Comment débloquer la valeur réelle de l'IA ?

Le défi perpétuel du secteur industriel de prédire les tendances du marché et de prendre des décisions éclairées a trouvé une solution dans l'intégration de l'IA, illustrée par notre travail avec la plateforme de banque centrale Thought Machine. En exploitant les grands modèles de langage (LLM) de manière sécurisée, nous avons permis aux banques d'offrir des services uniques aux clients pour mieux résumer les dépenses, voir les tendances financières et repérer les défis financiers futurs ou les objectifs d'épargne. Cette intégration a donné aux institutions les moyens de garder une longueur d'avance dans un paysage en constante évolution, en transformant les défis en opportunités stratégiques.

De nombreuses organisations se sont penchées sur un simple agent de chat client utilisant l'IA générative et l'ont appliqué à une situation d'opérations bancaires en ligne. La plupart de ces solutions que nous avons vues sont encore victimes de certaines des principales faiblesses de la technologie : l'injection rapide et les hallucinations.

Nous avons utilisé ces faiblesses des premiers adoptants pour nous assurer que ce que nous construisons en production est robuste et peut résister à l'examen minutieux des autorités de réglementation et des clients. Nous avons nous aussi créé des agents bancaires, mais nous avons pu réutiliser certains des modèles pour nous concentrer davantage sur la résolution de problèmes d'affaires spécifiques, au lieu de les considérer comme une « vitrine » générique pour les questions et réponses.

Naviguer sur le terrain complexe de la conformité réglementaire est devenu plus rationnel grâce à la mise en œuvre de modèles de langage (LLM) dans nos chats d'agents de banque. En utilisant un LLM pour mettre en évidence d'éventuelles lacunes dans un dialogue, nous avons fourni une base solide pour vérifier si les interactions des agents sont conformes à la réglementation. Ces modèles analysent les modèles de langage naturel dans les conversations qu'une banque a avec ses clients, garantissant que les interactions avec les clients adhèrent aux normes réglementaires en évolution et que les bons détails sur les produits sont fournis. En plus d'offrir une meilleure expérience aux clients, cette innovation permet de réduire les amendes potentielles liées à la violation de la réglementation que les banques encourent chaque année.

Les considérations de sécurité sont depuis longtemps une préoccupation majeure dans le secteur financier et le montant d'argent que les banques perdent à cause de la fraude signifie que toute petite amélioration se traduit par des millions de revenus économisés. Grâce à l'intégration du logiciel tiers Feedzai, nous avons construit une formidable plateforme de détection des fraudes, intégrée aux systèmes bancaires principaux existants. Ce logiciel utilise des algorithmes IA avancés pour analyser les modèles, identifier les anomalies et améliorer la détection des menaces en temps réel. Nous croyons fermement que l'IA est une solution parfaite pour aider les banques à fortifier les mesures de cybersécurité, à sauvegarder les actifs financiers et à maintenir la confiance des institutions et de leurs clients.

Les régulateurs tels que la FSA et la Fed exigent que la conformité des clients et des collaborateurs des banques aux sanctions, à la lutte contre le blanchiment d'argent, la fraude et les délits d'initiés soit vérifiée jusqu'à la résolution des transactions individuelles. Sans une automatisation significative de ces processus, les banques sont confrontées à la nécessité d'examiner et de rendre compte de dizaines de milliers de clients et de centaines de milliers de collaborateurs tous les six mois. GFT a mis en œuvre l'automatisation dans le processus d'examen d'une banque mondiale, en utilisant l'apprentissage automatique, réduisant la charge d'examen et d'évaluation par des ordres de grandeur. Cela a permis de réduire considérablement l'intensité humaine et de faire en sorte que la banque soit en mesure de respecter à la fois les délais réglementaires et les objectifs en matière d'effectifs.

Il ne s'agit là que d'une petite partie de ce dont GFT est capable, nos exemples concrets montrant l'impact tangible de l'IA pour surmonter des défis de longue date dans le secteur des services financiers. De l'analyse prédictive et des modèles de grand langage axés sur la conformité aux plateformes robustes de détection des fraudes, nos collaborations illustrent le pouvoir de transformation de l'IA. Alors que nous célébrons ces triomphes, nous restons déterminés à favoriser une culture d'innovation et de collaboration continues, de réutilisation de la technologie à des fins d'efficacité, en veillant à ce que l'IA ne se contente pas de relever les défis actuels, mais anticipe et navigue dans les complexités du futur paysage financier.