Du tri manuel à la surveillance autonome : pourquoi l’IA agentique doit figurer à l’ordre du jour de la RegTech en APAC

Par Rohith Rajamony, consultant senior en solutions d’affaires APAC, Smartstream

Dans presque toutes les conversations que j’ai eues cette année avec des responsables de la conformité et des opérations dans toute la région APAC, la même tension refait surface. Les attentes réglementaires augmentent plus vite que les effectifs des équipes, les volumes transfrontaliers continuent de grimper et le back-office absorbe toujours l’essentiel de cette pression par des efforts manuels. À Singapour, Sydney ou Tokyo, les analystes passent leurs journées à effectuer les mêmes tâches : traquer les données à travers les systèmes, appliquer des codes de motif, rédiger des e-mails de suivi et attendre les réponses des contreparties. C’est rigoureux, c’est nécessaire, et c’est aussi là que la majeure partie du risque opérationnel s’accumule silencieusement.

C’est dans ce contexte que je me rendrai au Global RegTech Summit APAC au Marina Bay Sands le 29 avril, où je serai sur la scène de démonstration, dans le cadre du programme d’innovation, pour présenter la solution Smart Agents de Smartstream. En amont de l’événement, je souhaitais partager certains éléments qui ont façonné notre réflexion sur l’IA agentique dans cette région, et pourquoi je pense qu’il s’agit du changement le plus important que la RegTech ait connu depuis des années.

Lorsque l’on examine ce qui occupe réellement une équipe opérationnelle en APAC, le constat est frappant. Les données du secteur indiquent que jusqu’à 70 % de l’effort du back-office est absorbé par des flux de travail riches en exceptions : rapprochements, écarts de trésorerie, exceptions de règlement, enquêtes AML et KYC. En APAC, ces chiffres revêtent une dimension régionale particulière. Les institutions opèrent ici à travers des régimes réglementaires fragmentés (MAS à Singapour, HKMA à Hong Kong, ASIC en Australie, JFSA au Japon, etc.), chacun ayant ses propres rythmes de reporting et ses propres exigences en matière de preuves. Ajoutez à cela la complexité des flux transfrontaliers, des fenêtres de règlement multidevises qui se chevauchent rarement et des contreparties ayant des niveaux de maturité d’automatisation très différents, et la charge de travail liée au tri augmente en conséquence.

La plupart des entreprises ont investi massivement dans l’automatisation basée sur des règles et le traitement direct (STP) au cours de la dernière décennie. Ces investissements n’ont pas été vains, mais ils ont atteint un plafond. Le travail restant — par définition les exceptions — est celui avec lequel l’automatisation a le plus de mal : ambigu, contextuel et dépendant des connaissances tacites qui résident dans l’esprit des analystes seniors.

Trois facteurs maintiennent les équipes de conformité et d’opérations dans l’impasse. Les données sont fragmentées entre les systèmes internes, les flux de données de marché, les registres tiers, les e-mails et les plateformes de messagerie, de sorte que les analystes passent leur temps à chercher l’information plutôt qu’à agir. Les connaissances institutionnelles reposent sur des experts individuels plutôt que dans le flux de travail lui-même, ce qui signifie que chaque résolution dépend de la personne qui traite le dossier. Enfin, le flux de travail n’apprend pas. Le même type d’écart se reproduit la semaine suivante, et les mêmes heures sont consacrées à son tri.

Rien de tout cela n’est dû à un manque d’effort. C’est une limite structurelle de la conception de l’automatisation traditionnelle : déterministe, rigide et réactive. Lorsque vous superposez les changements réglementaires, l’évolution des typologies de fraude et les règlements transfrontaliers sur cette base, un point de rupture finit par être atteint.

L’IA agentique, et plus particulièrement Smart Agents, constitue une couche d’intelligence d’un nouveau genre. Plutôt que de répondre à des requêtes isolées ou de suivre un arbre de règles fixe, un agent travaille vers un résultat défini (« résoudre cet écart de règlement », « faire progresser cette alerte KYC vers un état prêt pour la décision »). Il planifie la séquence d’actions, récupère et valide les données nécessaires à travers les systèmes, décide de la voie de résolution appropriée, exécute les mises à jour, gère la communication avec les contreparties et enregistre tout avec une auditabilité complète.

Là où le modèle traditionnel impose à un humain de naviguer entre cinq ou six applications et un fil d’e-mails, le modèle agentique sert les données directement à l’utilisateur, la majeure partie du parcours étant déjà accomplie. Le moment du jugement humain est préservé ; il intervient simplement au point où le jugement est réellement requis, et non après une longue phase de préparation.

Les chiffres sont significatifs. Dans nos mesures contrôlées, une exception qui nécessitait environ 14 minutes d’effort manuel tombe à environ une demi-minute lorsqu’elle est traitée de manière autonome. Cela représente un gain de productivité de près de 29 fois par écart, avec des temps de résolution 30 à 60 % plus rapides et 20 à 40 % d’escalades en moins. Honnêtement, le changement le plus important est qualitatif. Les analystes cessent d’effectuer des tâches répétitives de saisie pour se consacrer au travail de surveillance, de gestion des risques et de reconnaissance des schémas pour lequel ils ont été embauchés.

C’est ici que l’audience RegTech de l’APAC doit prêter attention. L’autonomie sans contrôle est inacceptable pour les régulateurs de cette région, et à juste titre. La MAS, la HKMA et l’ASIC ont toutes été claires : l’explicabilité, la traçabilité et la responsabilité humaine restent non négociables à mesure que les entreprises adoptent l’IA. Un système agentique ne gagne sa place dans le back-office que s’il peut satisfaire ces attentes par défaut.

C’est pourquoi les choix de conception derrière Smart Agents comptent autant que les gains d’efficacité. Chaque action entreprise par un agent est consignée avec une explicabilité totale. La gouvernance est intégrée via des flux de travail de type « maker-checker », une autonomie contrôlée par des politiques et une escalade avec intervention humaine lorsque le jugement est requis. Les contrôles ne sont pas une réflexion après coup greffée sur l’IA ; ils sont le mode de fonctionnement même du système. Pour les responsables de la conformité, cela transforme l’IA agentique d’un débat sur les risques en un débat sur le contrôle, ce qui change radicalement la posture.

Il existe également un argument d’évolutivité qui résonne particulièrement fort en APAC. Les pics de volume ici — qu’ils soient dus au stress du marché, aux fenêtres de reporting réglementaire ou aux poussées d’intégration des contreparties — ont tendance à arriver plus vite que la capacité des entreprises à recruter. Une main-d’œuvre agentique absorbe ces pics sans les cycles d’embauche, de formation et de rotation qu’exige l’augmentation des effectifs. C’est de la résilience, pas seulement de l’efficacité.

Smart Agents est conçu spécifiquement pour les opérations financières riches en exceptions, avec une intégration native dans nos plateformes de rapprochements, de données et de frais, ainsi que des protocoles ouverts pour se connecter aux systèmes tiers et internes. Il apporte une connaissance approfondie du domaine accumulée au cours de décennies de travail opérationnel et de rapprochement, associée aux capacités de raisonnement agentique, d’orchestration et d’apprentissage continu dont les institutions modernes ont besoin. L’accent a été mis tout au long du processus sur une autonomie précise, conforme et auditable, plutôt que sur l’innovation pour elle-même.

Si vous participez au Global RegTech Summit APAC le 29 avril, venez me retrouver sur la scène de démonstration, où je détaillerai comment Smart Agents gère les flux d’investigation réels de bout en bout, et ce que cela représente pour une équipe de conformité sur le terrain à Singapour, Hong Kong, Sydney ou Tokyo. Que vous soyez ou non au sommet, si vous réfléchissez à la place que l’IA agentique devrait occuper dans votre feuille de route 2026, contactez l’équipe Smartstream pour entamer la conversation sur ce que Smart Agents pourrait apporter à vos opérations.