L'intelligence artificielle sur la place financière suisse
Le domaine de « l'intelligence artificielle » (IA) et en particulier de « l'apprentissage automatique » a connu des progrès spectaculaires au cours de la dernière décennie.
D'une part, l'apprentissage automatique a permis de trouver de nouvelles connexions et des solutions à des problèmes sous la forme d'algorithmes pratiquement implémentables qui, sans ces technologies, seraient restés cachés. En revanche, il n’est souvent pas possible d’expliquer en détail comment certains de ces algorithmes sont découverts par la machine. Dans des cas isolés, ces algorithmes entraînent des erreurs difficiles à expliquer. Il existe également des exemples de tels algorithmes qui conduisent – involontairement – à une discrimination systématique.
En raison de l’abondance de données, le marché financier offre un champ prometteur pour l’utilisation de l’IA. Sur la base d'enquêtes menées auprès de banques sélectionnées, la SFMA a dressé au cours de l'année sous revue un premier examen des domaines d'utilisation des applications d'IA. Il s'agit notamment de la surveillance des clients et des transactions, par exemple en matière de blanchiment d'argent, d'utilisation abusive des cartes de crédit et de fraude lors des transactions de paiement; droit de la surveillance. Il se concentrera sur la gestion des données, la gouvernance et l'environnement de contrôle de l'application. Une enquête détaillée menée par la SFMA auprès d'une centaine de compagnies d'assurance suisses a montré que l'IA est déjà largement utilisée dans ce secteur. Les assureurs l'utilisent principalement dans les interactions avec les clients, ainsi que dans le traitement et la distribution des sinistres. L’IA est également utilisée pour les applications de tarification. En matière de gouvernance, les assureurs ont commencé à mettre en place des comités pour professionnaliser et développer davantage leurs processus spécifiques à l'IA.
La SFMA a également développé de premières applications basées sur l'IA qui servent à soutenir la supervision basée sur les données. Ces outils sont utilisés depuis plusieurs années et incluent une évaluation automatisée des données pour analyser les irrégularités. De telles applications peuvent être trouvées dans la division Asset Management pour certains véhicules d'investissement et dans la division Banques pour certaines institutions financières. (Extrait du rapport annuel 2021)