L’IA dans le secteur financier : une réalité en devenir en Europe ?

Les entreprises du secteur financier devront se doter d’une stratégie et d’une gouvernance rigoureuse pour opérationnaliser les processus d’IA et assurer que les solutions sont sous contrôle et auditables.

Gagner un avantage compétitif grâce à l’intelligence artificielle repose sur une triple mutation de l’entreprise et de son organisation.

1. Le comité de direction a-t-il pris la mesure de l’enjeu et de l’urgence ?

71 % des dirigeants considèrent  l’intelligence artificielle (IA) comme stratégique , mais seules 4 % des grandes entreprises l’emploient dans de nombreux processus ou services, selon l’étude « Artificial intelligence in Europe, Outlook for 2019 and Beyond, How 277 Major Companies Benefit from AI » réalisée par EY.

La pénurie de talents , la maîtrise des risques et de la conformité, la difficulté d’industrialisation dans les infrastructures existantes, et l’insuffisance de données de qualité sont les principales raisons évoquées. Un coaching dédié des équipes managériales sera sans doute indispensable pour tirer de l’IA une valeur durable.

2. Les facteurs clefs de mise en oeuvre à échelle industrielle sont-ils maîtrisés ?

L’utilisation de l’IA se cantonne essentiellement à la modélisation des risques, des politiques de conformité, d’actuariat ou de marketing, à l’amélioration de la lutte contre le crime financier  ou la fraude . Et à gagner timidement les centres de contacts clients.

Force est de constater que le secteur financier peine encore à intégrer les nouvelles solutions nécessaires à l’IA à leurs systèmes informatiques aux technologies souvent vieilles de plus d’un demi-siècle. Les nombreuses initiatives lancées en partenariat  avec des fintech IA ne dépassent quant à elles que trop rarement le stade du pilote.

La plupart des établissements se lancent dans la création de plateformes IA en interne. Le retard et la relative faiblesse des investissements, le manque d’attractivité de talents vouent ces projets à produire des services plus onéreux et moins performants que les offres cloud disponibles.

Les infrastructures et services IA proposés en cloud par les géants technologiques se présentent donc comme l’un des meilleurs moyens de disposer rapidement d’une plateforme à l’état de l’art. La majorité des établissements financiers s’en privent malheureusement en restreignant l’usage du cloud à des algorithmes et données non sensibles.

3. Un cadre clair est-il posé pour avoir confiance en l’intelligence artificielle ?

Au fur et à mesure que les algorithmes dont dépend l’intelligence artificielle se déploient, les organismes de réglementation s’y intéressent de très près, dans le but de protéger à la fois les clients et les employés. De nouvelles approches d’audit doivent être mises en oeuvre pour mesurer l’impact et la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

Ces audits permettent de valider l’usage éthique et socialement responsable de l’IA. Ils permettent aussi de documenter les risques complexes liés à la conformité, la fiabilité et la transparence des algorithmes d’intelligence artificielle.

Les entreprises du secteur financier devront se doter d’une stratégie et d’une gouvernance rigoureuse pour opérationnaliser les processus d’IA et s’assurer que les solutions sont sous contrôle et auditables. En fin de compte, au fur et à mesure que  les humains et les intelligences artificielles collaboreront , ils ouvriront de nouveaux paradigmes de performance opérationnelle et de valeur actionnariale, avec des collaborateurs et dirigeants qui en seront in fine toujours responsables.

Source LESECHOS.FR

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