Comment activer libre-service à des données KYC sécurisées et contrôlées

Résumé

Ce webinaire explique comment mettre en place libre-service aux données KYC et AML sans pour autant compromettre gouvernance la sécurité.
AI Analyst aide les équipes chargées de la conformité à examiner rapidement les problèmes liés aux risques en utilisant la couche sémantique pour appliquer des définitions et une logique métier fiables.
L'utilisation de SemQL est présentée comme le mécanisme clé qui garantit la cohérence des réponses et empêche l'apparition de résultats erronés.
La plateforme met également l'accent sur la sécurité grâce à un accès en lecture seule, au chiffrement, au traitement sans copie, à une récupération minimale des données et à l'absence apprentissage des modèles apprentissage les données des clients.
Plus généralement, cela signifie qu'une IA encadrée peut réduire les tâches manuelles liées à la conformité, tout en garantissant la fiabilité et le contrôle des enquêtes portant sur des données sensibles des clients.

Comment mettre en place libre-service à des données « Know Your Customer » sécurisées et correctement gérées ? Nous avons abordé ce sujet en détail lors du dernier webinaire d'Actian.

Le défi

Pour garantir la conformité réglementaire, vous devez pouvoir compter sur une confiance absolue, une vérifiabilité et une reproductibilité des données que vous traitez. En l’absence de garantie que l’intégration de l’IA ne créera pas plus de problèmes qu’elle n’en résoudra, les équipes chargées de la conformité dans les secteurs fortement réglementés se retrouvent contraintes d’effectuer un travail manuel intensif pour surveiller et analyser les données relatives à des sujets sensibles.

La lutte contre le blanchiment d'argent et la vérification de l'identité des clients (KYC) font partie de ces sujets sensibles, et lors de notre récent webinaire, nous avons montré comment Actian AI Analyst pouvait vous aider.

Une véritable enquête, en toute rapidité

Nous nous sommes mis à la place du responsable de la conformité d'une banque fictive, qui vient d'apprendre que plusieurs clients à faible risque ont dépassé le seuil de déclaration d'activité suspecte.

Déterminer pourquoi notre notation de risque ne correspond pas au comportement du client peut prendre des heures, voire des jours, si l'on procède manuellement, mais nous n'avons pas le temps pour cela. Heureusement, notre responsable de la conformité dispose d'AI Analyst.

Nous avons commencé par demander une liste des clients à faible risque qui dépassaient le seuil de déclaration d’activité suspecte — et nous n’avons pas eu à définir ce qu’était « à faible risque » ou seuil SAR ni comment les calculer, car AI Analyst a extrait tout le contexte pertinent de la couche sémantique.

Au fur et à mesure que nous approfondissions notre analyse, AI Analyst a fait bien plus que simplement collecter des données : il a présenté indicateurs clés des facteurs de risque, recommandé des mesures de mise en conformité, identifié les raisons pour lesquelles le problème n'avait pas été détecté plus tôt, et bien plus encore.

gouvernance SemQL : l'ingrédient anti-hallucination

AI Analyst est fiable car il fonctionne toujours fonctionne via votre couche sémantique — le contexte combiné créé par vos modèles, vos indicateurs, les termes de votre glossaire et les instructions destinées aux agents — à l’aide de SemQL.

SemQL est une couche d'abstraction que nous avons développée et qui interprète vos requêtes à travers le prisme de votre couche contextuelle pour les transformer en requêtes SQL validées.

AI Analyst n'a jamais directement accès à vos données brutes ; il ne peut donc jamais s'écarter du scénario prévu. Une même question posée sur les mêmes données donne toujours les mêmes résultats.

Déploiement rapide

L'exemple présenté dans ce webinaire s'appuyait sur une couche contextuelle entièrement configurée : un modèle défini, des indicateurs, un glossaire métier et des instructions destinées aux agents, le tout conforme aux processus réels de cette banque (fictive).

Traditionnellement, la création de cette couche contextuelle constitue l'un des principaux obstacles à la mise en œuvre d'une IA utile. Avec AI Analyst, vous pouvez disposer d'un contexte utile et opérationnel en quelques heures ou quelques jours.

Évitez des mois de configuration manuelle grâce à l’agent Data Steward d’AI Analyst, qui libère vos responsables de données des tâches de maintenance répétitives afin qu’ils puissent se concentrer sur gouvernance de haut niveau.

Faire le bonheur des équipes de sécurité

La vérification de la conformité aux normes AML et KYC implique le traitement d'un volume important de données très sensibles. AI Analyst contribue à la sérénité de votre équipe de sécurité grâce à des mesures de protection intégrées à la plateforme, notamment la certification ISO 21001:2002 en cours, ainsi que :

Accès en lecture seule: AI Analyst n'écrit jamais dans vos sources de données et ne les supprime jamais.
Chiffrement: Les communications entre AI Analyst et vos sources de données utilisent le protocole TLS pour les données en transit et le chiffrement AES pour les données au repos.
Traitement sans copie: Vos données restent dans votre base de données.
Récupération uniquement en cas de besoin: AI Analyst n'extrait que la ou les lignes spécifiques nécessaires pour répondre à votre requête.
Pas apprentissage: Vos données et vos questions ne sont pas utilisées pour entraîner modèle d'IA.