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 seule ne garantit pas le succès. Extraire de la valeur de l’IA tout en opérant sous 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 en Europe
Entre la Loi européenne sur l’IA, 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 l’utilisation stratégique de leurs données. Ces réglementations, bien qu’essentielles pour la protection des consommateurs, empêchent souvent les entreprises d’intégrer rapidement l’IA dans leur prise de décision et leurs opérations à grande échelle.
Une évolution nécessaire de la gouvernance
Alors que le secteur entre dans la prochaine phase de l’IA d’entreprise, la gouvernance doit passer d’une fonction périphérique à une intégration directe dans l’environnement de données et d’analytique lui-même. Les modèles de conformité hérités sont incompatibles avec l’IA moderne.
Les cadres réglementaires régissant l’IA et les données personnelles – en particulier la Loi sur l’IA de l’UE et le RGPD – représentent un changement fondamental dans les attentes. La Loi sur l’IA de l’UE impose des obligations basées sur le risque et les capacités, nécessitant une plus grande transparence, une documentation et une 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 dans les charges de travail d’IA et d’analytique.
Une intégration de la conformité dans les flux de travail
De plus en plus d’entreprises de services financiers intègrent la gouvernance directement dans leurs plateformes de données et leurs flux de travail. Au lieu de considérer la conformité comme un obstacle, elles l’incorporent au niveau des données où les modèles d’IA sont conçus, entraînés et déployés.
Par exemple, un analyste des risques ou de la fraude construisant un flux de travail de surveillance des transactions assisté par IA peut travailler avec des données sensibles, déclencher des contrôles automatisés pour les données personnelles, et documenter les entrées et décisions des modèles dans le flux de travail lui-même. Cela réduit les cycles d’approbation tout en offrant aux équipes de risque, de juridique et de conformité une visibilité complète sur l’accès et l’utilisation de leurs données.
Construire une prise de décision de confiance
En intégrant la gouvernance dans l’environnement de données, chaque fonction d’une institution financière en bénéficie. Les analystes peuvent moderniser leurs opérations avec confiance, les équipes de risque et de conformité peuvent examiner et approuver les cas d’utilisation de l’IA plus rapidement, et les utilisateurs d’affaires quotidiens sont habilités à appliquer l’IA dans leurs propres processus sans inquiétude concernant la conformité.
Transformer la conformité en avantage
Lorsque la gouvernance est intégrée dans les plateformes de données, les services financiers sont mieux équipés pour opérer efficacement à l’ère de l’IA. Non seulement en adoptant ou en « faisant de l’IA », mais en livrant des cas d’utilisation réussis et un retour sur investissement. 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 toute la valeur de l’IA tout en répondant avec confiance aux attentes réglementaires évolutives.