Où l’IA aide à alimenter les décisions en matière de risque opérationnel et de conformité
De nombreuses organisations cherchent de nouvelles façons de rendre les processus de conformité complexes plus faciles à naviguer pour les différentes parties prenantes. Cette préoccupation alimente des efforts de transformation numérique en cours qui peuvent aider à soutenir les résultats de conformité et créer des efficacités dans les activités liées au risque.
Le rôle fondamental des données
Le rôle des données dans ces parcours de transformation devient de plus en plus clair. Les décisions dépendent de plus en plus de données opportunes et bien régulées. À mesure que les organisations adoptent l’IA dans les flux de travail de risque et de conformité, ces données sous-jacentes deviennent un point de départ essentiel plutôt qu’une entrée en aval. Selon une étude, plus de la moitié (53 %) des professionnels du risque et de la conformité utilisent ou testent désormais l’IA, ce qui reflète un changement clair vers des approches plus proactives et axées sur les données.
Maxsight™ : une plateforme unifiée
Maxsight™ est une plateforme unifiée qui rassemble des données régulées, des modèles analytiques et des flux de travail configurables pour soutenir les décisions en matière de risque opérationnel et de conformité. Ce passage d’une interaction à une IA intégrée pour l’exécution est à la base de la prochaine génération de configuration des systèmes dans Maxsight™.
Au lieu de demander à l’IA comment effectuer des tâches individuelles ou produire des résultats ponctuels, les utilisateurs utilisent un chat pour décrire le résultat souhaité, et le système aide ensuite à façonner les étapes nécessaires pour faire avancer le travail.
Fonctionnement des agents Maxsight™
Pour que cela fonctionne, les agents d’IA de Maxsight™ doivent opérer avec un contexte complet, incluant des connaissances de domaine, des sources de données régulées, des outils analytiques, et des droits de permission. Ces composants sont souvent appelés « compétences ».
Les agents utilisent ces compétences, apprennent progressivement et s’améliorent grâce à des interactions régulées. Les flux de travail et les modèles de risque sont reconfigurés à mesure que les processus évoluent, tout en préservant une trace historique.
Agent de diligence raisonnable
Un agent de diligence raisonnable a été introduit pour soutenir les analystes avec des processus structurés. Cet agent numérique agit comme un collègue analyste de recherche, prenant en charge un travail traditionnellement fragmenté et lent. Les tâches qui nécessitaient souvent des jours de coordination peuvent être structurées et accélérées grâce à cet agent.
Une vue intégrée du risque
L’agent de diligence raisonnable synthétise une vue complète et centrée sur l’entité du risque. Il fournit une vue intégrée en unifiant plusieurs ensembles de données :
- firmographiques et profils d’entreprise,
- structures de propriété et de gouvernance,
- exposition PEP et liens étatiques,
- risque par juridiction et secteur,
- santé financière,
- dimensions de durabilité,
- posture en cybersécurité,
- historique légal,
- résultats de sanctions et de conformité,
- préoccupations réglementaires,
- médias défavorables,
- relations clés avec des tiers.
Les utilisateurs interagissent avec la plateforme et ses agents, et définissent l’expérience qu’ils souhaitent, ce qui crée une boucle d’intelligence partagée. Chaque interaction renforce le contexte partagé au sein de l’écosystème, permettant à l’IA d’apprendre et d’évoluer.
Conclusion
La capacité de Maxsight™ continuera d’évoluer, avec des agents apprenant des interactions des clients et reconfigurant continuellement les flux de travail et les modèles de risque. L’accent est mis sur l’orchestration des flux de décision ancrés dans des données régulées et des usages réels.
Les équipes peuvent ajuster dynamiquement les seuils, les flux de travail et la logique décisionnelle, sans sacrifier la gouvernance.
