Préparation les services bancaires et financiers : le point de vue d'un praticien sur le terrain

Le débat sur l'IA dans le secteur des services bancaires et financiers (BFS) suscite un intérêt croissant et s'accélère, mais les organisations ne se sont pas suffisamment Préparation la mise en œuvre de ces technologies. De nombreuses organisations affirment Préparation mettre en œuvre l'IA parce qu'elles disposent plateformes cloud plateformes de lacs de données et ont mis en place des projets pilotes. Sur le terrain, la réalité est tout autre : Préparation à l'IA Préparation beaucoup moins à voir avec la technologie qu'avec la confiance dans les données.

Une organisation parvient à Préparation à l'IA Préparation au déploiement systèmes d'IA qui fonctionnent en toute sécurité tout au long de leur période opérationnelle. Elle y parvient sans perturber ses activités commerciales, sans causer de problèmes réglementaires et tout en préservant prise de décision . Dans le secteur des services financiers, la barre est nettement plus haute que dans d'autres secteurs.

Ce que Préparation à l'IA pour les dirigeants du secteur BFS

Les dirigeants d'entreprise, notamment les directeurs financiers, les directeurs des risques et les responsables de la conformité et des opérations, doivent démontrer leur Préparation l'IA en faisant preuve de confiance :

• Le système prouve sa capacité à vérifier et à expliquer les résultats produits par l'IA grâce à sa fonction d'audit.
• L'organisation reste convaincue que prise de décision basée sur l'IA prise de décision des résultats qui répondent à toutes les normes réglementaires requises.
• L'organisation reste convaincue que ses initiatives d'investissement dans l'IA améliorent l'efficacité opérationnelle tout en renforçant les niveaux de précision et la gestion globale des risques Fonctionnalités.

Pour les DSI, les CDO, les CDAO et les responsables de l'ingénierie qui dirigent les opérations technologiques et les données, la priorité pour l'IA Préparation d'établir un contrôle :

• Le système exige des utilisateurs qu'ils gardent le contrôle sur tous les aspects liés à la qualité des données, ainsi que sur la gestion des définitions et les opérations de transformation.
• Le système conserve le contrôle des informations généalogiques qui permettent de suivre l'origine des données depuis leurs systèmes d'origine jusqu'aux résultats finaux générés par l'IA.
• Le système nécessiteFonctionnalités gouvernance Fonctionnalités permettront l'innovation tout en protégeant le système contre tout obstacle au progrès.

BFS utilise l'IA comme une capacité opérationnelle qui gère les risques plutôt que comme une initiative d'innovation.

Pourquoi Préparation à l'IA Préparation devenue incontournable

L'intérêt actuel des régulateurs, des auditeurs et des conseils d'administration se concentre sur les exigences relatives à la mise en œuvre de l'IA. Ils se posent les questions suivantes :

• D'où proviennent les données ?
• À qui appartient-il ?
• Comment est-il régi ?
• La décision peut-elle être reproduite six mois plus tard ?

Les organisations sont confrontées à des défis environnementaux croissants, car elles doivent réduire leurs dépenses tout en améliorant leur service à la clientèle, en luttant contre la fraude et en optimisant l'efficacité de leurs opérations. L'IA offre des solutions, mais elle ajoute à la complexité des systèmes lorsque les organisations ne les préparent pas à sa mise en œuvre.

Les organisations qui lancent leurs programmes avant d'atteindre Préparation faire face à des dépenses de remédiation croissantes, tandis que leur développement organisationnel ralentira.

Le coût élevé de l'abandon de l'IA Préparation

Les résultats seront visibles lorsque la technologie IA sera intégrée à des systèmes fonctionnant avec des données instables. Il s'agit là de problèmes courants dans le secteur financier :

• apprentissage modèles à partir de données contenant des incohérences, des informations incomplètes et des contenus biaisés.
• La différence entre les résultats générés par l'IA et les documents financiers et réglementaires officiels.
• Rapprochements manuels pour « expliquer » les résultats de l'IA après coup.
• L'équipe d'audit a relevé plusieurs cas d'augmentation du risque lié aux modèles, qui ont donné lieu à plusieurs conclusions d'audit.
• Les systèmes d'IA qui restent au stade de développement de la preuve de concept ne parviennent pas à passer au stade déploiement opérationnel.

Les équipes consacrent souvent plus de temps à protéger les résultats générés par l'IA qu'à les mettre en œuvre.

Le parcours du praticien vers Préparation à l'IA Préparation BFS

Les organisations qui souhaitent réussir la mise en œuvre de l'IA doivent utiliser une méthode systématique qu'elles peuvent appliquer à plusieurs reprises. Ces cinq étapes essentielles se révèlent efficaces dans la pratique :

1. Clarifier la propriété des données et les droits de décision – Les gens doutent de la fiabilité des systèmes d'IA, car il n'existe aucune norme établie en matière de responsabilité des données. Le système a besoin de règles définies qui établissent qui en est le propriétaire, qui en assure la maintenance et quelles mesures prendre en cas de problème, tout en donnant accès aux informations relatives aux risques et aux données financières.
2. Améliorer la qualité des données en amont – L'IA amplifie les défauts. La mise en œuvre des contrôles de qualité des données doit avoir lieu au début des pipelines, car les problèmes ne doivent pas apparaître comme des résultats inattendus dans les rapports ou les modèles.
3. Rendre la lignée opérationnelle, et non théorique – La lignée doit montrer comment les données circulent de la source à la transformation jusqu'à output du modèle. La documentation statique ne répond pas aux exigences qui existent dans un environnement réglementé nécessitant un contrôle.
4. Unifier métadonnées les pipelines de données et d'IA – La division des métadonnées sections distinctes crée des zones qui restent impossibles à détecter. Les organisations doivent établir des définitions communes pour les éléments de données ainsi que leurs domaines d'application particuliers afin de parvenir à gouvernance systèmes d'IA étendus.
5. Concevoir gouvernance facilite plutôt que d'entraver – Le système nécessite gouvernance automatisée gouvernance fonctionner selon des directives basées sur des politiques, qui doivent être en lien avec les opérations commerciales afin d'établir utilisateur grâce à des processus efficaces.

Le bilan

Le processus de Préparation l'IA Préparation dans les services bancaires et financiers exige que les organisations se concentrent sur leur état actuel de Préparation de rechercher des modèles ou des outils supplémentaires. L'objectif est de développer la confiance organisationnelle qui soutient l'utilisation des données pour faire des choix stratégiques.

Les organisations qui réussiront seront celles qui mettront en œuvre l'IA de manière responsable, tout en relevant les défis réglementaires et en générant des résultats commerciaux cohérents. Les organisations doivent dépasser le stade de développement maximal de leur technologie pour parvenir à Préparation à l'IA. Il s'agit d'une capacité d'entreprise.

Les fonctions de direction de BFS s'exercent grâce à de réelles compétences en matière de leadership plutôt qu'à des méthodes promotionnelles. Découvrez comment Actian peut aider BFS à garantir la fiabilité des données pour l'IA.

À propos de l'auteur

À propos de Nagendra Sherman

Nagendra Sherman est conseiller principal en gouvernance et de l'activation des données chez Actian. Fort d'une expérience internationale, il aide les organisations à mettre en place des bases de données fiables et exploitables pour l'analyse et l'IA. Fort de plus de deux décennies d'expérience dans le secteur bancaire et les services financiers, un secteur vertical réglementé, il est spécialisé dans gouvernance des données, la qualité et les données réglementaires. Il aide les organisations à concilier risque et finance, à établir une propriété claire des données et à opérationnaliser gouvernance la traçabilité afin qu'elles puissent développer l'IA en toute confiance.