Alors que l’adoption de l’AI dans les services financiers dépasse le stade expérimental, les institutions se concentrent de plus en plus sur la façon de mettre à l’échelle l’AI de manière conforme, fiable et opérationnellement efficace. Relever ce défi demande bien plus que de solides modèles. Cela dépend d’une infrastructure de confiance, de la gouvernance et d’une mise en œuvre disciplinée.
Dans ce contexte, Rikkeisoft et le Forum économique Suisse-Vietnam (SVEF) ont réuni des voix du gouvernement, de la finance, du secteur juridique, de l’innovation et de la technologie à Zurich pour un échange concret sur ce qu’il faut réellement pour déployer l’AI dans des environnements financiers réglementés.
La vraie question n’est plus « faut-il le faire » – c’est « comment le faire »
Parmi les présentations principales, les séances de table ronde et les échanges de cas ciblés, un thème a émergé clairement : les institutions financières ont largement dépassé la question de savoir si l’AI a sa place dans leurs opérations. Le défi pressant maintenant est comment la mettre en œuvre de manière à créer des résultats de confiance, reproductibles et auditables.
Les sujets qui ont ancré la discussion incluaient :
- Applications de l’AI dans les opérations des services financiers
- Infrastructure numérique de confiance dans les environnements réglementés
- Automatisation de la conformité et technologie réglementaire
- Automatisation des flux de travail KYC / AML
- Surveillance des fraudes et analyse des transactions
- Intégration des données et rapports réglementaires
- Opportunités de collaboration Suisse-Vietnam en FinTech et innovation
Précision plutôt que créativité : ce que signifie réellement l’AI dans les flux de travail réglementés
Dans les services financiers, l’AI ne devrait pas être abordée comme une tendance technologique en elle-même. Le cadre le plus solide est d’appliquer l’AI à des problèmes opérationnels clairement définis, en particulier dans les flux de travail où la précision, l’auditabilité et le contrôle sont non négociables.
Selon M. Son Bui, Directeur du Centre de livraison – Marché mondial chez Rikkeisoft, 04 principes doivent être soulignés comme particulièrement pertinents pour les institutions naviguant dans cette situation :
- L’AI dans les services financiers devrait privilégier la précision à la créativité. Dans les flux de travail réglementés, la valeur provient de la cohérence, de la structure et de l’auditabilité, non pas de la nouveauté. La capacité à produire le même résultat fiable à grande échelle, sous le contrôle de la conformité, compte bien plus que la capacité générative seule.
- La responsabilité humaine reste au cœur du déploiement de l’AI. L’AI peut améliorer significativement la vitesse et la cohérence, mais la validation finale et la prise de décision exigent toujours l’expertise humaine. Les institutions qui traitent l’AI comme un remplacement du jugement professionnel tendent à rencontrer les mêmes lacunes de gouvernance qu’elles tentaient de résoudre.
- La mise à l’échelle de l’AI commence par le bon problème opérationnel, pas la technologie elle-même. Les organisations qui commencent par des problèmes commerciaux clairs et appliquent l’AI spécifiquement pour réduire les frictions et améliorer les contrôles, surpassent régulièrement celles qui commencent par le modèle puis raisonnent à l’envers.
- L’AI augmente l’expertise humaine plutôt que de la remplacer. Les résultats les plus solides émergent de la combinaison de l’efficacité de la machine avec le jugement métier. Aucun des deux n’est suffisant seul dans un environnement réglementé.
Gouvernance et infrastructure : le socle qui rend la mise à l’échelle possible
La capacité technique n’est qu’une partie de ce qui rend l’AI déployable à grande échelle dans les services financiers. La gouvernance et l’infrastructure de confiance sont tout aussi fondamentales et souvent les facteurs décisifs quant à la transition des initiatives d’AI de la phase pilote à la production.
Tout au long du dialogue, M. Son Bui et les panélistes ont convergé sur 03 priorités clés :
- Une infrastructure numérique de confiance comme préalable, non pas une réflexion après coup, pour mettre à l’échelle l’AI dans la finance ;
- La confiance numérique transfrontalière et l’alignement sur les normes internationales, en particulier à mesure que les institutions opèrent dans plusieurs juridictions ;
- Une collaboration Suisse-Vietnam plus solide comme voie pratique d’échange de connaissances et de codéveloppement en technologie financière.
Les cas d’usage opérationnels discutés lors de la séance de table ronde comprenaient l’automatisation des flux de travail de conformité, la gestion des données d’entreprise et la déclaration réglementaire, ancrant ces priorités dans des défis institutionnels concrets plutôt que des préoccupations théoriques.
Ce que cela signifie pour les institutions financières à l’avenir
Le chemin de l’expérimentation de l’AI au déploiement à l’échelle de production n’est pas principalement un problème technique. C’est un problème de gouvernance, d’infrastructure et de discipline de mise en œuvre. Les institutions qui le reconnaissent tôt ont tendance à construire des programmes d’AI plus résilients, capables de résister à l’examen réglementaire, s’intégrer aux flux de travail existants et fournir une valeur cohérente au fil du temps.
La collaboration intersectorielle et transfrontalière, du type exploré entre la Suisse et le Vietnam, pointe également vers une opportunité plus large : les institutions et les partenaires technologiques les mieux placés pour être en pointe dans l’AI réglementée seront ceux qui investissent dans les normes communes, la confiance mutuelle et la coopération à long terme, pas seulement la capacité.
Pourquoi l’expérience de mise en œuvre change la conversation
Pour Rikkeisoft, le dialogue de Zurich était plus qu’une opportunité de prendre la parole, c’était le reflet de la position de l’entreprise sur le marché. Avec une priorité stratégique sur la Finance/BFSI et un palmarès construit sur la livraison dans des environnements à hautes exigences, Rikkeisoft apporte quelque chose qui devient de plus en plus rare dans les conversations sur l’AI : la crédibilité de mise en œuvre. La capacité non seulement de discuter de ce que l’AI devrait faire dans les environnements réglementés, mais de montrer comment cela a été fait, à grande échelle, avec la gouvernance construite dès le départ. Alors que les institutions financières recherchent des partenaires technologiques qui peuvent combler l’écart entre l’ambition et la réalité opérationnelle, cette distinction compte.
Crédit photo : Rikkeisoft.
