Comment automatiser les décisions basées sur l'IA de manière responsable et en toute confiance

Republié par Platon

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Avec tout le buzz entourant les technologies d'intelligence artificielle (IA) telles que ChatGPT, la question devient "comment exploiter au mieux la puissance de ces outils pour générer des résultats commerciaux ?"

Dans l'environnement économique incertain d'aujourd'hui, les ceintures se resserrent à tous les niveaux et les priorités d'investissement passent des projets farfelus et fulgurants à applications pratiques à court terme. Cette approche signifie trouver des opportunités où l'IA peut être appliquée de manière pratique pour améliorer la vitesse et la qualité de la prise de décision basée sur les données.

Pour les banques, ces opportunités existent dans de nombreux domaines – de l'extension des offres de crédit et de la personnalisation du traitement des clients à la détection des fraudes et à l'identification des comptes à risque. Cependant, dans le secteur hautement réglementé des services financiers, tirer parti de l'IA pour automatiser ces types de décisions ajoute une couche de risque et de complexité.

Pour mettre la prise de décision basée sur l'IA entre les mains de l'entreprise et obtenir des résultats réels et significatifs, les équipes technologiques doivent fournir le cadre approprié pour développer et déployer des modèles d'IA de manière responsable.

Qu'est-ce que l'IA responsable et pourquoi est-elle si importante ?

IA responsable est une norme garantissant que l'IA est sûre, digne de confiance et impartiale. Il garantit que les modèles d'IA et d'apprentissage automatique (ML) sont robustes, explicables, éthiques et auditables.

Malheureusement, selon les dernières État de l'IA responsable dans les services financiers rapport, alors que la demande de produits et d'outils d'IA est en hausse, la grande majorité (71 %) n'ont pas mis en œuvre l'IA éthique et responsable dans leurs stratégies de base. Plus alarmant, seulement 8 % ont déclaré que leurs stratégies d'IA étaient pleinement matures avec des normes de développement de modèles constamment mises à l'échelle.

Au-delà des implications réglementaires, les institutions financières ont la responsabilité éthique de s'assurer que leurs décisions sont justes et impartiales. Il s'agit de faire ce qu'il faut et de gagner la confiance des clients à chaque décision. Une première étape importante consiste à devenir profondément sensible à la façon dont les algorithmes d'IA et de ML auront finalement un impact sur de vraies personnes en aval.

Comment s'assurer que l'IA est utilisée de manière responsable

Les institutions financières doivent placer les meilleurs intérêts de leurs clients au premier plan de leurs investissements technologiques.

Cela signifie avoir des pratiques de gouvernance de modèle robustes qui garantissent la transparence et l'auditabilité de tous les actifs à l'échelle de l'entreprise - de l'idéation et des tests au déploiement et à la surveillance des performances de post-production, aux rapports et aux alertes.

Cela signifie comprendre comment les modèles et les systèmes arrivent à des décisions. La technologie basée sur l'IA doit faire plus qu'exécuter des algorithmes - elle doit fournir une transparence totale sur la raison pour laquelle une décision a été prise, y compris les données utilisées, le comportement des modèles et la logique appliquée.

Une plate-forme d'entreprise unifiée fournit un espace commun pour créer, tester, déployer et surveiller les stratégies d'analyse et de décision. Les équipes peuvent suivre comment et où les modèles sont utilisés, et surtout, quelles décisions et quels résultats ils conduisent. Cette boucle de rétroaction offre une visibilité essentielle sur les impacts de bout en bout des décisions basées sur l'IA dans toute l'entreprise.

Débloquez un avantage secret grâce à la simulation

Concevoir des stratégies de décision robustes et des solutions d'IA nécessite souvent un certain niveau d'expérimentation. Le processus de développement doit inclure des étapes de test et de validation adéquates pour s'assurer que la solution répond à des normes rigoureuses et fonctionnera comme prévu dans le monde réel.

Avec des vues agrégées et détaillées, les tests de décision peuvent révéler comment les données d'entrée se déplacent tout au long de la stratégie pour produire une sortie. Cela fournit une traçabilité utile à des fins de débogage, d'audit et de gouvernance.

Pour aller plus loin, la possibilité de simuler des scénarios de bout en bout donne aux utilisateurs la boule de cristal dont ils ont besoin pour explorer de manière créative des idées et répondre aux tendances émergentes. Les tests de scénarios, utilisant une combinaison de modèles, d'ensembles de règles et d'ensembles de données, fournissent une analyse « hypothétique » pour comparer les résultats aux résultats de performance attendus. Cela permet aux équipes de comprendre rapidement les impacts en aval et d'affiner les stratégies avec les meilleures informations possibles.

La combinaison des capacités de test et de simulation au sein d'une plate-forme unifiée pour la prise de décision par l'IA aide les équipes à déployer des modèles et des stratégies rapidement et en toute confiance.

Rassemblez tout avec l'intelligence appliquée

Avec la bonne base, les équipes technologiques peuvent créer un écosystème décisionnel connecté avec une visibilité de bout en bout sur l'ensemble du cycle de vie analytique. Cette fondation accélère le développement pratique de l'IA et facilite la mise en production de plus de modèles, inaugurant une nouvelle ère de résolution des problèmes du monde réel avec l'intelligence appliquée.

En savoir plus sur la façon dont Plateforme FICO donne aux grandes banques la confiance dont elles ont besoin pour agir rapidement, déployer l'IA de manière responsable et produire des résultats à grande échelle.

– Jaron Murphy, partenaire des technologies décisionnelles, FICO