Discussion ouverte : les stratégies d'IA pour les banques

L'intelligence artificielle (IA) transforme le secteur bancaire et offre des possibilités inégalées en matière d'innovation, d'efficacité de l'exploitation et d'amélioration du service clientèle. Toutefois, ces possibilités s'accompagnent de défis, notamment la sécurité des données, la conformité et l'éthique. 

Ces sujets ont été récemment abordés dans un webinar intitulé AI Strategies for Scalable, Secure and Compliant Banking, organisé par Finextra. Au cours de cette session, le vice-président de Red Hat et responsable international des services financiers, Richard Harmon, et le directeur produit, Will Caban, ont suivi le directeur technique de Dworla, Skylar Nesheimet Sharon Kimathi de Finextra pour en savoir plus sur les meilleures pratiques et les outils pour l'IA. l'intégration dans le secteur bancaire, ce qui souligne l'importance des modèles Open Source, de l'IA générative, de l'utilisation de données synthétiques et des cadres réglementaires.

Expérimentation et exploration

Dans une enquête réalisée pendant le webinar et publiée dans le rapport post-webinaire, 58 % des personnes interrogées affirment que la plupart des établissements de services financiers en sont encore à la phase d'expérimentation ou d'exploration. Bien que les tendances et les cas d'utilisation puissent varier d'une entreprise à l'autre, des thèmes clairs sur la façon dont les banques expérimentent avec l'IA sont apparus au cours de la session :

• IA générative :souvent considérée comme un moyen d'obtenir un impact pour le client, en fournissant une réponse rapide aux demandes de renseignements. Elle peut aussi être un outil puissant pour l'analyse du marché et le développement de nouveaux produits.
• Prévention de la criminalité financière :Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier des schémas et des anomalies suggérant des activités frauduleuses. Détection efficace des fraudes pour protéger les ressources de la banque et renforcer la confiance des clients
• Traitement des paiements :l'IA peut simplifier et optimiser les transactions plus efficacement, ce qui se traduit par des transactions plus sécurisées, plus rapides et plus économiques, ce qui profite aux consommateurs et aux établissements.
• IA des agents :les agents d'IA qui effectuent des tâches de manière autonome peuvent révolutionner le secteur bancaire. Les agents basés sur l'IA surveillent les systèmes, identifient les problèmes et prennent des mesures correctives, pour améliorer l'efficacité de l'exploitation et l'expérience client.

Les données synthétiques et le casse-tête de la réglementation

Les données synthétiques sont essentielles à l'IA, en particulier pour le secteur bancaire où la confidentialité des données est primordiale. Générée par algorithmes, elle réplique des données réelles sans révéler d'informations sensibles, permettant ainsi le partage et l'analyse de nouvelles données. La sécurité est ainsi renforcée et l'innovation s'en trouve renforcée, comme en témoigne la détection de la criminalité financière, où les établissements peuvent collaborer sur des modèles sans mettre en péril les données des clients. 

Les données synthétiques améliorent considérablement le partage de données utiles entre les établissements et les pays, ce qui renforce leurs efforts collectifs. Elle est cruciale pour les formations à l'IA, surtout en raison des coûts élevés et de l'accès limité aux données réelles. Grâce aux données synthétiques, les entreprises peuvent générer rapidement de grands ensembles de données pour entraîner leurs systèmes d'IA avancés, ce qui augmente l'évolutivité et l'abordabilité. Elle contribue aussi à la réduction des biais identifiés dans les données réelles, ce qui permet d'obtenir des modèles d'IA plus précis et plus équitables. 

Il est essentiel de trouver l'équilibre entre réglementation et innovation pour procéder au déploiement éthique de l'IA. De nouvelles réglementations, notamment la loi sur l'intelligence artificielle (IA), mettent l'accent sur la confidentialité, la transparence et la robustesse des données, ce qui réduit les risques et renforce la confiance. Une réglementation efficace doit protéger l'innovation tout en assurant la sécurité, en nécessitant une compréhension approfondie des technologies impliquées. 

Cette dernière doit développer des cadres qui favorisent l'innovation tout en appliquant des garde-fous pour éviter les utilisations abusives. Dans une autre enquête, 41 % des participants aux webinars ont expliqué que les services basés sur l'IA étaient largement motivés par les préoccupations liées à la conformité. 

Meilleures pratiques à prendre en compte

Alors que les meilleures pratiques en matière d'IA évoluent rapidement, il existe quelques directives que les banques doivent prendre en compte. D'après Capan, l'une des consignes les plus importantes à retenir est de « arrêter de poursuivre. » 

« Parce que là, ça n'a pas d'importance. quelqu'un va la copier, car aujourd'hui, c'est très facile à faire », explique Paulo Caban. Concentrez-vous plutôt sur les difficultés que rencontrent les clients et sur l'entreprise, et commencez par une approche itérative qui permet à votre entreprise de bénéficier d'une innovation durable dans le domaine de l'IA. » Conseils de Sage

Voici d'autres meilleures pratiques inadaptées :

• Aligner l'IA sur les cas d'utilisation du secteur bancaire, la gestion des données et la gouvernance pour développer une IA d'entreprise conforme et sûre à grande échelle
• Pensez à utiliser des modèles, des pondérations, des algorithmes et des frameworks d'IA Open Source pour assurer la transparence, le soutien de la communauté et la conformité avec les réglementations en vigueur (notamment la loi sur l'IA de l'UE).
• Soutenir une approche équilibrée de l'adoption de l'IA, centrée sur la résolution de problèmes spécifiques, la garantie de la conformité réglementaire et la promotion d'une culture de l'empathie et de la collaboration

Conclusion

L'IA dans le secteur bancaire présente des avantages et des défis uniques. L'amélioration de l'efficacité et de l'expérience client accroît l'intérêt pour les nouveaux cas d'utilisation. Pour optimiser leur croissance et la satisfaction de leur clientèle, les banques doivent aligner l'adoption de l'IA sur des pratiques responsables. Pour exploiter tout le potentiel de l'IA, il faut adopter des outils d'IA, utiliser des données synthétiques et respecter les réglementations. La résolution des problèmes éthiques et des biais dans les environnements réglementaires permet d'améliorer l'efficacité et l'innovation. En se concentrant sur les besoins des clients et en encourageant l'empathie, le secteur financier peut favoriser la croissance et l'innovation à l'aide de stratégies et de mesures de protection adaptées.

Red Hat s'engage à fournir des solutions novatrices basées sur l'IA pour le secteur des services financiers. Red Hat AI contribue à accélérer l'adoption de services prêts pour la production. Visitez notre page sur les services financiers pour en savoir plus. 

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