Enjeux / Objectifs ​

Notre mission : Aider au choix d’une solution IA  issue d'une RegTech- Etude d’évaluation multidimensionnelle dans le choix d’une solution innovante (Intelligence Artificielle/Machine Learning) pour accélérer et sécuriser les processus LCB-FT dit AML-CFT . L'objectif est de diminuer les Faux Positifs et les Faux Négatifs, et d'aller vers une explicabilité des décisions.

Comparer les fournisseurs et la capacité de leur solution à :

  • Répondre aux besoins métiers  et règlementaires des 4 ime et 5ème directives     AML-CFT ;
  • Réduire le nombre  d’alertes générées à tort (faux positifs) et le risque opérationnel afin d’accompagner les opérationnels dans leurs activités de détection et d’analyse - efficacité opérationnelle ;
  • Intégrer l’écosystème de la banque en respectant les standards d’architecture d’entreprise, de sécurité et les processus IT (release management et qualité) ;
  • Proposer des algorithmes de Machine Learning robustes et adaptés, notamment sur les exigences des régulateurs à des fins de traçabilité et d’audit.

Réalisations​

  • Dossier de comparaison des solutions comportant la liste des avantages et inconvénients de chaque scénario ainsi que la description des algorithmes de Machine Learning ;
  • Macro-schéma des architectures cibles et roadmap d’intégration des solutions ;
  • Macro-étude des coûts (licences + installation + run time) ;
  • Questionnaire (270 questions) et notation des solutions par dimension (Architecture, Sécurité, Métiers, IT Compliance et Achats) et Dashboard consolidé des résultats de la notation.

Approche​

Une méthode de comparaison

Multicritères avec effets de seuil conçue spécifiquement pour les besoins de l’étude

Une implication de l’ensemble des acteurs

Afin de fournir une analyse multidimensionnelle en prenant en compte les dimensions Architecture, Sécurité, Métiers, IT Compliance et Achats.

Une approche sur-mesure

Puisque nous avons conçu et adapté une méthode de benchmark et de sélection qui respecte le nombre et l’hétérogénéité des dimensions de choix, tout en définissant une démarche pas à pas compréhensible par l’ensemble des parties prenantes (IT, risques, direction, métier), afin d’obtenir un choix éclairé et partagé dans un temps contraint.

Un dispositif d'expertises complémentaires de quatre consultants dont 2 advisors

Résultats​

  • Etude et validation de la capacité des solutions à intégrer l’écosystème IT : Process, Sécurité, Architecture ;
  • L’étude a été présentée en comité en présence du sponsor qui est le Responsable de la conformité Worldwide, des représentants Métiers - Responsables Compliance et Sécurité Financière - et de l’IT (Responsable de l’IT compliance) ;
  • Une session d’acculturation autour de l’intelligence artificielle a été réalisée avec les parties prenantes afin qu’ils puissent identifier les apports et impacts du Machine Learning à différents niveaux de la chaîne de valeur ;

RÉSULTATS  en mots clefs : forfait réalisé dans les délais et le budget -Impact Monde – Regard du Groupe sur le résultat de l’étude.  

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