Les applications de l'IA générative dans la gestion des risques : 10 exemples concrets issus d'entreprises pionnières du secteur

Un guide pratique destiné aux responsables de la gestion des risques et de l'innovation, qui explore les possibilités d'application de l'IA générative dans les domaines du crédit, de la lutte contre la fraude, de la conformité et des opérations.

Au sein des équipes de direction et des groupes de travail chargés de la transformation dans le secteur des services financiers, une question revêt de plus en plus d’urgence : comment pouvons-nous mettre en œuvre de manière réfléchie l’IA générative (GenI) dans la gestion des risques ?

Il ne s'agit pas simplement d'une tendance technologique, mais d'un changement stratégique dans la manière dont les décisions sont prises. Qu'il s'agisse de l'évaluation du crédit, de la prévention de la fraude ou de la conformité, les équipes chargées de la gestion des risques subissent une pression croissante pour prendre des décisions plus rapides, plus judicieuses et plus adaptatives. On attend d'elles qu'elles détectent plus tôt les menaces émergentes, qu'elles adaptent leurs politiques à des segments de clientèle de plus en plus nuancés et qu'elles opèrent avec une efficacité et une transparence accrues, le tout à grande échelle.

L'IA, et en particulier l'IA générative (GenAI), offre une voie prometteuse pour l'avenir. Lorsqu'elle est intégrée à une infrastructure décisionnelle moderne, elle améliore la manière dont les équipes évaluent les risques, réduit les frictions opérationnelles et ouvre de nouvelles perspectives pour créer de la valeur. Mais face à la multitude d'informations qui circulent sur le marché, il peut être difficile de savoir par où commencer.

Ce guide a pour objectif d'apporter des éclaircissements. Nous allons examiner trois domaines à fort impact dans lesquels l'IA générative (GenAI) fait déjà une différence tangible, et passer en revue dix applications concrètes grâce auxquelles les équipes de gestion des risques de premier plan obtiennent déjà des résultats aujourd'hui.

Dans l’ensemble des institutions, nous observons trois domaines distincts dans lesquels l’IA générative apporte déjà une valeur ajoutée significative. Chacun d’entre eux représente une opportunité à fort effet de levier pour repenser la manière dont les décisions sont prises, gérées et mises en œuvre.

Les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent améliorer considérablement les processus décisionnels fondamentaux. En synthétisant des ensembles de données vastes et variés — notamment des documents financiers structurés et des informations non structurées telles que les communications avec les clients et les actualités du marché —, l’IA fournit des analyses nuancées qui viennent compléter les politiques élaborées par l’homme. Cela permet aux équipes chargées de la gestion des risques de détecter des tendances subtiles, de s’adapter rapidement à l’évolution des conditions et d’intégrer un éventail plus large de données sans accroître la complexité.

Par exemple, dans le cadre de l'évaluation du risque de crédit, l'IA générative peut identifier les premiers signes de risque liés à un emprunteur en analysant ses comportements en ligne et l'historique de ses transactions, offrant ainsi un contexte qui va au-delà des scores de crédit traditionnels. En matière de détection des fraudes, les modèles d'IA générative peuvent évaluer la plausibilité des données saisies (par exemple, les revenus par rapport à la profession) afin de signaler des schémas suspects qui échappent souvent aux systèmes basés sur des règles.

L'IA générative transforme également le rôle de l'analyste des risques en rendant plus accessibles des capacités avancées de prise de décision. Alors qu'auparavant, des obstacles techniques limitaient la possibilité d'expérimenter, l'IA générative permet désormais aux analystes de concevoir, de tester et d'affiner des stratégies sans avoir à écrire de code ni à faire appel à des équipes d'ingénieurs.

Par exemple, l’IA générative peut suggérer des améliorations à la logique existante, identifier les cas limites et faciliter la réalisation rapide de tests A/B afin d’affiner les stratégies de gestion des risques. De plus, les analystes peuvent intégrer et évaluer de nouvelles sources de données — structurées ou non structurées — sans avoir à supporter la charge de travail liée au prétraitement manuel ou à la validation technique.

Ensemble, ces capacités font évoluer la stratégie de gestion des risques d’une approche statique et réactive vers une approche dynamique et itérative. Les analystes peuvent désormais passer rapidement de l’hypothèse à la mise en œuvre, ce qui améliore la précision des décisions et favorise une culture d’optimisation continue.

L'IA générative permet également d'automatiser des processus manuels et sujets aux erreurs, tels que l'analyse de documents, la mise en correspondance des données et le tri des dossiers, depuis l'intégration des clients jusqu'au suivi des transactions. Cette automatisation réduit non seulement le risque d'erreur humaine, mais permet également aux équipes opérationnelles de s'adapter efficacement à l'évolution des besoins et de concentrer leurs efforts sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

En voici quelques exemples :

Utilisée à bon escient, l’IA générative (GenAI) dans le domaine de la gestion des risques ne se contente pas d’améliorer la technologie : elle est le moteur d’un changement significatif dans trois domaines clés :

L'IA générative apporte une nouvelle dimension de précision et d'adaptabilité aux stratégies en matière de crédit, de lutte contre la fraude et de conformité. Les décisions gagnent en cohérence, tiennent davantage compte du contexte et s'alignent sur les objectifs commerciaux en constante évolution.

En réduisant la charge de travail manuel, l'IA permet de diminuer les coûts d'exploitation. Elle permet également de réduire la dépendance vis-à-vis des ressources d'ingénierie, ce qui permet à ces dernières de se consacrer à des initiatives plus stratégiques.

Des décisions plus rapides, moins de faux positifs et moins de frictions se traduisent directement par de meilleurs résultats pour les clients. Qu'il s'agisse de décisions de crédit instantanées ou d'un processus d'intégration simplifié, l'IA générative vous aide à répondre aux attentes croissantes.

Dans l'ensemble du secteur financier, l'IA générative passe du stade de l'expérimentation à celui de la mise en œuvre. Nous montrons ci-dessous comment les équipes de pointe des fintechs et des banques intègrent l'IA générative dans leurs processus décisionnels clés, ce qui se traduit par des gains mesurables en termes de précision, d'efficacité et d'expérience client.

Les modèles d'IA générative peuvent analyser et synthétiser des informations accessibles au public sur Internet — telles que des articles d'actualité, des sites web ou des communiqués de presse — afin de mettre en évidence des signaux de risque liés à un emprunteur ou à une entreprise. Cette fonctionnalité permet d'enrichir les évaluations de crédit d'un contexte supplémentaire, en complément des données financières traditionnelles et des informations issues des fichiers de crédit.

Les modèles de langage de grande envergure (LLM) sont capables d'évaluer si des données individuelles semblent logiquement cohérentes lorsqu'elles sont considérées dans leur ensemble — par exemple, si un revenu déclaré correspond à une profession donnée, ou si le coût d'une transaction correspond au service décrit. Ce type de contrôle de plausibilité peut compléter les méthodes existantes de détection des fraudes en mettant en évidence des schémas inhabituels qui pourraient échapper à des règles statiques.

Les « copilotes » GenAI peuvent aider les fonctions de gestion des risques à optimiser les politiques de crédit en les aidant à rédiger du code complexe, à déboguer des logiques et à tester des règles. Grâce aux modèles de langage de grande envergure (LLM), ces copilotes interprètent la structure et les résultats des politiques pour fournir des conseils adaptés au contexte, ce qui accélère le processus d’itération sans accroître la dépendance vis-à-vis des équipes d’ingénierie.

Dans les processus liés à la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et à la conformité, les assistants basés sur l’IA générative (GenAI) peuvent compiler et résumer les détails pertinents des dossiers — tels que les contreparties, les schémas récurrents et le contexte historique — afin de permettre des enquêtes plus rapides et mieux étayées suite à des alertes. Cela permet aux équipes d’évaluer plus efficacement les risques potentiels, sans modifier les normes de surveillance existantes.

Les assistants IA peuvent également être utilisés pour examiner les alertes KYB, générer des résumés clairs des dossiers et recommander des mesures visant à accélérer la prise de décision manuelle. Pour les dossiers à faible risque ou courants, les assistants IA peuvent résoudre automatiquement les alertes dans leur intégralité, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les enquêtes complexes tout en améliorant l'efficacité et la cohérence globales.

Les agents IA conversationnels ont le pouvoir de transformer la manière dont les équipes de recouvrement gèrent les remboursements en automatisant les prises de contact via les canaux vocaux et de chat, à grande échelle et avec une touche personnelle.

Ces agents alimentés par l’IA peuvent gérer de manière autonome les interactions de routine liées aux remboursements, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les cas complexes et les tâches à plus forte valeur ajoutée. Credix, une fintech qui aide les PME à accéder au crédit sur les marchés émergents, a adopté cette approche en déployant deux agents personnalisés, « Bruna » et « Bruno », qui automatisent désormais entièrement son processus de recouvrement.

L'IA générative peut aider les équipes chargées de l'intégration à normaliser les adresses soumises dans des formats variés en les analysant, en les interprétant et en les reformatant selon une structure cohérente. Cela permet de réduire les faux positifs lors des contrôles KYC, d'améliorer la qualité des données et de limiter au maximum le recours à une intervention manuelle pour résoudre les problèmes liés au formatage.

Associée à la technologie OCR, l'IA générative permet d'extraire, d'interpréter et de structurer les données issues de documents non structurés tels que les fichiers PDF, les formulaires numérisés et les contrats. Cela réduit le recours à la saisie manuelle des données et accélère des processus tels que l'intégration, la vérification et l'évaluation des risques.

GenAI est capable de traiter en temps réel les documents téléchargés — tels que les états financiers ou les justificatifs de revenus —, d'en extraire les données clés et de les analyser afin de déterminer leur pertinence au regard des critères de souscription. Cela permet de prendre des décisions de crédit plus rapides et plus fluides, tout en réduisant les besoins en vérification manuelle.

Les équipes peuvent concevoir des agents IA personnalisés capables de coordonner plusieurs modèles de langage de grande envergure (LLM) au sein d'un flux de travail structuré afin d'automatiser des tâches de gestion complexes. Par exemple, ces agents peuvent identifier les demandes d'augmentation de limite, récupérer le contexte client, extraire le montant demandé, déclencher une réévaluation, appliquer une logique de classification pour déterminer les besoins en matière d'examen et, en cas d'approbation, mettre à jour les systèmes internes et informer le client.

L'adoption de l'IA générative dans la gestion des risques ne consiste pas à se précipiter vers une automatisation totale. Il s'agit plutôt de jeter les bases nécessaires pour favoriser l'itération, la supervision et la scalabilité. Les équipes les plus performantes commencent par mettre en place une expérimentation structurée, ce qui leur permet d'avancer rapidement sans perdre le contrôle.

Voici trois fonctionnalités à privilégier :

Votre solution pour tirer parti de l’IA générative doit pouvoir s’intégrer facilement à votre infrastructure technologique existante. Cela implique notamment la connexion à des systèmes internes tels que les entrepôts de données, les plateformes CRM et les modèles de risque personnalisés, ainsi qu’à des fournisseurs tiers proposant des données d’identité, de crédit, de fraude ou de conformité. Une plateforme décisionnelle « low-code » et modulable permettra à vos équipes d’orchestrer les flux de données, les politiques et la logique des règles, ainsi que les modèles d’IA, sans nécessiter d’efforts d’ingénierie importants. Cette agilité est essentielle pour s’adapter à de nouveaux produits, marchés ou changements réglementaires.

En matière de gestion des risques, la supervision humaine n’est pas facultative : elle est fondamentale. Recherchez des outils permettant à la logique pilotée par l’IA de coexister avec des stratégies basées sur des règles et des vérifications manuelles. Cela permet d’automatiser les cas à fort volume et à faible variance, tout en transmettant les cas ambigus à des experts. Idéalement, vous pouvez configurer des flux de travail qui acheminent les décisions de manière flexible en fonction du contexte, des scores de confiance ou des seuils opérationnels, afin que vos équipes conservent le contrôle sur les résultats finaux.

Considérez chaque décision prise à l'aide de l'IA comme un processus vérifiable et traçable. Une plateforme robuste doit prendre en charge l'expérimentation de bout en bout, notamment les tests rétrospectifs sur des données historiques, les tests A/B sur le trafic en production et le suivi continu des indicateurs clés de performance. Elle doit également générer des journaux prêts à être audités pour chaque décision, afin que vous puissiez démontrer la conformité, résoudre les problèmes et expliquer les résultats tant aux autorités de régulation qu'aux parties prenantes internes.

Les principes fondamentaux d’une gestion des risques efficace — bon jugement, responsabilité et capacité d’adaptation — ne sont pas près de disparaître. Ce qui change, ce sont les outils à notre disposition. L’IA générative offre un moyen puissant d’étendre l’expertise humaine, de simplifier la complexité et d’accélérer la prise de décision là où cela compte le plus.

En s'appuyant sur une base solide, les équipes chargées de la gestion des risques peuvent agir plus rapidement, réagir de manière plus avisée et créer une nouvelle valeur stratégique, sans pour autant compromettre le contrôle ni la conformité.

Quelle que soit l'étape à laquelle vous vous trouvez dans votre parcours vers l'IA, l'objectif est clair : mettre en place une fonction de gestion des risques plus agile, plus intelligente et plus résiliente pour l'avenir.

Q : Comment l'IA générative est-elle utilisée dans la gestion des risques financiers ?

R : L'IA générative (GenAI) révolutionne la souscription de crédit, la détection des fraudes, la conformité, les opérations et bien d'autres domaines encore. Qu'il s'agisse d'automatiser l'analyse de documents ou d'améliorer la surveillance des transactions, la GenAI aide les équipes chargées de la gestion des risques à prendre des décisions plus rapides, plus adaptatives et plus rentables. 

Q : Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA générative dans la prévention de la fraude ?

R : L'IA générative apporte des capacités de raisonnement qui vont au-delà des systèmes basés sur des règles : elle permet de repérer les incohérences dans les factures, les transactions et les données clients que les modèles traditionnels ne détectent pas. Cela permet de réduire les faux positifs, d'accélérer les enquêtes et de renforcer la prévention de la fraude dans les secteurs de la fintech et de la banque.

Q : L'IA générative peut-elle améliorer les processus de conformité et de lutte contre le blanchiment d'argent ?

R : Oui. GenAI automatise les tâches chronophages telles que le filtrage des sanctions, les contrôles KYB/KYC et le tri des dossiers liés à la lutte contre le blanchiment d'argent. Elle aide les équipes chargées de la conformité à réduire le bruit, à se concentrer sur les dossiers à haut risque et à respecter les exigences réglementaires avec plus de précision et de rapidité.

Q : Comment l'IA générative contribue-t-elle à l'évaluation du risque de crédit ?

R : Dans le domaine de l'évaluation du crédit, l'IA générative enrichit les modèles traditionnels en analysant des données non structurées, en détectant des signaux subtils de risque liés aux emprunteurs et en traitant des documents en temps réel. Cela permet d'accélérer les décisions de crédit et de réduire les taux d'abandon des clients. 

Q : Quelle est la meilleure façon pour les équipes chargées de la gestion des risques de se lancer dans l'IA générative ?

R : La clé réside dans l’expérimentation structurée : il s’agit d’utiliser une plateforme décisionnelle qui associe l’IA aux modèles de risque existants, prend en charge les tests « low-code » et offre des fonctionnalités de surveillance et de piste d’audit. Cela garantit que l’IA générative améliore la prise de décision tout en préservant la conformité et le contrôle. Demandez une démonstration pour découvrir comment la plateforme décisionnelle IA de Taktile peut améliorer vos décisions en matière de risques.