Cadrage stratégique de cas d’usage IA en banque (fraude, LCB/FT, risques)

• Identifier les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée pour la banque
• Évaluer les risques réglementaires et opérationnels associés aux projets IA
• Prioriser les initiatives IA selon leur impact stratégique et conformité

Directions innovation, risques, conformité et data

Connaissance des projets IA et enjeux data en banque

• Analyser les besoins métiers et les processus existants pouvant bénéficier de l’IA
• Identifier les cas d’usage pertinents pour la fraude, la LCB-FT et la gestion des risques
• Évaluer l’impact réglementaire et opérationnel de chaque projet IA
• Mesurer la valeur ajoutée et la faisabilité technique des initiatives
• Définir les objectifs et indicateurs de performance pour chaque cas d’usage
• Cadrer les besoins en données et outils nécessaires
• Prioriser les projets selon les ressources et l’impact attendu
• Anticiper les risques éthiques, légaux et de gouvernance
• Proposer un plan d’action structuré et réaliste
• Structurer la gouvernance et le suivi des initiatives
• Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des recommandations

• Identification et cadrage des cas d’usage
• Évaluation et priorisation des projets
• Définition de la feuille de route et recommandations

• Projets IA alignés et sécurisés
• Optimisation des ressources et priorisation des initiatives
• Création de valeur mesurable et contrôlée