Comment construire un tableau de bord AML personnalisable pour une meilleure conformité financière

Résumé Simple

Un tableau de bord personnalisable pour les équipes de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) qui rationalisent la surveillance, l'analyse et le reporting des transactions financières afin d'améliorer l'efficacité et la conformité.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

• Créer une plateforme centralisée pour que les équipes AML puissent surveiller, analyser et rendre compte des transactions financières
• Améliorer l'efficacité et la précision des processus AML grâce à des tableaux de bord personnalisables et des alertes automatisées
• Assurer la conformité aux exigences réglementaires et aux normes du secteur

Public cible :

• Équipes de lutte contre le blanchiment d'argent dans les banques, les institutions financières et les entreprises de fintech
• Responsables de la conformité et professionnels de la gestion des risques

Principales fonctionnalités :

1. Widgets de tableau de bord personnalisables pour la surveillance des transactions
2. Système d'alerte en temps réel pour les activités suspectes
3. Outils d'analyse et de reporting avancés
4. Système de gestion des cas pour enquêter sur les problèmes potentiels de blanchiment d'argent
5. Intégration avec des sources de données externes et des API
6. Gestion des rôles des utilisateurs et contrôles d'accès
7. Suivi d'audit et journalisation des activités
8. Modèles de notation des risques personnalisables
9. Modèles de reporting réglementaire et fonctionnalités d'exportation

Exigences des utilisateurs :

• Interface intuitive pour une personnalisation facile des tableaux de bord
• Performances rapides et réactives, même avec de gros jeux de données
• Accès sécurisé et protection des données
• Possibilité de collaborer et de partager des informations au sein des équipes
• Conception adaptée au mobile pour un accès nomade

Flux Utilisateur

1. Personnalisation du tableau de bord :

   • L'utilisateur se connecte → Sélectionne "Personnaliser le tableau de bord" → Choisit des widgets parmi les options disponibles → Organise les widgets sur le tableau de bord → Enregistre la mise en page

2. Enquête sur les alertes :

   • Le système génère une alerte → L'utilisateur reçoit une notification → Ouvre les détails de l'alerte → Examine les données de la transaction → Ajoute des notes/étiquettes → Escalade ou ferme l'alerte

3. Reporting réglementaire :

   • L'utilisateur sélectionne "Générer un rapport" → Choisit le type de rapport → Sélectionne la période et les paramètres → Prévisualise le rapport → Exporte dans le format requis

Spécifications Techniques

• Front-end : React avec TypeScript pour un développement d'interface utilisateur robuste et évolutif
• Back-end : Node.js avec Express pour le développement d'API
• Base de données : PostgreSQL pour le stockage de données relationnelles
• Authentification : JWT pour une authentification sécurisée des utilisateurs
• Visualisation des données : D3.js ou Chart.js pour des graphiques et des diagrammes interactifs
• Intégration d'API : API RESTful pour les sources de données externes
• Mises à jour en temps réel : WebSockets pour la diffusion de données en direct
• Gestion de l'état : Redux pour la gestion de l'état de l'application
• Mise en forme : Tailwind CSS pour une conception réactive
• Tests : Jest pour les tests unitaires et d'intégration
• CI/CD : GitHub Actions pour les tests et le déploiement automatisés

Points de Terminaison API

• /api/auth/login
• /api/auth/logout
• /api/dashboard/widgets
• /api/transactions
• /api/alerts
• /api/cases
• /api/reports
• /api/users
• /api/settings

Schéma de Base de Données

• Utilisateurs : id, nom_utilisateur, email, mot_de_passe_hachage, rôle, créé_le, mis_à_jour_le
• Transactions : id, id_compte, montant, date, description, catégorie, score_de_risque
• Alertes : id, id_transaction, type, statut, créé_le, mis_à_jour_le
• Cas : id, id_alerte, assigné_à, statut, notes, créé_le, mis_à_jour_le
• Rapports : id, type, paramètres, généré_par, créé_le
• DashboardLayouts : id, id_utilisateur, données_de_mise_en_page, créé_le, mis_à_jour_le

Structure de Fichiers

Plan de Mise en Œuvre

1. Configuration du projet (1 semaine)

   • Initialiser le projet React avec TypeScript
   • Configurer le back-end Node.js avec Express
   • Configurer la base de données PostgreSQL
   • Mettre en œuvre un système d'authentification de base

2. Fonctionnalités de base du tableau de bord (2 semaines)

   • Développer un système de mise en page personnalisable du tableau de bord
   • Créer des composants de widget réutilisables
   • Implémenter la fonctionnalité de glisser-déposer pour l'agencement des widgets

3. Intégration et visualisation des données (2 semaines)

   • Intégrer les sources de données de transactions
   • Développer des modules de traitement et d'analyse des données
   • Créer des graphiques et diagrammes interactifs pour la visualisation des données

4. Système d'alerte et gestion des cas (2 semaines)

   • Mettre en œuvre un système de génération d'alertes en temps réel
   • Développer une interface de gestion des cas pour l'enquête sur les alertes
   • Créer un système de notification pour les nouvelles alertes et les mises à jour des cas

5. Reporting et analyses (2 semaines)

   • Développer des modèles de rapport personnalisables
   • Mettre en œuvre des fonctionnalités d'analyses avancées
   • Créer une fonctionnalité d'exportation dans divers formats de fichiers

6. Gestion des utilisateurs et sécurité (1 semaine)

   • Mettre en œuvre un contrôle d'accès basé sur les rôles
   • Développer une interface de gestion des utilisateurs
   • Renforcer les mesures de sécurité et mettre en place une journalisation d'audit

7. Tests et assurance qualité (2 semaines)

   • Effectuer des tests unitaires et d'intégration approfondis
   • Réaliser des audits de sécurité et des tests d'intrusion
   • Optimiser les performances et la réactivité

8. Documentation et déploiement (1 semaine)

   • Préparer la documentation utilisateur et les références d'API
   • Mettre en place un pipeline CI/CD
   • Déployer sur l'environnement de test final

9. Lancement et surveillance (1 semaine)

   • Déployer sur l'environnement de production
   • Mettre en place des systèmes de surveillance et de journalisation
   • Fournir une formation et un support aux utilisateurs

Stratégie de Déploiement

1. Utiliser la conteneurisation avec Docker pour des environnements cohérents
2. Déployer le back-end sur une plateforme cloud évolutive (par exemple, AWS ECS ou Google Cloud Run)
3. Utiliser un service de base de données PostgreSQL géré (par exemple, AWS RDS ou Google Cloud SQL)
4. Déployer le front-end sur un service d'hébergement avec CDN (par exemple, AWS S3 avec CloudFront ou Netlify)
5. Mettre en œuvre une stratégie de déploiement bleu-vert pour des mises à jour sans interruption
6. Mettre en place des sauvegardes automatiques et des procédures de récupération après sinistre
7. Utiliser l'infrastructure en tant que code (par exemple, Terraform) pour des déploiements reproductibles
8. Implémenter une journalisation et une surveillance complètes (par exemple, la pile ELK ou Datadog)
9. Effectuer régulièrement des audits de sécurité et des tests d'intrusion

Justification de la Conception

La conception se concentre sur la création d'une plateforme hautement personnalisable et efficace pour les équipes AML. React et TypeScript ont été choisis pour le front-end afin d'assurer une interface utilisateur réactive et maintenable. Node.js et Express fournissent un back-end évolutif, tandis que PostgreSQL offre un stockage de données robuste pour les données financières complexes.

L'approche de tableau de bord personnalisable permet aux équipes d'adapter leur espace de travail à leurs besoins spécifiques, améliorant ainsi l'efficacité. Les alertes en temps réel et le système de gestion des cas permettent une réponse rapide aux problèmes potentiels. Des outils d'analyse et de reporting avancés sont inclus pour répondre aux exigences réglementaires et fournir des informations précieuses.

La sécurité est une priorité absolue, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et une journalisation d'audit complète. L'architecture modulaire et l'utilisation de pratiques de développement modernes garantissent que le système peut évoluer avec l'évolution des exigences AML et passer à l'échelle pour gérer des volumes de données croissants.