Pourquoi un Cadre Vivant est au Cœur de la Propulsion de l'Innovation dans la Fintech

Imran Aftab, co-fondateur et PDG de 10Pearls.

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La finance a toujours été un champion de l’innovation numérique, et la récente vague d’IA ne fait pas exception. En tant qu’industrie sous une pression croissante pour offrir des expériences numériques plus rapides, plus personnalisées et plus efficaces aux clients, l’intégration de technologies de pointe est indispensable.

Alors que les fintechs passent de l’expérimentation de l’IA à son intégration dans leurs stratégies principales, la question n’est pas la valeur que l’IA peut apporter, mais comment elle est gouvernée dans le temps. Sans principes directeurs clairs intégrés dans un cadre central, les fintechs risquent rapidement des problèmes de réputation, de conformité réglementaire et de sécurité.

Un cadre évolutif couvre non seulement tous les aspects, mais s’adapte aussi à l’évolution des stratégies. Il stimule, plutôt qu’il ne freine, l’innovation — sans compromettre les fintechs dans le processus.

Trouver un équilibre entre équité et précision

La numérisation rapide des services financiers crée également plus d’opportunités pour la fraude potentielle et les attaques de cybersécurité. Cependant, une IA non gouvernée tombe souvent victime d’hallucinations et de biais — ce qui signifie que les titulaires de comptes peuvent être à tort signalés par des systèmes conçus pour les protéger.

Les fintechs doivent s’assurer que les systèmes d’IA fonctionnent de manière cohérente et répondent à des normes de performance. Une mauvaise gestion des données est une pierre angulaire de l’IA non gouvernée, pouvant entraîner des conséquences désastreuses. Il ne s’agit pas simplement d’agir en temps réel, mais de le faire de manière précise et équitable. Lorsque les données qui alimentent ces systèmes sont mal gérées, leur déploiement est voué à l’échec.

Imaginez un système d’IA mal informé par des données mal gérées et biaisées, ayant à tort signalé une transaction légitime importante comme frauduleuse en se basant sur le code postal du titulaire. Certains groupes démographiques sont ciblés en fonction de données historiques inexactes, ce qui ne fait que renforcer les biais contre certains individus ou groupes. La discrimination nuit non seulement à la confiance et aux relations, mais a aussi des répercussions à long terme sur la réputation d’une institution, surtout lorsqu’elle viole directement les lois de protection des consommateurs. Les fintechs ont l’obligation légale d’utiliser les données de manière équitable et sécurisée tout au long du cycle de vie d’un système d’IA. Ce ne sont pas les outils qui sont en cause, mais les équipes qui les utilisent.

Les conséquences s’accumulent au-delà de cela. Ces scénarios créent une pression supplémentaire sur les équipes, qui doivent intervenir, gaspillant un temps précieux. Surtout, ils révèlent des lacunes importantes dans la base existante. Des données non gérées constituent une faiblesse dans la structure numérique d’une fintech, la rendant vulnérable à la fraude réelle et aux menaces de cybersécurité.

Un cadre de gouvernance évolutif contrecarre ces risques en exigeant une surveillance continue, des tests et une recalibration régulière des modèles d’IA. Cela permet aux prestataires financiers de maximiser leur robustesse en matière de sécurité tout en évaluant et en mettant à jour régulièrement les systèmes à mesure que les données et les risques évoluent. Parallèlement, les biais sont éliminés, ouvrant la voie à l’équité et à la précision.

Garantir l’explicabilité et la transparence

Les fintechs adoptant un cadre évolutif empêchent l’IA de fonctionner comme une boîte noire, où ses mécanismes internes restent mystérieux pour les équipes et les utilisateurs. Les titulaires de comptes, le personnel et les autorités réglementaires ont besoin d’être rassurés par des éléments d’explicabilité et de transparence concernant toute technologie intégrée.

Éliminer les biais nécessite de comprendre comment et pourquoi un outil d’IA a pris une décision. Les systèmes d’IA sont désormais utilisés dans des processus comme l’évaluation de crédit, mais malheureusement, ils ne sont pas immunisés contre les biais. Les conséquences sont graves : discrimination, notamment contre des minorités qui se voient refuser des prêts de manière disproportionnée en raison d’IA défectueuse. Des réglementations comme la CFPB et les lois sur l’équité en prêt exigent une explicabilité et une traçabilité des outils d’IA utilisés dans les services financiers. Elles imposent également de supprimer tout biais.

Dans un modèle de gouvernance évolutif, l’explicabilité et la traçabilité sont intégrées à chaque cas d’usage et flux de travail :

*   Les sources et destinations de données sont clairement enregistrées.
*   Toutes les modifications, tests et observations sur les modèles sont documentés.
*   La logique décisionnelle est communiquée pour que les régulateurs, les clients et non seulement les opérateurs comprennent comment et pourquoi un système d’IA a abouti à une recommandation ou une action.

Assurer la conformité AML

Les institutions financières se tournent vers l’automatisation et l’IA pour surveiller les transactions et activités suspectes dans le cadre des systèmes de lutte contre le blanchiment d’argent. Cependant, lorsque l’IA n’est pas correctement supervisée ou gérée, deux problèmes surgissent :

*   Faux positifs : des transactions légitimes sont à tort signalées, ce qui entraîne frustration des clients et gaspillage de ressources précieuses.
*   Faux négatifs : de véritables menaces sont ignorées, mettant en danger l’ensemble des données et des systèmes numériques, et compromettant la réputation de l’organisation tout en détruisant la confiance.

Avec une approche de gouvernance comme garde-fou, ces risques sont réduits grâce à des données bien gérées, transparentes et auditées. Des alertes claires sont également intégrées avec des insights immédiats exploitables pour assurer une intervention rapide si nécessaire.

À mesure que les solutions d’IA évoluent, des cadres adaptables et évolutifs deviennent de plus en plus indispensables. Ils protègent non seulement les institutions et les individus contre les risques potentiels liés à l’IA, mais offrent aussi aux fintechs un avantage concurrentiel significatif. Ces cadres leur donnent les moyens de renforcer la confiance, d’améliorer leur réputation en assurant une gouvernance responsable, l’équité, la transparence, ainsi que la fiabilité et la performance.