Construire une stratégie IA solide pour la gestion des risques et la conformité

Pour initier une stratégie d’IA, les équipes de change doivent définir des objectifs précis, des domaines d’application et les résultats attendus. La stratégie doit également identifier des cas d’utilisation clés, tels que la détection de fraude, l’évaluation du risque de crédit, le service client personnalisé, l’automatisation des processus ou la gestion des investissements. Les banques devraient aligner ces initiatives sur des objectifs commerciaux plus larges afin de tirer une valeur tangible de leurs investissements en IA.

Les éléments essentiels d’une stratégie d’IA solide pour la gestion des risques et la conformité comprennent :

* *L’attribution des rôles et des responsabilités.* les banques devraient désigner des rôles de gouvernance de l’IA, en déléguant des fonctions aux équipes d’éthique de l’IA, aux responsables de la conformité, aux scientifiques des données et aux gestionnaires de risques qui supervisent le déploiement, la surveillance et la transparence.
* *Des tests fréquents.* Des audits, des analyses de détection des biais et des tests d’explicabilité devraient être effectués régulièrement et de manière cohérente pour éliminer les biais, prévenir les pratiques de prêt discriminatoires et renforcer la responsabilité.
* *Le maintien de la supervision humaine.* Des personnes devraient examiner chaque décision avant qu’elle n’ait un impact sur les emprunteurs.
* *La documentation des fonctions de l’IA.* Les organisations doivent documenter le fonctionnement des modèles d’IA afin de garantir l’alignement sur les exigences réglementaires et les rapports, les normes de prêt éthiques et les politiques d’entreprise.

L’environnement réglementaire de l’IA

Simultanément, de nombreux États continuent de renforcer leurs lois concernant l’utilisation responsable de l’IA.Par exemple, le Colorado, New York et le Connecticut font partie des États qui se préparent à introduire ou ont déjà introduit une législation sur la transparence concernant le rôle de l’IA dans les opérations de prêt. Les organisations financières opérant dans ces États et d’autres doivent continuer à respecter les exigences réglementaires locales.

Comme l’a fait remarquer un panéliste, « Assurez-vous de bien comprendre toutes les réglementations en vigueur, ainsi que les meilleures pratiques de l’industrie en matière d’IA responsable. » Il a indiqué que « le pendule pourrait osciller d’un point de vue réglementaire. » bien qu’il aille dans une direction maintenant, il finira par aller dans la direction opposée. Les responsables de la gestion des risques et de la conformité doivent se préparer à toute éventualité.

Conclusion : L’IA, c’est *la* transformation numérique

Lorsqu’un responsable de la gestion des risques et de la conformité parle de transformation numérique, le sujet de l’IA n’est jamais loin de la conversation. La technologie a bouleversé le paysage financier au point que toute autre discussion technologique est passée au second plan.

La discussion a démontré que les institutions financières doivent adopter une approche très délibérée lors de la mise en œuvre de l’IA.Les institutions financières doivent établir une gouvernance claire de l’IA, maintenir une supervision humaine et assurer un déploiement responsable et éthique de la technologie. Elles doivent également être conscientes de l’évolution du paysage réglementaire et être prêtes à s’adapter.

Les responsables de la gestion des risques et de la conformité devraient trouver des moyens de faire fonctionner l’IA de manière responsable pour leur organisation. La technologie offre beaucoup de promesses et un potentiel énorme,si elle est mise en œuvre correctement.

Construire une stratégie IA solide pour la gestion des risques et la conformité

Introduction

L’IA est devenue un pilier de la conversion numérique, en particulier dans le secteur financier.Les institutions doivent adopter une approche délibérée pour mettre en œuvre l’IA, en se concentrant sur une gouvernance claire, la supervision humaine et un déploiement responsable.

Éléments clés d’une stratégie IA réussie

Pour initier une stratégie d’IA, il faut:

Définir des objectifs précis : Identifier les domaines d’application et les résultats attendus.

Identifier les cas d’utilisation clés :

Détection de fraude

Évaluation du risque de crédit

Service client personnalisé

Automatisation des processus

Gestion des investissements

Aligner les initiatives sur des objectifs commerciaux plus larges : Pour maximiser la valeur des investissements en IA.

Les éléments essentiels comprennent :

Attribution des rôles et des responsabilités :

Désigner des rôles de gouvernance de l’IA.

Déléguer des fonctions aux équipes d’éthique, aux responsables de la conformité, aux scientifiques des données et aux gestionnaires de risques.

tests fréquents :

Effectuer des audits réguliers, des analyses de détection des biais et des tests d’explicabilité.

Prévenir les biais et les pratiques discriminatoires.

Maintien de la supervision humaine : Examiner chaque décision avant d’avoir un impact sur les emprunteurs.

Documentation des fonctions de l’IA : Documenter le fonctionnement des modèles pour assurer la conformité réglementaire et les rapports éthiques.

L’environnement réglementaire de l’IA

Il est crucial de prendre en compte l’évolution du paysage réglementaire.Des États comme le Colorado, New York et le Connecticut renforcent leurs lois sur l’utilisation responsable de l’IA, notamment en matière de transparence.

Les institutions financières doivent :

Comprendre les réglementations en vigueur et les meilleures pratiques de l’industrie.

Se préparer aux changements réglementaires futurs.

Conclusion

L’IA est au cœur de la transformation numérique et offre un potentiel énorme. Les responsables de la gestion des risques et de la conformité doivent mettre en œuvre l’IA de manière responsable et éthique.

FAQ

Q : Quels sont les premiers pas pour une stratégie d’IA ?

R : Définir des objectifs précis, les domaines d’application, et les résultats attendus.

Q : Quels rôles sont essentiels dans la gouvernance de l’IA ?

R : Équipes d’éthique, responsables de la conformité, scientifiques des données, et gestionnaires de risques.

Q : Pourquoi les tests fréquents sont-ils importants ?

R : Pour éliminer les biais, prévenir les pratiques discriminatoires, et renforcer la responsabilité.

Q : Comment la supervision humaine affecte les décisions de l’IA ?

R : Chaque décision doit être examinée avant d’impacter les clients.

Q : Pourquoi est-il vital de documenter les fonctions de l’IA ?

R : Pour assurer la conformité réglementaire et les rapports éthiques.

Tableau Récapitulatif des Éléments Clés :

| Étape de la Stratégie IA | Description |

| :———————– | :———————————————————————————————————————————————— |

| Définition des objectifs | Définir les objectifs, les domaines d’application, les résultats attendus |

| Identification des cas d’utilisation | Identifier les cas d’usage clés tels que la détection de fraude, l’évaluation du risque de crédit, etc.|

| Attribution des rôles | Désignation des rôles de gouvernance de l’IA, déléguer des fonctions. |

| Tests Fréquents | Audits, analyses de biais, tests d’explicabilité. |

| Supervision Humaine | Examiner chaque décision avant qu’elle ait un impact. |

| Documentation | Documenter le fonctionnement des modèles pour la conformité réglementaire et les rapports.|

| Conformité réglementaire | Respect des lois locales en évolution, comme celles sur la transparence. |