La gouvernance, exigence commune pour l’IA bancaire
Les banques déploient l’IA dans leurs opérations à des rythmes très différents, mais Nicholas Smith, directeur commercial de Smartstream, a déclaré à The Asian Banker lors de Sibos que toutes les institutions partagent une exigence : la gouvernance. Qu’elles achètent ou développent l’IA en interne, les banques doivent respecter les attentes réglementaires et maintenir la transparence des décisions automatisées. L’allongement des heures de négociation sur le Nasdaq et l’essor des actifs tokenisés accentuent cette pression sur les cycles de règlement, la qualité des données et la gestion des exceptions.
La réponse de Smartstream est GRIT, un cadre fondé sur la gouvernance (Governance), le retour sur investissement (ROI), l’intégration (Integration) et la confiance (Trust). Il sous-tend Smart Agents, qui examine et traite les exceptions avec traçabilité de chaque action et maintien de la responsabilité humaine. La version 26.10 de Smart Reconciliations Premium, publiée le 26 septembre, applique la même approche aux exceptions de rapprochement.
La qualité des données reste le frein à l’automatisation
L’automatisation n’est fiable que si les données alimentant le processus le sont. Smith a cité des recherches montrant qu’une large part des exceptions provient de données de mauvaise qualité, et cette même faiblesse affecte le reporting réglementaire. L’IA peut corriger les données manquantes ou erronées en amont et parfois résoudre un problème avant qu’il ne se manifeste en aval, prévenant ainsi les ruptures au lieu de seulement les investiguer.
La tokenisation accroît encore les enjeux. Smith a averti que des données de référence inadéquates pour les actifs tokenisés peuvent créer un nouveau profil de risque pour les banques ; davantage d’automatisation et d’actifs numériques renforcent donc le besoin de données gouvernées. Smart Data répond à cette exigence avec un utilitaire de données de référence géré qui s’approvisionne auprès de plus de 100 flux de places de marché.
L’orchestration permet aux banques d’agir sans remplacer les systèmes existants
De nombreuses banques exploitent des parcs applicatifs complexes qui ne peuvent être remplacés rapidement en raison du temps, du coût et du risque de mise en œuvre. Smith s’attend à ce que les couches d’orchestration jouent un rôle transitoire. Smartstream prend en charge la connectivité MCP afin que ses logiciels puissent se connecter aux modèles de langage de grande taille, aux outils d’IA et aux systèmes amont de la banque, et Smart Agents fonctionne sur les workflows de rapprochement, de liquidité, de collatéral et d’actions sur titres.
Pour les banques évaluant leurs pilotes, le test consiste à déterminer si un modèle peut se connecter aux données de production, fonctionner dans le cadre des permissions, laisser une piste d’audit et restituer les décisions aux personnes lorsqu’un jugement est nécessaire. Retrouvez l’intégralité de l’entretien dans l’article original sur The Asian Banker.
