Un an après, les perspectives de l'IA générative dans FS

Un an après, les perspectives de l'IA générative dans FS

Horodatage: 14 décembre 2023 5h28
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Il y a un peu plus d'un an, ChatGPT lancé. L’enthousiasme, l’anxiété et l’optimisme associés à la nouvelle IA ne montrent aucun signe de ralentissement. En novembre, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a été démis de ses fonctions, pour ensuite revenir
quelques jours plus tard. Rishi Sunak a accueilli les dirigeants mondiaux au
Sommet britannique sur la sécurité de l'IA, interviewant Elon Musk devant un rassemblement de dirigeants mondiaux et d'entrepreneurs technologiques. Dans les coulisses, les chercheurs en IA seraient sur le point de réaliser encore davantage de percées. 

Qu’est-ce que tout cela signifie pour les industries qui souhaitent bénéficier de l’IA mais qui ne sont pas sûres des risques ?

Une certaine forme d’apprentissage automatique – ce que nous appelions autrefois l’IA – existe depuis un siècle. Depuis le début des années 1990, ces outils constituent un élément opérationnel clé de certains processus bancaires, gouvernementaux et d’entreprise, tout en étant remarquablement absents dans d’autres.

Alors pourquoi cette adoption inégale ? En général, c'est une question de risque. Les outils d'IA sont parfaits pour des tâches telles que la détection des fraudes, où des algorithmes bien établis et testés peuvent faire des choses que les analystes ne peuvent tout simplement pas faire en examinant de vastes pans de données en quelques millisecondes. C'est devenu
la norme, notamment parce qu’il n’est pas essentiel de comprendre chaque décision en détail.

D’autres processus ont été plus résistants au changement. Habituellement, ce n’est pas parce qu’un algorithme ne pourrait pas faire mieux, mais plutôt parce que – dans des domaines tels que l’évaluation du crédit ou la détection du blanchiment d’argent – ​​le risque d’apparition de biais inattendus est inacceptable.
Cela est particulièrement grave en matière de notation de crédit lorsqu'un prêt ou une hypothèque peut être refusé en raison de caractéristiques non financières, notamment de préjugés raciaux.

Alors que l’adoption d’anciennes techniques d’IA progresse d’année en année, l’arrivée de l’IA Générative, caractérisée par ChatGPT, a tout changé. Le potentiel des nouveaux modèles – bons et mauvais – est énorme et les commentaires sont divisés en conséquence.
Ce qui est clair, c’est qu’aucune organisation ne veut passer à côté des avantages. Malgré les discussions sur les risques liés aux modèles Generative et Frontier, 2023 a été pleine d’enthousiasme quant à la révolution à venir.

Deux objectifs

L’un des principaux cas d’utilisation de l’IA dans le domaine de la criminalité financière est la détection et la prévention des activités frauduleuses et criminelles. Les efforts sont généralement concentrés autour de deux objectifs similaires mais différents. Il s’agit de 1) contrecarrer les activités frauduleuses – vous arrêter ou
votre ami ou parent d'être fraudé - et 2) adhérer aux directives réglementaires existantes pour soutenir la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et lutter contre le financement du terrorisme (CFT).

Historiquement, les déploiements d’IA dans les domaines AML et CFT ont été confrontés à des craintes de risquer de négliger des activités critiques par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur des règles. La situation a changé au cours des 5 à 10 dernières années, les régulateurs ayant amorcé un changement en encourageant l'innovation.
pour aider dans les affaires de LBC et de CFT – en déclarant que les innovateurs seront jugés sur leurs résultats globaux et non sur quelques alertes manquées.

Cependant, malgré l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique dans la prévention de la fraude au cours des dernières décennies, leur adoption en matière de LBC/FT a été beaucoup plus lente, avec une prédominance des gros titres et des prédications sur l’action réelle. L’avènement de l’IA générative semble susceptible de changer
cette équation de façon dramatique.

L’un des points forts de la conformité de l’IA au cours des cinq dernières années a été le contrôle des clients et des contreparties, en particulier lorsqu’il s’agit des grandes quantités de données impliquées dans le contrôle de haute qualité des médias indésirables (alias « nouvelles négatives) » où les organisations
recherchez les premiers signes de risque dans les médias pour vous protéger des problèmes potentiels.

La nature du contrôle de gros volumes de milliards de documents non structurés signifie que les avantages de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dépassent de loin les risques et permettent aux organisations d'effectuer des contrôles qui seraient tout simplement impossibles.
autrement.

Aujourd’hui, les banques et d’autres organisations souhaitent aller plus loin. Alors que les modèles de génération IA commencent à se rapprocher de l’AGI (Intelligence Générale Artificielle) où ils peuvent régulièrement surpasser les analystes humains, la question est de savoir quand, et non si, ils peuvent utiliser la technologie pour
mieux soutenir les décisions et potentiellement même prendre les décisions unilatéralement.

Sécurité de l'IA en conformité

L’AI Safety Summit 2023 a constitué une étape importante dans la reconnaissance de l’importance de l’IA. Le sommet a abouti à la signature par 28 pays d’une déclaration visant à poursuivre les réunions pour lutter contre les risques liés à l’IA. L'événement a donné lieu à l'inauguration du

Institut de sécurité de l'IA, qui contribuera aux recherches et à la collaboration futures pour assurer sa sécurité.

Bien qu’il y ait des avantages à se concentrer sur l’IA à l’échelle internationale, les modèles de transformateurs GPT ont été les principaux domaines d’intérêt du sommet. Cela présente le risque de simplifier à l’excès ou de confondre le spectre plus large de l’IA pour les personnes non habituées.

L'IA n'est pas seulement générative et différentes technologies offrent une vaste gamme de caractéristiques différentes. Par exemple, même si le fonctionnement de l’IA générative est presque entièrement opaque ou « boîte noire », une grande partie de l’IA traditionnelle peut présenter les raisons de son utilisation.
les décisions.

Si nous ne voulons pas revenir en arrière avec la panique liée à l’IA, les régulateurs et autres doivent en comprendre la complexité. Les banques, les agences gouvernementales et les entreprises mondiales doivent adopter une approche réfléchie en matière d’utilisation de l’IA. Ils doivent insister sur le fait qu'il convient de veiller à ce qu'il soit sécuritaire, prudent,
et une utilisation explicable lorsqu'elle est exploitée à l'intérieur et à l'extérieur des cadres de conformité.

La route à suivre

Le paysage de la conformité exige une révision des normes pour une utilisation responsable de l’IA. Il est essentiel d’établir des bonnes pratiques et des objectifs clairs pour aider les organisations à s’éloigner des solutions d’IA assemblées à la hâte qui compromettent la précision. Précision, fiabilité,
et l’innovation sont tout aussi importantes pour atténuer la fabrication ou la désinformation potentielle.

Dans le secteur bancaire, l’IA est utilisée pour soutenir les analystes de conformité qui sont déjà aux prises avec des contraintes de temps et des responsabilités réglementaires croissantes. L'IA peut aider considérablement les équipes en automatisant les tâches banales, en augmentant les processus de prise de décision,
et améliorer la détection des fraudes.

Le Royaume-Uni peut et doit bénéficier des dernières opportunités. Nous devons cultiver un écosystème d’innovation réceptif à l’innovation en matière d’IA dans les domaines de la fintech, de la regtech et au-delà. Clarté du gouvernement et des leaders d’opinion sur l’IA adaptée aux mises en œuvre pratiques
dans l'industrie est la clé. Nous devons également être ouverts à l'accueil de nouveaux diplômés issus du vivier mondial croissant de talents dans le domaine de l'IA afin de renforcer la position du pays en tant que pionnier des solutions basées sur l'IA et de les intégrer de manière transparente. Au milieu des changements de l’industrie, priorisation et soutien
le déploiement responsable de l’IA est crucial pour lutter avec succès contre tous les aspects de la criminalité financière.

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