Documents de recherche

Notre cadre d’apprentissage automatique à deux niveaux peut renforcer la surveillance des transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur, lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Testé sur des données provenant de systèmes de paiement canadiens, le cadre s’est révélé capable de détecter avec précision des transactions anormales. Il pourrait contribuer à améliorer la résilience informatique et opérationnelle des systèmes de paiement.

Cette étude présente une vue d’ensemble des plateformes d’échange de cryptoactifs, que nous comparons aux bourses des marchés financiers traditionnels. Nous discutons aussi des tendances réglementaires émergentes ainsi que des innovations visant à résoudre les problèmes rencontrés par ces plateformes.

Nous évaluons de façon quantitative les changements observés dans le comportement des participants à l’égard des paiements par suite de l’adoption de Lynx, le nouveau système de paiement de gros du Canada. Selon notre analyse, le mécanisme d’économie des liquidités de Lynx favorise la mise en commun des liquidités et l’envoi rapide des demandes de paiement, ce qui améliore l’efficience pour les participants mais entraîne des délais de paiement un peu plus longs.