Surveillance intelligente : Allier IA et supervision humaine
Les équipes de conformité dans le secteur financier sont confrontées à des volumes écrasants de communications. Des emails aux applications de messagerie, le flot quotidien d’interactions dépasse désormais la capacité des examinateurs humains. Pourtant, les régulateurs exigent plus de vigilance que jamais.
L’intelligence artificielle s’est imposée comme un outil essentiel pour alléger ce fardeau, mais certaines entreprises commettent des erreurs en se fiant entièrement à l’automatisation ou en l’évacuant complètement. Aucune de ces approches ne répond aux attentes réglementaires.
Une approche défendable : Automatisation et supervision humaine
La méthode la plus défendable combine automatisation et supervision humaine, utilisant l’IA pour ses forces dans l’agrégation et la reconnaissance de motifs, tout en réservant le jugement contextuel aux agents de conformité.
L’automatisation seule a ses limites. L’IA peut signaler des milliers de mots-clés en quelques secondes, mais elle ne peut pas distinguer de manière fiable entre un conseiller discutant d’une planification successorale légitime et quelqu’un suggérant un délit d’initié. Les régulateurs américains, tels que la FINRA, soulignent que les entreprises doivent disposer de systèmes de supervision « raisonnablement conçus » pour garantir la conformité. Le récent séminaire de la SEC sur l’IA a également souligné que la validation humaine reste essentielle.
Un mot-clé comme « cartes-cadeaux » peut sembler suspect pour un algorithme, mais un humain peut voir qu’il se réfère à des primes de vacances approuvées pour les clients.
Le rôle de l’IA dans la conformité
Les entreprises qui réussissent à allier IA et examen humain commencent souvent par la technologie comme première ligne de défense. L’IA est douée pour scanner les communications à travers plusieurs canaux, détectant non seulement les mots-clés mais aussi le sentiment, les relations et des modèles inhabituels qui pourraient indiquer des violations.
Cela peut être particulièrement puissant dans le cadre des contrôles de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et de connaissance client (KYC), où les algorithmes peuvent repérer des références à des juridictions sanctionnées, des transactions inhabituelles ou des écarts par rapport aux protocoles d’ouverture de compte.
Cependant, les humains restent les arbitres finaux. Les professionnels de la conformité doivent enquêter sur les messages signalés, évaluer l’intention et appliquer les politiques de l’entreprise. Par exemple, l’IA peut mettre en évidence un conseiller demandant la source de fonds d’un client, mais seul un humain peut déterminer s’il s’agit d’une diligence raisonnable appropriée ou d’une étape intrusive qui risque d’entamer la confiance du client.
Au-delà de la surveillance traditionnelle
Les données de communication peuvent également renforcer le suivi AML et KYC, l’IA scannant les signes de personnes politiquement exposées ou de préoccupations liées à la propriété bénéficiaire. Mais là encore, le jugement humain est nécessaire pour interpréter le contexte et escalader les risques réels.
Le marketing est un autre domaine où la collaboration humain-IA est cruciale. La règle 2210 de la FINRA impose des obligations sur les communications marketing, où des erreurs peuvent entraîner de lourdes sanctions. L’IA peut accélérer les examens en repérant des termes interdits ou des divulgations manquantes, mais les examinateurs humains doivent évaluer si les affirmations sont justes et équilibrées, ou si les documents risquent de tromper les investisseurs.
Considérations éthiques et gouvernance
Les préoccupations éthiques liées au biais de l’IA sont également de mise. Les entreprises leaders atténuent cela en documentant le fonctionnement des modèles, en effectuant des tests réguliers et en veillant à ce que toutes les alertes fassent l’objet d’un examen humain avant toute action. Les protocoles d’escalade et les pistes de vérification robustes renforcent encore la responsabilité.
Les régulateurs ont clairement indiqué que les devoirs fiduciaires demeurent intacts, quel que soit le niveau de technologie, ce qui signifie que les humains ne peuvent pas être évincés du processus.
Construire des programmes efficaces
La mise en place de programmes efficaces nécessite une gouvernance structurée, une formation du personnel et des voies d’escalade claires. Les entreprises doivent également mettre à jour régulièrement les systèmes pour refléter les nouveaux risques et les changements réglementaires. Bien exécuté, ce modèle offre une évolutivité sans sacrifier la qualité, réduit les faux positifs et démontre la confiance réglementaire.
Comme l’a souligné un directeur de conformité, « l’IA ne remplace pas notre jugement, elle l’amplifie ». L’avenir de la surveillance réside dans ce modèle d’intelligence collaborative. En intégrant l’IA dans des processus de conformité centrés sur l’humain, les entreprises créent des systèmes que ni la technologie ni les humains ne pourraient atteindre seuls, protégeant à la fois les clients et l’organisation.
