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La compliance 3.0 grâce à l’intelligence artificielle

La compliance ou conformité est une fonction de plus en plus importante dans les banques et institutions financières et en partie garante de leur respect des règles en vigueur et du maintien de leur licence d’opérer.

Après une montée en puissance et une période de structuration, elle est à l’aube d’une profonde mutation qui devrait lui permettre de gagner en efficacité et efficience, et ce, grâce aux nouvelles technologies mais aussi et “surtout” grâce aux hommes.

L’intelligence artificielle

Si l’usage de technologies comme le RPA (Robot process automation) ou le NLP (Natural Language Processing) est devenu commun dans les processus de conformité des banques, l’utilisation de l’IA n’en est pas au même stade. En effet, dans le cadre de la lutte anti-blanchiment ou des abus de marché, les dispositifs de surveillance des transactions ou des trades mis en place sont essentiellement basés sur une approche par des règles statiques pour la détermination de scénarios.

En dehors du monde bancaire, nous constatons que l’IA prend une part de plus en plus importante dans notre vie courante car elle tend à faciliter nos actions. Par exemple lorsque nous conduisons une voiture assistée qui nous avertit quand nous franchissons une ligne de démarcation et nous remet dans notre voie de circulation ou notre messagerie email nous faisant des propositions de réponses automatiques de plus en plus pertinentes aux emails reçus. Imaginons que cela soit appliqué à la conformité bancaire et plus précisément aux deux exemples cités plus haut, les programmes reposant sur des réseaux de neurones pourraient faire chuter drastiquement les faux positifs dont les taux sont aberrants aujourd’hui et permettre de mener par exemple une analyse autonome des cas restants.

Le big data

Le big data pourrait permettre à l’IA d’aller encore plus loin. La possibilité de traiter des masses de plus en plus importantes de données et de pouvoir en fonction de l’axe d’analyse choisi, récupérer les informations désirées et les restituer de la manière la plus pertinente et lisible possible contribuera à confirmer l’avènement de cette nouvelle ère.

La transition des Dataware vers les Data Lakes, le bruit grandissant du débat autour du stockage des données In house versus le cloud, les prises de positions entre les DSI et les Fintechs et le recrutement grandissant des data scientists dans les institutions financières en sont la preuve. Avec Google et les réseaux sociaux prenant de plus en plus de place dans le panel des outils utilisés par les Compliance Officers dans le cadre de leurs recherches sur les individus, doit-on en déduire que les outils classiques sont dépassés ? La question reste posée et dans l’affirmative, la transition vers ce nouveau modèle devra être correctement menée et accompagnée.

Les institutions financières sont encore réticentes à généraliser ces dispositifs car le sujet de la sécurité informatique n’est pas à négliger et une régression sur ce sujet est à éviter. Les nouvelles infrastructures ou solutions se devront d’être à minima aussi sécurisantes que celles actuellement en place, ce qui n’est pas encore acté.

La volonté des humains

Il semble que ce sera l’élément le plus complexe dans cette équation compte tenu des impacts potentiels sur nos vies. Les effets de la robotisation sur les emplois dans la finance sont déjà observés.

Aujourd’hui dans les dispositifs de contrôles utilisant de nouvelles technologies la dernière étape est laissée aux hommes, mais demain en sera-t-il autrement ? Si tel est le cas, quelle sera la position du régulateur à ce sujet ? Qui réalisera les audits des algorithmes mis en place ? Des hommes, des robots pilotés par les hommes ou des robots autonomes ?

Toutes ces questions révèlent qu’il reste encore du chemin à parcourir afin de définir le cadre dans lequel nous souhaitons évoluer.

Abdoulaye Diop , Guive Tavildari , Décembre 2018

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