Les institutions financières se préparent à l'adoption de l'IA dans les fonctions de conformité

Les institutions financières intègrent l'IA dans leurs systèmes de conformité, et le système de vérification des clients est le domaine où l'IA sera principalement concentrée. Les experts soulignent que le déploiement doit être un processus élaboré, avec des installations et du matériel en place, et que les processus doivent être mis en œuvre de manière fluide et cohérente.

Par ailleurs, la partie consacrée à l'analyse des données a été évoquée par le président de la Royal Statistical Society – section Data Science plus tard. Janette a affirmé que le processus ne peut réussir que s'il couvre toutes les fonctions de l'entreprise afin d'identifier les domaines de valeur centrale et ceux nécessitant un renforcement accru. Ce processus implique une validation des données aussi rigoureuse que possible pour corriger les risques découlant des défis de sécurité couplés et des données incomplètes ou erronées.

Naviguer dans les exigences réglementaires

Les étapes de mise en œuvre de l'IA soumises à la réglementation sont au milieu du chemin, ce qui constitue une situation difficile face à ces exigences. Les institutions financières doivent clairement comprendre cela, sachant que les réglementations varient considérablement, non seulement entre les régions, mais aussi selon les secteurs industriels.

Parmi les priorités figurent la conformité aux lois sur la protection des données telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données) de l'UE, qui peut évoluer à tout moment. Les raisons pour lesquelles les intégrateurs de systèmes d'IA prennent des décisions concernant l'utilisation, la destruction, la distribution ou la capacité doivent reposer sur la logique et l'objectivité, éliminant ou minimisant toute possibilité de biais.

Il est essentiel de souligner qu'en outre, le gouvernement britannique a récemment publié ses premières réglementations favorables à l'innovation en matière d'IA, tandis que la directive de l'Union européenne sur l'IA vise à garantir un haut niveau de clarté, de transparence et d'explicabilité des systèmes afin d'éviter toute violation des normes juridiques des réglementations de l'UE.

La mise en œuvre d'une solution d'IA fiable dans le domaine de la conformité doit reposer sur des données, ce qui est impératif pour garantir une qualité supérieure à cette IA. Les banques ou les institutions financières doivent examiner à la fois les risques quantitatifs et statiques, puis déterminer quelles informations sur les risques sont nécessaires pour analyser et minimiser efficacement les risques. 

Cependant, un autre défi majeur se profile inévitablement dans ce processus : l'obtention des données requises et leur validation, ce qui pose plus ou moins de problèmes aux organisations utilisant encore des systèmes hérités archaïques. Ainsi, il apparaît nécessaire de lever les barrières et de rendre les informations fiables et faciles à traiter afin que toute tentative d'utilisation de l'IA soit efficace.

Définition des objectifs commerciaux

Ainsi, les objectifs des entreprises doivent être définis pour servir de base à l'application de l'IA, ce qui déterminera à son tour l'intelligence artificielle à utiliser. Par ailleurs, cela relève d'un montage stratégique axé uniquement sur le rôle de l'IA dans l'intégration des processus pour optimiser l'efficacité et la performance. De ce fait, ils obtiennent une image explicite du rôle qu'ils doivent jouer dans le système d'IA, transformant les résultats pertinents de l'IA en mesures élégantes et agiles de leur stratégie.

Une analyse approfondie du marché et une gestion des relations avec les fournisseurs sont également prioritaires lors de ces phases préliminaires, déjà menées par le passé. Les institutions financières doivent mener une étude de l'écosystème RegTech afin d'identifier les enjeux appropriés et pertinents à traiter au sein des procédures commerciales actuelles, avant de trouver des solutions parfaitement adaptées à ces problèmes et besoins. 

Sans surprise, les challengers agiles innovants pilotés par l'IA et appliquant des technologies modernes pour la conception et une fonctionnalité rapide sont récemment devenus une nouvelle tendance, ce qui n'était il y a quelques années qu'une hypothèse vague. Ainsi, grâce à ces inventions, les professionnels de l'IA peuvent employer cet outil puissant pour rester transparents et garder le contrôle du processus décisionnel.

Dans le secteur bancaire, cependant, bien que l'on cherche à mettre en place une conformité alimentée par l'IA, il est préférable d'adopter une approche progressive de mise en œuvre plutôt que de tout accomplir d'un coup. Que ce soit pour des outils de routine comme les vérifications d'expérience ou la sécurité de l'analyse de données, l'ensemble forme un processus holistique qui, lorsqu'il est bien mené, permet une application appropriée de l'IA. Ils peuvent le faire en utilisant les pratiques les plus récentes, contribuant ainsi à améliorer les systèmes de surveillance de leurs clients et à maintenir leur préparation face aux risques financiers surgissant soudainement.

Histoire originale de : https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/