Les institutions financières s'engagent à intégrer l'IA à leurs systèmes de conformité, et le système de vérification des clients est le domaine où l'IA sera principalement mise en œuvre. Les experts soulignent que le déploiement doit être un processus élaboré, nécessitant la mise en place d'infrastructures et de machines adéquates, et que les processus doivent être mis en œuvre de manière fluide et cohérente.
Par ailleurs, l'analyse des données a été évoquée ultérieurement par la présidente de la section Data Science de la Royal Statistical Society. Janette a affirmé que le processus ne peut réussir que s'il couvre toutes les fonctions de l'entreprise afin d'dentles domaines clés en matière de valeur et ceux qui nécessitent un renforcement. Ce processus implique une validation des données aussi rigoureuse que possible pour corriger les risques liés aux problèmes de sécurité et aux données incomplètes ou erronées.
Le fait que la réglementation relative à la mise en œuvre de l'IA soit encore à mi-chemin illustre la complexité de ces exigences. Les institutions financières doivent en prendre pleinement conscience, sachant que les réglementations varient considérablement, non seulement d'une région à l'autre, mais aussi selon les secteurs d'activité.
Parmi les priorités absolues figure le respect par l'entreprise des lois sur la protection des données, telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données) de l'UE, susceptible d'évoluer à tout moment. Les décisions des d'IA concernant l'utilisation, la destruction, la distribution ou la capacité des données doivent reposer sur la logique et l'objectivité, en éliminant ou en minimisant tout risque de biais.
Il convient de souligner qu'en outre, le gouvernement britannique a récemment publié ses premières réglementations en matière d'IA favorables à l'innovation, et que la directive européenne sur l'IA vise à garantir un niveau élevé de clarté, de transparence et d'explicabilité des systèmes afin d'éviter les violations des normes juridiques de la réglementation de l'UE.
La mise en œuvre d'une solution d'IA fiable en matière de conformité doit impérativement reposer sur des données, condition essentielle à la qualité de cette IA. Les banques et les institutions financières doivent examiner les risques quantitatifs et statiques, puis déterminer les informations nécessaires à une analyse et une minimisation efficaces de ces risques.
Cependant, un autre obstacle de taille se dresse sur le chemin de ce processus : l’obtention et la validation des données nécessaires, une tâche souventmatic pour les organisations utilisant encore des systèmes obsolètes. Il apparaît donc indispensable de lever les barrières et de rendre l’information fiable et facile à traiter pour que toute tentative d’utilisation de l’IA soit efficace.
Defiles objectifs commerciaux
Ainsi, les objectifs des entreprises doivent être clairement définis afin de servir de base à l'application de l'IA, ce qui déterminera le type d'intelligence artificielle utilisé. Par ailleurs, la mise en place d'une assemblée stratégique est essentielle, car elle vise à optimiser le rôle de l'IA dans l'intégration des processus pour plus d'efficacité et de performance. De ce fait, les entreprises acquièrent une vision précise de leur rôle au sein du système d'IA, ce qui leur permet de traduire les résultats pertinents en indicateurs de performance et d'agilité stratégiques.
Une analyse de marché approfondie et une gestion rigoureuse des relations avec les fournisseurs constituent également des étapes préliminaires essentielles, déjà réalisées. Les institutions financières devraient mener une étude de l'écosystème RegTech afin d'dentles problématiques pertinentes à intégrer à leurs procédures opérationnelles actuelles, avant de rechercher des solutions parfaitement adaptées à ces problèmes et besoins.
Sans surprise, les entreprises agiles et innovantes, s'appuyant sur l'IA et utilisant des technologies modernes pour la conception et le développement rapide de fonctionnalités, constituent une nouvelle tendance, alors qu'il s'agissait encore d'une simple hypothèse il y a quelques années. Grâce à ces innovations, les professionnels de l'IA peuvent ainsi exploiter la puissance de cet outil pour garantir la transparence et la maîtrise du processus décisionnel.
Dans le secteur bancaire, pour une mise en œuvre progressive de la conformité grâce à l'IA, il est préférable d'opter pour une approche graduelle plutôt que de vouloir tout faire d'un coup. Qu'il s'agisse d'outils de routine comme les vérifications d'expérience ou la sécurité de l'analyse des données, l'ensemble forme un processus global qui, correctement mis en œuvre, permet une application optimale de l'IA. Les banques peuvent y parvenir en adoptant les meilleures pratiques, contribuant ainsi à améliorer les systèmes de surveillance de leurs clients et à garantir leur réactivité face aux risques financiers imprévus.
Article original : https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
