Interview de Gautier Mouzelard, Global Head of Industrialization KYC, Acquiring et Trade Finance au sein de BNP Paribas
CGI Business Consulting : Dans le cadre de votre activité, où en êtes-vous aujourd’hui dans la mise en place de l’intelligence artificielle ?
BNP Paribas a lancé plusieurs programmes de transformation sur les activités Trade Finance, KYC et Acquiring qui intègrent notamment l’IA comme levier complémentaire aux autres technologies. L’usage de l’IA est donc déjà une réalité au sein de BNP Paribas avec le lancement de plusieurs cas d’usage qui génèrent de la valeur pour nos clients et la banque.
Pour le Trade Finance, on peut mentionner deux cas d’usage qui sont particulièrement importants. Le premier, basé sur la lutte anti-blanchiment (AML) est réalisé en collaboration avec une regtech. Ce cas d’usage utilise l’IA pour croiser de manière fine des données publiques, fiables et agrégées, fournies par le prestataire de données externes, avec celles de la banque. L’objectif est de compléter le dispositif de lutte anti-blanchiment existant en termes d’information sur les contreparties des clients et les sous-jacents de la transaction. Ceci est un vrai atout pour enrichir le processus de lutte contre le blanchiment sur l’activité Trade Finance au niveau mondial et assurer ainsi une bonne couverture des risques et une plus grande efficacité.
Le deuxième cas d’usage consiste à extraire automatiquement des données non structurées des produits documentaires sous format papier et les transformer en données structurées. Grace à l’IA, les informations relatives à une date, un montant, une contrepartie, ou encore un bénéficiaire, peuvent être identifiées dans les documents et extraites automatiquement à hauteur de 80% de façon structurée et fiable, les 20% restants étant traités par les collaborateurs. Cela permet un gain de temps considérable et également une meilleure efficacité opérationnelle dans le processus de traitement des dossiers. Il y a un aspect très vertueux en matière de création de valeur dans l’organisation grâce aux outils d’IA dont le principal défi consiste à comprendre le contexte des informations mises à disposition dans un document. Un autre cas d’usage porte sur le métier du Cash Management pour lequel l’IA permet de détecter plus rapidement des éléments liés à la fraude pour les clients de la banque avec des taux de détection considérablement améliorés.
Un dernier exemple est lié au projet de transformation KYC des Corporate de l’ensemble des activités de la banque. Des projets pilotes sont lancés avec de l’IA pour croiser les bases de données clients internes avec des données publiques externes afin de collecter automatiquement des informations clients fiables et faciliter ainsi le travail des équipes en interne lors de l’onboarding ou de la recertification.
Pensez-vous qu’une solution d’IA doit être conçue et maîtrisée en interne ou celle-ci peut-elle être confiée à des tiers ?
Au sein de BNP Paribas, un choix hybride est en général adopté. Sur des cas d’usage nécessitant une expertise [Pour lire la suite, télécharger le PDF]
