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L'IA sous contrôle prudentiel : explicabilité, gestion du risque modèle et décisions auditables.
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Où l'IA est rentable
- Décisions de crédit et de risque, où chaque résultat doit pouvoir être expliqué à un superviseur.
- Entrée en relation et revue KYC, où le coût tient au traitement documentaire plutôt qu'au jugement.
- Surveillance et détection de la criminalité financière sur des canaux aujourd'hui cloisonnés.
- Appui à la recherche interne sur les dépôts réglementaires, les politiques et des données de marché déjà payées.
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Cas d'usage courants
- Extraire et rapprocher les conditions des dossiers de crédit, en ne remontant que les exceptions à un humain.
- Rédiger un premier jet de note de crédit à partir des données internes, chaque chiffre traçable jusqu'à sa source.
- Trier les alertes de surveillance des transactions pour que les enquêteurs commencent par les plus probables.
- Répondre aux questions de procédure des équipes en première ligne, en citant le document de référence.
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Ce qui contraint
- Gestion du risque de modèle : tout modèle concerné exige documentation, validation et revue périodique.
- L'explicabilité n'est pas optionnelle. Une décision affectant un client doit pouvoir être reconstituée.
- Résidence des données et cloisonnement entre entités et juridictions.
- DORA et le règlement européen sur l'IA s'ajoutent aux attentes prudentielles existantes, sans les remplacer.
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