Tout le monde parle de Machine Learning et d'intelligence artificielle (IA). Ce sont devenus des mots à la mode dans de nombreux secteurs, notamment la gouvernance, le risque et la conformité (GRC). Mais que signifient-ils réellement et comment soutiennent-ils le travail des professionnels de la GRC ?

Avant de se plonger dans ce sujet, il serait peut-être préférable de se poser la question suivante :

Quelle est la différence entre le Machine Learning et l'IA ?

L'objectif de l'IA est de permettre aux machines intelligentes de penser et d'agir comme des humains. L'IA est souvent utilisée dans des situations où l'adaptation à de nouveaux scénarios est bénéfique.

D'autre part, le Machine Learning est un sous-domaine de l'IA. Son objectif est de faire en sorte que les systèmes tirent des enseignements des données, qu'ils identifient des modèles et qu'ils prennent des décisions sans assistance humaine. En gros, il s'agit d'apprendre et d'adapter les ordinateurs, sans avoir besoin de les programmer.

En résumé, le Machine Learning utilise ses expériences pour rechercher des modèles et en tirer des enseignements. L'IA utilise ses expériences pour acquérir des connaissances/compétences et des informations sur la manière d'appliquer ces connaissances dans de nouvelles circonstances.

Les deux technologies présentent de nombreuses utilisations commerciales intéressantes, mais le Machine Learning a reçu plus d'attention et a été plus largement adopté. Cela s'explique principalement par sa capacité à résoudre les problèmes commerciaux critiques auxquels sont confrontées de nombreuses organisations mondiales.

Aussi en quoi le Machine Learning aide-t-il la GRC ?

Le Machine Learning a des applications très importantes dans divers contextes et rôles de la GRC. Nous en examinons un certain nombre dans notre livre électronique intitulé «  Le Machine Learning pour les professionnels de la gouvernance », mais en voici quelques exemples :

• La gestion des risques et des opportunités à partir de facteurs plus avancés que les seuils d'appétit pour le risque, les estimations et les réponses.
• L'identification des schémas de fraude et de gaspillage, l'exploitation des données financières et l'utilisation des techniques prédictives pour mettre au point des contrôles plus efficaces.
• La compréhension et la prévention des cybermenaces en analysant les données et en tirant automatiquement des leçons des attaques réussies.
• Un meilleur usage des technologies complémentaires comme l'automatisation robotique des processus pour améliorer les processus, pour affiner les décisions prises par ordinateur et pour améliorer les algorithmes.

Il y a évidemment bien plus de possibilités, mais nous allons nous concentrer sur la façon dont cela aide à la gestion des risques. En analysant de grands ensembles de données en peu de temps, le Machine Learning modifie la façon dont les risques sont évalués. Voici quelques exemples de la façon dont il peut être utilisé dans la gestion des risques.

Détermination de la solvabilité

Les prêteurs peuvent déterminer la solvabilité des emprunteurs potentiels en examinant des ensembles de données comme leur empreinte numérique. Cette pratique est devenue plus courante pour évaluer les emprunteurs ayant peu ou pas d'antécédents de crédit.

Plusieurs entreprises utilisent cette technologie dans leurs systèmes pour examiner d'autres sources de données (comme l'utilisation des réseaux sociaux, l'historique de navigation et les GPA) afin de générer des credit scores plus précis. Une étude du MIT a montré que cela pourrait réduire les pertes bancaires des clients en retard de paiement jusqu'à 25 %.

Identification des risques opérationnels

De la PME à la multinationale, le risque opérationnel est présent dans toutes les organisations. Voici quelques façons dont le Machine Learning peut aider à réduire les risques opérationnels.

• Menaces sur la cybersécurité. Il peut utiliser des analyses statistiques et des algorithmes pour arrêter les menaces avant qu'elles ne fassent des dégâts. Par exemple, la technologie antispam se base dessus pour se protéger contre les spammeurs en analysant la langue utilisée dans des millions de messages pour détecter les menaces potentielles.
• Tentatives de blanchiment d'argent. Le coût de la mise en conformité avec la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) est estimé à 23,5 milliards de dollars par an. Les techniques de regroupement permettant de classer les transactions en fonction de leur degré de suspicion ou de détecter les personnes aux comportements similaires qui travaillent ensemble peuvent mettre au jour des tentatives de blanchiment d'argent.

Affectation des ressources

En utilisant les données passées pour projeter les transactions d'une période à l'autre, les responsables du risque peuvent déterminer où diriger les ressources. Le Machine Learning aide les responsables du risque à prévoir automatiquement quelles succursales sont susceptibles d'échouer à un audit et lesquelles sont susceptibles de réussir. Cela leur permet de concentrer leurs efforts sur les endroits qui nécessitent plus d'attention.

Modélisation de scénarios

Les responsables du risque peuvent modifier les données d'entrée pour connaître l'impact qu'elles pourraient avoir sur les résultats prévus (p. ex., comment elles pourraient augmenter ou diminuer les scores de risque). La technologie peut explorer une multitude de modèles, permettant aux professionnels de la GRC de faire des prédictions et de continuer à les répéter et à les affiner.

Suppression de la notation subjective du risque

L'un des principaux avantages du Machine Learning est sa capacité à supprimer la notation subjective du risque. En introduisant des données dans les systèmes - et en utilisant un modèle pour déterminer les scores de risque fondées sur les données - vous évitez le processus manuel et humain de notation des risques, qui est souvent inexact.

Et ensuite ?

Le concept de Machine Learning n'est pas nouveau. Beaucoup de temps, d'efforts et de recherches ont été consacrés à son développement et à sa création, et le Machine Learning a été adapté au fil du temps pour être prêt pour notre environnement numérique actuel. Le Machine Learning élève les processus et les systèmes existants. L'automatisation rationalise le travail, améliore l'allocation de vos ressources et libère votre personnel pour qu'il puisse se concentrer sur les choses qui requièrent une réelle attention humaine.

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