOTAL COÛT AN 1 : 97 000€
Bénéfices (an 1) :
Économie 2,4 ETP conformité : 180 000€
Réduction risque sanction (2% × 200k€) : 4 000€
Gains productivité équipe : 30 000€
Amélioration expérience client : 10 000€
TOTAL BÉNÉFICES AN 1 : 224 000€
ROI an 1 : (224 000 - 97 000) / 97 000 = 131%
| Année | Coûts | Bénéfices | ROI cumulé |
|---|---|---|---|
| An 1 | 97k€ | 224k€ | 131% |
| An 2 | 77k€ | 240k€ | 196% |
| An 3 | 80k€ | 255k€ | 242% |
Facteurs d'amélioration continue :
Risques identifiés :
1. Résistance au changement équipe (Probabilité: 30%)
2. Qualité des sources dégradée (Probabilité: 15%)
3. Évolution réglementaire (Probabilité: 20%)
ROI ajusté du risque : 180-220% (vs 242% nominal)
L'observabilité transforme le KYC d'une obligation subie en avantage concurrentiel. Les entreprises qui maîtrisent leurs métriques peuvent :
L'âge de pierre du KYC (Excel + emails + investigations manuelles) laisse place à l'orchestration intelligente basée sur la donnée et les métriques.
Cette transformation s'appuie sur une architecture d'intégrations multi-sources robuste et l'automatisation de la Due Diligence Renforcée pour les cas complexes.
Les entreprises financières qui tardent à instrumenter leur KYC prennent un triple risque :
Moins de faux positifs, moins de relances inutiles, plus de dossiers complets. Exports prêts-contrôle AMF/ACPR en quelques clics.
# Endpoint métriques temps réel
GET /api/v1/metrics?period=last_30_days
# Endpoint benchmarks sectoriels
GET /api/v1/benchmarks?segment=fintech
# Endpoint alertes qualité
GET /api/v1/quality-alerts?severity=highDécouvrez l'orchestration KYC perpétuel : surveillance continue, policy-as-code, case management et relances automatisées. Guide pratique AMF/ACPR.
Automatisez le suivi des bénéficiaires effectifs (UBO) et mandataires pour sociétés de gestion : connecteurs RBE/BODACC, exports par fonds, conformité AMF.
Moins de faux positifs, moins de relances inutiles, plus de dossiers complets. Exports prêts-contrôle AMF/ACPR en quelques clics.