L'IA dans la banque
L'IA dans la banque : détection de la fraude, décision de crédit, service client, et les fortes contraintes d'explicabilité, d'équité et de gouvernance réglementaire des modèles.
L'IA transforme la banque sur la décision de crédit, la détection de la fraude, le trading, le service client et la conformité, mais distinguer une vraie capacité du discours commercial demande un jugement structuré. Ce bloc développe l'aisance sur la façon dont les concepts fondamentaux de l'IA se traduisent dans les contraintes propres à la banque : décisions régulées, infrastructures de données historiques, modèles à fort enjeu. Vous cartographierez les endroits où l'IA crée de la valeur réelle le long de la chaîne de valeur bancaire, apprendrez à évaluer les solutions et leur ROI sans vous laisser prendre par des promesses gonflées, et comprendrez les cadres réglementaires et de risque (model risk management, fair lending, explicabilité) qui encadrent le déploiement. L'objectif : une aisance sectorielle, avec assez de bases techniques pour challenger les vendors, évaluer les business cases et poser les bonnes questions de gouvernance, sans avoir à construire les modèles vous-même.
Ce que vous allez maîtriser
- Expliquer les concepts fondamentaux de l'IA et du machine learning à partir d'exemples bancaires (credit scoring, détection de fraude, prévision)
- Identifier où les applications d'IA apportent une valeur réelle le long de la chaîne de valeur bancaire, et où elles surpromettent
- Évaluer les solutions des vendors d'IA et les business cases avec des critères réalistes de ROI et d'adoption
- Appliquer des checklists de gouvernance et des frameworks de model risk pour juger de la maturité d'un déploiement d'IA en contexte bancaire régulé
Termes clés
Modules
Applique les concepts clés de l'IA à des fonctions bancaires concrètes, dans le cadre réglementaire propre au secteur.
Porte sur la cartographie des cas d'usage de l'IA et la construction des décisions ROI, TCO et build-buy-partner.
Couvre le cadre réglementaire, le risque de modèle, la taxonomie des risques liés à l'IA et les contrôles avant déploiement.
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