Le débat sur la bulle de l’IA néglige la véritable histoire du secteur BFSI : l’impact prêt pour la réglementation
Au cours des deux dernières années, les débats sur l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire et des services financiers (BFSI) ont tourné autour d’une question familière : s’agit-il d’une bulle technologique éphémère ou d’une base pour un changement durable ? Cependant, l’enthousiasme autour de l’IA masque une réalité importante. Dans le secteur BFSI, le succès de l’IA dépend de son intégration dans des écosystèmes divers et hautement réglementés à travers le monde, plutôt que sur des gains rapides.
Quelle que soit la taille de l’institution financière, qu’il s’agisse d’une grande banque mondiale, d’une banque régionale de taille moyenne, d’une fintech ou d’une coopérative de crédit locale, des cadres réglementaires robustes tels que l’Acte sur l’IA de l’UE, l’ISO/IEC 42001 et le Cadre de gestion des risques de l’IA du NIST agissent comme des facilitateurs pour que les organisations utilisent l’IA de manière sûre, responsable et efficace. Les garde-fous dans le système démocratisent l’accès à l’IA, signalant un passage des pilotes expérimentaux à des opérations évolutives et inclusives.
Déploiement contrôlé
Les premiers adopteurs de l’IA dans le secteur BFSI incluaient des pilotes dans le service client, la détection de fraudes, l’automatisation des documents et la modélisation des risques, promettant des gains précoces. Bien que beaucoup aient donné des résultats encourageants, les petits acteurs ont rencontré des contraintes de ressources, mettant en évidence l’écart entre le potentiel et le déploiement généralisé. En raison d’un examen réglementaire intense, de nombreuses grandes banques, coopératives de crédit et banques de microfinance ont lutté avec la transparence, les biais et la confidentialité des données.
Les organismes de supervision mondiaux tels que la Banque des règlements internationaux, la Réserve fédérale des États-Unis et les régulateurs nationaux ont constamment souligné la gestion des risques des modèles, la gouvernance et la responsabilité dans la prise de décision pilotée par l’IA. De ce fait, les initiatives d’IA qui n’ont pas démontré de traçabilité et de contrôle ont eu du mal à se développer. Une approche disciplinée a émergé où les banques ont priorisé moins de cas d’utilisation, intégré des mécanismes de validation plus solides et aligné les déploiements d’IA sur les cadres de risque et de conformité existants.
La réglementation comme contrainte de conception
Une idée reçue dans le débat sur la bulle de l’IA est que la réglementation freine l’innovation. Dans le secteur BFSI, il s’est souvent avéré que c’est le contraire. La clarté réglementaire a favorisé de meilleures décisions d’ingénierie. Les systèmes d’IA capables d’opérer sous un examen réglementaire sont plus robustes, explicables et résilients.
Des domaines comme la prise de décision de crédit, l’analyse des fraudes et la surveillance de la conformité en sont des exemples classiques. À mesure que les modèles d’IA influencent les résultats des clients, les banques doivent démontrer comment les décisions sont prises, comment les données sont utilisées et comment les exceptions sont gérées. L’explicabilité est une exigence réglementaire. De même, la supervision humaine reste centrale, notamment dans les décisions à fort impact, renforçant l’importance des modèles de fonctionnement avec un humain dans la boucle.
Le focus croissant sur l’assurance reflète ce changement. L’ingénierie de qualité et la validation se sont étendues au-delà des tests fonctionnels pour inclure le comportement des modèles, la dérive des données et la résilience opérationnelle. Ces pratiques reflètent les attentes réglementaires et aident les institutions à bâtir la confiance dans les systèmes d’IA au fil du temps. Plutôt que d’inflater une bulle, la réglementation façonne l’IA en quelque chose de plus durable.
Vers un avenir centré sur l’IA
L’IA devient intégrée dans les flux de travail principaux, de la surveillance des transactions à l’engagement client, plutôt que de se trouver à côté. La finance intégrée et l’automatisation, bien que invisibles pour les utilisateurs finaux, sont intégrées dans les plateformes bancaires.
Cette intégration soulève des questions autour de la gouvernance à grande échelle. À mesure que les systèmes d’IA interagissent entre eux à travers des plateformes et des écosystèmes, la responsabilité devient plus complexe. Les régulateurs signalent déjà des attentes concernant la surveillance continue, les contrôles adaptatifs et la supervision des modèles à l’échelle de l’entreprise.
La conformité, la gouvernance et l’ingénierie définiront l’avenir de l’IA dans le secteur BFSI. Le succès dépendra de la construction de systèmes dignes de confiance pour les régulateurs, les clients et les conseils d’administration, et la capacité du secteur à opérationnaliser l’IA de manière responsable sera scrutée de près.
