Transformer la conformité en avantage concurrentiel pour l’IA dans les services financiers
Selon la Banque d’Angleterre, 75 % des entreprises de services financiers au Royaume-Uni utilisent désormais l’IA dans leurs opérations. Cependant, l’adoption à elle seule ne garantit pas le succès. Extraire de la valeur de l’IA tout en respectant certaines des réglementations sur les données les plus strictes au monde est ce qui séparera les leaders des retardataires dans le secteur.
Les défis réglementaires
Entre le règlement sur l’IA de l’UE, le RGPD et des exigences de souveraineté des données de plus en plus complexes, les banques et institutions financières européennes font face à des contraintes significatives sur la façon dont elles peuvent utiliser stratégiquement leurs données. Ces réglementations, bien qu’essentielles pour la protection des clients, empêchent souvent les entreprises d’agir suffisamment rapidement pour intégrer l’IA dans la prise de décision et les opérations de base à grande échelle.
Modèles de conformité obsolètes
Les cadres réglementaires régissant l’IA et les données personnelles – en particulier le règlement sur l’IA de l’UE et le RGPD – représentent un changement fondamental dans les attentes. Le règlement sur l’IA de l’UE introduit des obligations basées sur le risque et la capacité, nécessitant une plus grande transparence, documentation et supervision humaine pour les systèmes d’IA à haut risque. Ces règles s’ajoutent au RGPD, qui impose des règles strictes sur le traitement et la réutilisation des données personnelles.
Ensemble, ces réglementations révèlent les limites des modèles de conformité construits sur des contrôles d’accès restrictifs, des approbations manuelles et des équipes segmentées. Bien qu’efficaces dans des environnements de données plus anciens, ces approches peinent à soutenir les initiatives d’IA qui dépendent de données en libre circulation et d’une gouvernance automatisée.
Intégration de la conformité dans les données
Un nombre croissant d’entreprises de services financiers intègrent la gouvernance directement dans leurs plateformes de données et leurs flux de travail. Plutôt que de considérer la conformité comme un obstacle, elles l’incorporent au niveau des données où les modèles d’IA sont conçus, formés et déployés.
Par exemple, un analyste de risque ou de fraude construisant un flux de travail de surveillance des transactions assisté par IA peut travailler avec des données de transaction sensibles, déclencher des contrôles automatisés pour les données personnelles et documenter les entrées et décisions du modèle dans le flux de travail lui-même. Cela réduit les cycles d’approbation tout en offrant aux équipes de risque, juridiques et de conformité une visibilité complète sur l’accès et l’utilisation de leurs données.
Favoriser une prise de décision de confiance
En intégrant la gouvernance dans l’environnement de données, chaque fonction au sein d’une institution financière en bénéficie. Les analystes peuvent moderniser leurs opérations en toute confiance, les équipes de risque et de conformité peuvent examiner et approuver plus rapidement les cas d’utilisation de l’IA, et les utilisateurs quotidiens sont habilités à appliquer l’IA dans leurs propres processus sans préoccupations de conformité.
Conclusion
Lorsque la gouvernance est intégrée aux plateformes de données, les services financiers sont mieux équipés pour fonctionner efficacement à l’ère de l’IA. Cette approche permet un accès sécurisé aux données, une conformité évolutive et un déploiement plus rapide de l’IA. En adoptant des données prêtes pour l’IA, les entreprises peuvent débloquer la pleine valeur de l’IA tout en respectant les attentes réglementaires en évolution.
