La digitalisation des services financiers les met à risques

Kris Sharma, Responsable des services financiers chez Canonical partage son expertise sur le sujet.

Ce secteur est prêt à poursuivre sa transformation. Parmi la myriade de technologies, trois se démarquent : l’intelligence artificielle associée au machine learning (IA/ML), l’open source sécurisé et le cloud. 

Les experts du secteur financier reconnaissent la nécessité de migrer vers le cloud pour renforcer la sécurité, améliorer les capacités de détection de la fraude et rationaliser la gestion des réclamations. Les technologies open source jouent un rôle central en leur permettant de maintenir leur agilité et leur avantage concurrentiel. En tirant parti des solutions open source, les entreprises du secteur gagnent en flexibilité et peuvent personnaliser leur pile technologique, favorisant un développement et une adaptabilité rapides. La nature collaborative de l’open source favorise un écosystème dynamique, facilitant le partage des connaissances, accélérant le rythme de l’innovation et permettant de rester leader dans un paysage en constante évolution.

Libérer le potentiel de l’IA/ML dans les services financiers avec MLOps 

Les technologies d’IA/ML jouent un rôle essentiel dans la transformation numérique des banques en améliorant l’expérience client, en détectant et en prévenant la fraude, en améliorant la gestion des risques, en automatisant les processus, en assurant la conformité et en générant des données. 

Les modèles de ML peuvent analyser de grandes quantités de données, de tendances du marché et de facteurs externes pour identifier les risques potentiels et prédire les résultats. AI/ML automatisent les tâches manuelles et répétitives dans les opérations bancaires, augmentant l’efficacité et réduisant les coûts. Par exemple, les systèmes de traitement de documents basés sur l’intelligence artificielle peuvent extraire des informations de divers documents, tels que les demandes de prêt.

Ces dernières années, l’IA/ML ont révolutionné le domaine de l’évaluation du risque de crédit : les algorithmes de ML peuvent analyser de grandes quantités de données et identifier des modèles que les modèles traditionnels peuvent négliger. Cependant, des défis persistent, comme le risque de biais dans les données utilisées pour former les modèles d’IA et de ML. En s’assurant que les modèles sont construits et testés à l’aide d’ensembles de données divers et représentatifs, MLOps protège contre les biais et améliore l’équité et la fiabilité des modèles d’IA dans le domaine financier. 

Comprendre le risque de concentration du cloud 

Alors que la technologie cloud a été adoptée par certaines organisations financières, d’autres ont été plus lentes à s’y intéresser. Pour celles qui opèrent dans le cloud, il offre des ressources évolutives, une infrastructure avancée et des avantages en termes de coûts en éliminant le besoin d’une infrastructure étendue sur site et en réduisant les dépenses opérationnelles.

Pour les entreprises qui n’ont pas encore entamé leur transformation cloud, il est crucial de prendre en compte le risque de concentration du cloud associé à l’utilisation d’une seule plateforme de cloud public. Pour atténuer ce risque, les institutions financières doivent adopter des stratégies multi-cloud hybrides. Cela leur permet de maintenir une approche unifiée et cohérente de la gestion de l’infrastructure. En outre, l’utilisation de plusieurs cloud providers améliore les performances, augmente la résilience des applications et atténue les risques associés à la concentration du cloud. En cas de panne, de défaillance de l’infrastructure ou de cyberattaque majeure, une architecture multi-cloud leur permet de changer de fournisseur de manière transparente et de protéger les données via des sauvegardes. 

Prospérer avec l’open source sécurisé 

L’open source peut jouer un rôle crucial pour aider les banques à construire une transformation numérique durable en fournissant une base pour l’innovation collaborative. Les logiciels open source leur permettent de personnaliser et d’adapter leurs solutions technologiques en fonction de leurs besoins. En ayant accès au code source, elles peuvent modifier et étendre le logiciel pour s’aligner sur leurs exigences, leurs flux de travail et leurs processus métier. 

Les banques ont alors une visibilité totale sur la base de code sous-jacente. Cette transparence permet des audits de sécurité approfondis, l’identification des vulnérabilités et la résolution rapide des problèmes. De plus, la communauté des développeurs open source améliore la sécurité et réduit le risque de failles non détectées ou d’activités malveillantes. Les banques peuvent utiliser des logiciels open source pour concevoir des solutions évolutives et interopérables qui s’intègrent facilement au paysage applicatif existant. Les normes ouvertes et les API facilitent l’interopérabilité avec d’autres systèmes, permettant aux banques de tirer parti des technologies existantes et d’étendre rapidement leurs capacités numériques. 

Le secteur des services financiers est prêt à poursuivre sa transformation, permettant aux entreprises de gagner en agilité, d’améliorer la protection des données et de proposer des expériences personnalisées aux clients. Cependant, il est crucial pour les organisations financières de reconnaître qu’en plus de ces avantages, il existe des risques inhérents.

En mettant en œuvre des stratégies appropriées et en allouant efficacement les ressources, ils peuvent relever ces défis pour proposer des solutions innovantes à grande échelle.