Comment l’intelligence artificielle transforme la conformité dans la finance

Face à l’explosion des obligations réglementaires, les banques et assurances doivent repenser leur approche de la mise en conformité pour contenir des coûts en forte hausse. L’intelligence artificielle (IA) s’impose peu à peu comme un levier stratégique dans ce domaine. De la simplification des processus KYC à la surveillance des transactions frauduleuses, ces outils permettent non seulement d’automatiser des tâches chronophages, mais aussi d'améliorer la fiabilité des contrôles. Alors que les freins restent nombreux, ces technologies redessinent déjà les contours de la compliance financière.

De par leur rôle clé dans le fonctionnement de l’économie, les banques et les assureurs font depuis longtemps partie des secteurs les plus régulés. Au cours des 20 dernières années, les obligations réglementaires pesant sur les services financiers se sont considérablement alourdies.

Résultat, les coûts liés à la mise en conformité ont fortement progressé, tout comme les effectifs employés pour la garantir. Cette hausse résulte en partie des politiques « d’investissement » des banques et assurances dans la compliance. Les institutions financières ne peuvent néanmoins plus laisser les charges liées à la mise en conformité hors de contrôle. Elles sont aujourd’hui de plus en plus nombreuses à déployer des outils de digitalisation et d’automatisation de la mise en conformité.

L’intelligence artificielle générative et les outils de robotisation constituent à ce titre des avancées technologiques majeures. Sans être une solution miracle, l’IA représente en effet une source importante de gains de productivité. Une aubaine alors que les volumes de tâches à effectuer en matière de mise en conformité ne cessent de progresser. Au-delà de la promesse d’optimisation des coûts, le recours à l’IA promet une fiabilisation des processus de contrôle, et donc potentiellement un meilleur respect des normes et contraintes.

Trois cas d’usage de l’IA dans la conformité

En 2024, trois cas d’usage marquants de l’intelligence artificielle ont été déployés dans le domaine de la mise en conformité. Ils devront rapidement être généralisés à toutes les banques et les compagnies d’assurance.

Ils portent sur :

• La simplification de la mise à jour des donnés sur l’identité des clients. Société Générale a par exemple développé Instant KYC. Ce logiciel est notamment utilisé par les activités de banque de détail du groupe, où il scanne 160 variantes de documents pour actualiser chaque mois 500 000 dossiers. Le temps de mise à jour par client tombe alors à 2 secondes, contre une demi-heure à une heure auparavant ;

• L’automatisation de la veille réglementaire. La start-up RegMind a construit son outil sur ce cas d’usage. Elle le présente comme un moyen d’accéder à la réglementation (européenne et nationale) et d’identifier très rapidement les obligations réglementaires pertinentes à la vue du profil de l’utilisateur. Sa solution est notamment utilisée par la MAIF, Crédit Mutuel, Natixis (qui a participé à sa conception) ou SwissLife ;

• La surveillance des transactions suspectes ou frauduleuses. L’analyse de données de paiements peut aider à repérer les transactions associées au blanchiment d’argent ou à la fraude organisée. L’IA peut aussi servir, dans un but similaire, à identifier les connexions entre les personnes, les comptes bancaires et les numéros de cartes de crédit. Chez BNP Paribas, des systèmes d’IA sont notamment utilisés pour booster des solutions de détection de signaux faibles liés à la lutte contre le financement du terrorisme.

À noter que le recours à l’IA demeure très hétérogène dans les services financiers. Les grandes banques se sont davantage approprié cette technologie que les assureurs, qui ont plutôt adopté une posture attentiste. Des obstacles au déploiement de l’IA persistent par ailleurs au sein de certaines fonctions conformité comme le manque de compétences internes, l’absence de budget dédié ou des freins d’ordre plus culturel.