10 étapes que les caisses de crédit doivent suivre dès maintenant pour se préparer à l’adoption de l’IA
L’IA devient un outil précieux alors que les caisses de crédit adoptent des technologies plus avancées pour servir leurs membres et rester compétitives. De l’optimisation des opérations à l’amélioration de la détection des fraudes et de l’expérience des membres, l’IA peut aider les caisses de crédit à suivre le rythme des institutions financières tout en conservant une touche personnelle. Cependant, le succès dépend de la préparation.
Dans une récente lettre de commentaire, le directeur de l’innovation et de la technologie des caisses de crédit, Andrew Morris, a partagé ce que les caisses de crédit doivent faire pour continuer à déployer l’IA avec succès. La lettre note que :
- Comprendre que de nombreux risques potentiels liés à l’utilisation de l’IA ne sont pas uniques à l’IA elle-même, et que beaucoup de ces risques sont déjà gérés par des lois, des réglementations ou des directives de supervision actuelles.
- Prioriser l’éducation des régulateurs financiers sur les applications pratiques de l’IA pour prévenir les malentendus concernant la division du contrôle entre les agents humains et machines dans différents cas d’utilisation.
- Reconnaître que déterminer si les risques sont matériels est particulièrement important lors de l’évaluation des systèmes d’IA. Sans planification, les risques peuvent l’emporter sur les récompenses.
Les caisses de crédit qui adoptent l’IA doivent être stratégiques et réfléchies. Cette liste de contrôle en 10 étapes offre un cadre pour aider les caisses de crédit à se préparer à une mise en œuvre de l’IA qui soit sécurisée, éthique et alignée sur leur mission.
1. Définir vos objectifs d’IA et votre structure de gouvernance
Les caisses de crédit adoptant l’IA devraient avoir des objectifs stratégiques clairs qui s’alignent sur leurs objectifs commerciaux, qu’il s’agisse d’améliorer la gestion des risques, de moderniser le service aux membres ou d’accroître l’efficacité des opérations. Avant de s’engager dans de nouvelles technologies, il est important d’établir un comité de gouvernance de l’IA transversal incluant des parties prenantes des départements de conformité, d’analyse des données, de juridique, de technologie et des affaires. Ce groupe devrait superviser tous les cas d’utilisation de l’IA, maintenir un inventaire de modèles et s’assurer que les modèles à haut risque sont examinés régulièrement.
2. Développer la culture de l’IA au sein de votre caisse de crédit
Une adoption réussie de l’IA dépend d’une compréhension généralisée. Formez le personnel à tous les niveaux sur les concepts fondamentaux de l’IA, tels que l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive, et l’IA générative. Les caisses de crédit devraient envisager d’offrir des programmes de formation continue sur l’IA pour aider les membres de l’équipe à comprendre comment l’IA sera utilisée et leurs rôles dans la supervision et la mise en œuvre.
3. Identifier les cas d’utilisation et suivre le retour sur investissement (ROI)
Priorisez les projets pilotes à haute valeur et faible risque qui offrent des avantages tangibles. Que ce soit pour automatiser la classification de documents, améliorer la détection des fraudes ou réduire le temps d’underwriting, chaque cas d’utilisation de l’IA devrait inclure des résultats définis et un plan de ROI. Les caisses de crédit doivent mesurer en continu la performance et ajuster en fonction des résultats et des évaluations des risques.
4. Se préparer aux attentes réglementaires évolutives
Les caisses de crédit doivent se préparer à la conformité avec les attentes futures des organismes tels que le NCUA et le CFPB. Commencez par documenter les activités de gouvernance de l’IA, les protocoles de cybersécurité et les évaluations des risques. Simulez des audits internes pour évaluer la préparation réglementaire et incluez des discussions sur l’IA lors des réunions du conseil d’administration pour garantir une supervision au plus haut niveau.
5. Évaluer et gérer les fournisseurs d’IA tiers
Demandez des informations détaillées sur la façon dont les modèles sont entraînés, quelles données sont utilisées et quels protocoles de sécurité sont en place. Passez en revue les contrats pour les droits d’audit, les clauses de notification de violation et les restrictions d’utilisation. Les caisses de crédit qui prévoient d’utiliser des outils d’IA provenant de fournisseurs doivent confirmer que ces outils sont couverts par le rapport SOC 2 du fournisseur et qu’ils sont conformes aux lois sur la confidentialité telles que le GLBA et le CCPA.
6. Prioriser l’explicabilité et l’utilisation éthique
Documentez comment chaque modèle est développé, entraîné, testé et validé. Faites particulièrement attention aux modèles à haut risque, tels que ceux utilisés dans les décisions de crédit ou les alertes de fraude. Choisissez des modèles qui équilibrent performance et transparence, assurez-vous que les entrées et sorties sont enregistrées et effectuez des audits réguliers pour maintenir l’équité et la confiance.
7. Renforcer la confidentialité des données et les contrôles de cybersécurité
L’IA ajoute de nouvelles couches de complexité à la cybersécurité. Assurez-vous que les données sensibles des membres sont cryptées et ne peuvent pas être utilisées pour un entraînement non autorisé des modèles. Demandez aux fournisseurs comment ils se défendent contre les menaces adversariales telles que l’injection de requêtes ou la manipulation de modèles. Mettez à jour votre plan de réponse aux incidents pour inclure les nouveaux risques introduits par les systèmes d’IA.
8. Établir des politiques d’utilisation de l’IA générative
Les caisses de crédit doivent restreindre l’utilisation des outils génératifs aux plateformes approuvées par l’institution et spécifier les types de données pouvant être saisies dans ces systèmes. Fournissez des directives sur ce qui constitue une utilisation appropriée et exigez que le personnel examine le contenu généré par l’IA pour son exactitude et sa conformité avant de l’utiliser dans les communications avec les membres ou la prise de décisions.
9. Planifier la communication avec les membres et la transparence
Informez les membres lorsque l’IA est utilisée de manière à les impacter, notamment dans des domaines tels que l’underwriting de crédit ou la prévention des fraudes. Offrez des options claires de désinscription lorsque cela est possible et assurez-vous que les membres sachent qu’il y a toujours un humain dans le processus. Les caisses de crédit doivent également établir des accords de niveau de service pour les outils d’IA qui interagissent directement avec les membres.
10. Investir dans une planification d’innovation à long terme
L’IA n’est pas un investissement ponctuel. Créez une feuille de route qui s’aligne sur les objectifs commerciaux à long terme et soutient l’expérimentation responsable tout en maintenant la conformité réglementaire et les normes éthiques. Suivez le ROI des initiatives d’IA au fil du temps et apportez des ajustements en fonction des résultats, des risques et des besoins changeants des membres.
