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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Lu par des cadres dirigeants chez JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna et bien d'autres

La finance a toujours été un champion de l'innovation numérique, et la récente vague d'IA ne fait pas exception. En tant que secteur sous pression croissante pour offrir des expériences numériques plus rapides, plus personnalisées et plus efficaces aux clients, intégrer une technologie de pointe est une nécessité absolue.

Alors que les fintechs dépassent la phase d'expérimentation de l'IA pour l'intégrer dans leurs stratégies centrales, la question ne porte pas sur la valeur que l'IA apporte, mais sur la manière dont elle est gouvernée dans le temps. Sans principes directeurs clairs intégrés dans un cadre central, les fintechs rencontreront rapidement des risques d'un point de vue réputationnel, réglementaire et sécuritaire.

Un cadre vivant couvre non seulement tous les aspects, mais le fait tout en suivant le rythme des stratégies en évolution. Il propulse, et non 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 davantage d'opportunités pour les fraudes potentielles et les cyberattaques. Cependant, une IA non gouvernée tombe souvent victime d'hallucinations et de biais – ce qui signifie que les titulaires de comptes peuvent être signalés par erreur par les systèmes mêmes conçus pour les protéger.

Les fintechs doivent garantir que les systèmes d'IA fonctionnent de manière cohérente et répondent aux normes de performance. Une mauvaise gestion des données est une pierre angulaire de l'IA non gouvernée et prend des proportions désastreuses. Il ne s'agit pas simplement d'agir en temps réel, mais de le faire avec précision et équité. Lorsque les données qui alimentent ces systèmes ne sont pas gérées correctement, le déploiement est voué à l'échec.

Prenons un système d'IA mal informé avec des données mal gérées et biaisées qui a signalé par erreur une transaction importante et légitime comme frauduleuse en se basant sur le code postal du titulaire du compte. Certaines données démographiques sont ciblées en raison de données historiques inexactes, ce qui ne fait que renforcer les préjugés envers des individus ou des groupes. La discrimination nuit non seulement à la confiance et aux relations, mais a également des répercussions à long terme sur la réputation d'une institution, d'autant plus qu'elle enfreint directement les lois sur la 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, et ce ne sont pas les outils qui sont remis en question en cas de transgressions, mais les équipes qui les utilisent.

Les conséquences s'aggravent au-delà de cela. Ces scénarios créent une pression supplémentaire sur les équipes, qui doivent alors intervenir, gaspillant des ressources humaines et du temps précieux. Plus important encore, ils signalent de graves lacunes dans les fondations existantes. Les données non gérées sont un point faible dans le tissu numérique d'une fintech, la rendant vulnérable à la fraude réelle et aux menaces de cybersécurité.

Un cadre de gouvernance vivant contrecarre ces risques car il nécessite une surveillance, des tests et un recalibrage continus des modèles d'IA. Cela permet aux prestataires financiers de maximiser leur robustesse en matière de sécurité en permanence, tout en évaluant et en mettant à jour régulièrement les systèmes à mesure que les données et les risques évoluent. En même temps, les biais sont éliminés, faisant place à l'équité et à la précision partout.

Assurer l'explicabilité et la transparence

Les fintechs qui suivent un cadre vivant empêchent l'IA de fonctionner comme une boîte noire, dont le fonctionnement interne est un mystère pour les équipes et les utilisateurs. Les titulaires de comptes, le personnel et les organismes de réglementation ont besoin d'être rassurés par l'explicabilité et la transparence autour de toute technologie intégrée.

Éradiquer les biais nécessite de comprendre comment et pourquoi un outil d'IA a pris une décision. Les systèmes d'IA sont maintenant utilisés dans des processus comme la notation de crédit, mais malheureusement, ils ne sont pas à l'abri des biais. Les ramifications sont graves : discrimination, en particulier contre les groupes minoritaires qui se voient refuser des prêts de manière disproportionnée en raison d'une IA défaillante. Les réglementations comme le CFPB et les lois sur le prêt équitable exigent l'explicabilité et la traçabilité des outils d'IA utilisés dans les services financiers. Elles exigent également que les biais soient éliminés de l'équation.

Dans un modèle de gouvernance vivant, l'explicabilité et la traçabilité sont ancrées dans chaque cas d'usage et flux de travail :

*   Les sources et destinations des données sont clairement consignées.
*   Toutes les modifications, tests et observations des modèles sont enregistrés.
*   La logique de décision est communiquée afin que les régulateurs et les clients, et pas seulement les opérateurs, comprennent comment et pourquoi un système d'IA est parvenu à une recommandation ou une action.

Garantir 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 surviennent :

*   Faux positifs : Les transactions légitimes sont signalées à tort, entraînant des clients frustrés et un gaspillage de main-d'œuvre précieuse.
*   Faux négatifs : Les vraies menaces sont manquées, mettant en péril des ensembles de données entiers et des systèmes numériques, mettant en jeu la réputation de l'organisation et détruisant la confiance.

Avec une approche de gouvernance comme garde-fous, ces risques sont minimisés grâce à des données bien gérées, transparentes et auditées. Des alertes claires sont également intégrées avec des informations exploitables immédiates pour garantir une intervention rapide si nécessaire.

Alors que les solutions d'IA continuent d'évoluer, des cadres vivants et adaptables deviennent de plus en plus nécessaires. Ceux-ci protègent non seulement les institutions et les individus des risques potentiels liés à l'implication de l'IA, mais offrent également aux fintechs un avantage concurrentiel significatif. Ces cadres les dotent des moyens d'augmenter la confiance et d'améliorer leur réputation en fournissant une gouvernance responsable, l'équité et la transparence, et en garantissant la fiabilité et la performance.