Votre système de surveillance des transactions produit 95% de faux positifs.
Vos enquêteurs le savent. Sentinel est la couche de raisonnement qui y remédie — tri d’alertes AML assisté par IA avec preuves citées et piste d’audit complète, conçu pour se superposer à Actimize, SAS, Verafin, Oracle FCCM ou tout système de surveillance interne.
40–60%
Volume d’alertes clôturées automatiquement
4–12 s
Analyse par alerte
100%
Traçable en audit
$1B–$50B
Fourchette idéale d’actifs sous gestion
Le coût caché
Quatre des cinq étapes d’enquête relèvent de l’assemblage, pas du jugement.
Par alerte · enquêteur L1
15–45 min
- Récupérer 90 jours d’historique de transactions
- Vérifier les alertes antérieures du client
- Comparer le comportement aux références des pairs
- Examiner le KYC et les données des parties liées
- Rédiger la justification de la décision ← la partie qui a toujours nécessité un humain
Par alerte · avec Sentinel
4–12 s
Sentinel assemble le contexte. Une analyse Claude en deux passes renvoie une décision structurée avec preuves citées. L’enquêteur examine un dossier préparé, pas un écran de tri.
Les cas simples sont clôturés automatiquement avec justifications citées. Les cas ambigus arrivent avec des questions précises pour l’enquêteur. Les cas difficiles restent fermement sous contrôle humain — avec les preuves déjà disponibles.
Ce que cela représente
Le calcul à trois échelles différentes.
Hypothèses prudentes : 30 minutes de traitement moyen L1, réduction de 50% du taux de faux positifs (milieu de la fourchette 40–60%), salaire chargé de $85,000 pour un analyste L1 (USD).
$1B–$3B
Petite banque
12,000 alertes/an
Alertes clôturées automatiquement
6,000
Heures économisées
3,000
Équivalent temps plein
1.6
Coût chargé annuel récupéré
134 211 $US
$5B–$20B
Banque de taille moyenne
30,000 alertes/an
Alertes clôturées automatiquement
15,000
Heures économisées
7,500
Équivalent temps plein
3.9
Coût chargé annuel récupéré
335 526 $US
$20B–$50B
Néobanque / deuxième rang
80,000 alertes/an
Alertes clôturées automatiquement
40,000
Heures économisées
20,000
Équivalent temps plein
10.5
Coût chargé annuel récupéré
894 737 $US
Trois modules · même architecture
Un schéma de raisonnement, trois files AML.
Tri
Analyse comportementale des alertes TM.
Récupère 90 jours d’historique de transactions, les références des pairs, les alertes antérieures et le KYC. Exécute une analyse Claude en deux passes. Renvoie une décision structurée (clôturer · clôturer avec note · escalader au niveau L2 · escalader vers SAR · demander des renseignements) avec preuves citées.
Listes de surveillance
Arbitrage des correspondances approximatives sanctions + PPE.
Correspondance d’identité et analyse juridictionnelle des résultats approximatifs. La répartition hybride des modèles (Haiku 4.5 en première passe, Sonnet 4.5 pour la critique) limite le coût tout en préservant la rigueur des décisions importantes.
SAR
Rédaction du récit FinCEN Form 111.
Consomme l’analyse de tri amont et produit un récit en 7 sections (qui, quoi, quand, où, pourquoi + comment + actions). Chaque section contient des références ; chacune remonte à un identifiant de transaction, un champ KYC ou une alerte antérieure précis.
Le produit en main
Trois cas du bac à sable de démonstration.
Faux positif évident
Riverbend Hardware · score 12/100 · clôture automatique
Une règle de fractionnement se déclenche pour un propriétaire de petite entreprise avec 24 mois de dépôts en espèces réguliers. Sentinel clôt l’alerte en 4 secondes, avec références.
Véritable schéma de dispersion des fonds
Apex Global Trading · score 90/100 · escalade vers SAR
Virement entrant de $187,500 des îles Vierges britanniques, $185,000 vers une entité liée cinq heures plus tard, même bénéficiaire effectif. Chaîne de preuves citées et référence à un avis FinCEN, ~12 secondes.
Cas réellement ambigu
Northgate Realty · score 48/100 · examen humain
Des virements de montants ronds pouvant correspondre à des clôtures immobilières légitimes — ou à une dispersion des fonds. Sentinel les signale avec des questions précises pour l’enquêteur.
Comment c’est construit
Architecture : un schéma, une traçabilité de bout en bout.
Votre système TM existant
Actimize · SAS · Verafin · Oracle FCCM · interne
Assembleur de contexte
Transactions sur 90 jours · alertes antérieures · KYC · références des pairs
Raisonnement Claude en deux passes
Analyseur (Sonnet) → Critique (Sonnet) · JSON validé par Pydantic
Décision structurée et preuves citées
Clôturer · clôturer avec note · escalader L2 · escalader SAR · demander des renseignements
Interface enquêteur · dossier préparé
File React · signaux d’alerte · preuves citées · action recommandée
Journal d’audit — chaque décision est reproductible
Version du prompt · version du modèle · hachage du contexte · passes brutes · décision humaine
Couche de données
DuckDB · analytique embarquée dans un seul fichier
Backend
Python 3.11+ · FastAPI · schémas validés par Pydantic
Raisonnement
SDK Anthropic · Sonnet + Haiku · deux passes + critique
Frontend
React + Vite · Tailwind · shadcn/ui
Audit
JSON par analyse · hachage du contenu · version du prompt et du modèle
Déploiement
Dans votre environnement · aucun flux de données SaaS
Exigences non négociables
- Chaque justification cite des identifiants de transactions ou des données clients précis. Aucun raisonnement vague.
- Sorties structurées uniquement. Chaque appel Claude renvoie du JSON validé par Pydantic.
- Raisonnement en deux passes. Analyse et critique, toutes deux journalisées.
- Piste d’audit complète par décision. Reconstituable des mois plus tard.
- Jamais de données personnelles réelles. Données synthétiques uniquement pour la démo. Vos données, votre environnement pour les missions payantes.
- Se superpose à votre système TM existant. Nous synchronisons, sans remplacer.
Comment se déroule la mise en place
Preuve de valeur en deux semaines. Prix fixe.
Nous utilisons vos données expurgées ou synthétiques. Jusqu’à 5 typologies. Jusqu’à 10,000 alertes historiques. Présentation finale sur site pour vos responsables de lutte contre la criminalité financière et de conformité. Documentation du risque de modèle adaptée à votre deuxième ligne de défense.
Découverte et ingestion des données
Données expurgées ou synthétiques de votre environnement. Cartographie des typologies et de l’appétence au risque. Mise en place du bac à sable avec votre schéma d’alertes.
Réglage des prompts et du raisonnement
Calibrage des prompts d’analyse selon votre taxonomie d’alertes. Évaluation manuelle de 30 alertes par typologie pour confirmer la qualité des justifications avant le passage à l’échelle.
Piste d’audit et documentation du risque de modèle
Configuration du journal d’audit complet : version du prompt, du modèle, hachage du contenu, passes brutes, décision humaine. Production de la documentation du risque de modèle pour votre équipe MRM.
Présentation sur site
Démonstration sur vos données à vos responsables de lutte contre la criminalité financière et de conformité. Synthèse destinée au conseil d’administration, documentation MRM adaptée à votre deuxième ligne de défense.
Vous repartez avec
- · Bac à sable fonctionnel dans votre environnement
- · Bibliothèque de prompts adaptée à vos typologies
- · Documentation complète de la piste d’audit
- · Synthèse destinée au conseil d’administration
Sur votre infrastructure
- · DuckDB ou votre entrepôt de données existant
- · Python + FastAPI, déployés dans votre VPC
- · API Anthropic ou AWS Bedrock (Claude)
- · Aucune sortie de données vers un SaaS requise
À qui cela s’adresse
- · Banques de taille moyenne ($1B–$50B d’actifs sous gestion)
- · Néobanques et fintechs développant leurs capacités AML
- · Préparation aux mesures réglementaires / remédiation de sortie
- · Cellules de renseignement financier évaluant le réglage de leur solution existante
Prochaine étape
Accordez-nous trente minutes.
Nous présenterons les trois cas de démonstration sur données actives, répondrons aux questions sur le risque de modèle et reviendrons sous une semaine avec un périmètre de preuve de valeur adapté à votre taxonomie. Mission de deux semaines, prix fixe, aucun risque pour les systèmes de production.
SEYSO Services Inc. · Toronto, ON · info@seysoservices.com