Principaux enseignements de la discussion avec Johan Bryssinck, chef de programme pour l'IA/ML chez Swift, Chalapathy Neti, responsable de la plateforme IA/ML chez Swift, et Tobias Hann, PDG de Mostly AI, lors du sommet sur l'IA pour les services financiers organisé par Artefact - 12 juin 2024.

À propos de Johan Bryssinck : Chez Swift, il dirige l'adoption de l'intelligence artificielle pour améliorer les produits et les services. Avec plus de 20 ans d'expérience, il se concentre sur la stratégie d'entreprise, l'innovation et la technologie, et dirige des partenariats pour résoudre les défis de l'industrie grâce à l'IA.

À propos de Tobias Hann : Il est spécialisé dans les solutions synthétiques data et les solutions basées sur l'IA. Il est titulaire d'un doctorat de l'Université d'économie et de commerce de Vienne et d'un MBA de la Haas School of Business, UC Berkeley, et possède une vaste expérience dans le domaine des logiciels, data, et de l'apprentissage automatique.

À propos de Chalapathy Neti : Chez Swift, il développe des plateformes d'IA à l'échelle de l'entreprise. Il possède une vaste expérience de l'IA et des solutions cloud et a occupé des postes de direction chez IBM, notamment en tant que vice-président d'IBM Watson Education et directeur de la transformation des soins de santé.

Introduction

La discussion se concentre sur les défis importants auxquels est confronté le secteur des services financiers, notamment en ce qui concerne la criminalité financière, la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent. On estime que ces problèmes coûtent environ 480 milliards de dollars au niveau mondial. La résolution de ces problèmes à grande échelle nécessite une innovation collaborative, principalement parce que data est dispersé dans de multiples silos.

Rôle des produits synthétiques data

Le site data synthétique apparaît comme un catalyseur essentiel de cette innovation collaborative. Swift, l'une des principales sociétés de rails de paiement, facilite un volume important de transactions du PIB mondial et collabore avec de nombreuses institutions dans le monde entier. Pour lutter efficacement contre la criminalité financière, Swift collabore avec des partenaires afin d'utiliser de manière responsable le site synthétique data pour l'innovation.

Approche de la criminalité financière

Johan s'attarde sur le problème persistant de la fraude, soulignant la nécessité d'une collaboration pour lutter contre ce problème. Malgré les avancées technologiques, la fraude continue d'augmenter, en partie à cause de la fragmentation des méthodes de paiement et de l'existence de data silos. Swift, en collaboration avec le Future of Financial Intelligence Service, a observé des améliorations significatives dans la détection et la prévention des fraudes grâce à des initiatives de partage sur data .

Détection des anomalies et IA

L'ambition de Swift est de construire un modèle avancé de détection des anomalies pour le suivi des transactions en temps réel. La collaboration avec les banques et l'exploitation de l'IA dans les services de contrôle des paiements ont déjà montré des résultats prometteurs, comme une réduction de 40 % des taux de faux positifs. La prochaine étape consiste à intégrer la détection d'anomalies dans les services de prévalidation des paiements afin de renforcer la sécurité des transactions avant leur lancement.

Informatique confidentielle

L'informatique confidentielle est présentée comme une technologie clé pour la collaboration sécurisée sur data , permettant la protection de data à tous les stades du traitement. Swift a pour objectif d'étendre cette technologie à l'échelle mondiale, en collaborant avec des hypercalculateurs pour atteindre sa vaste clientèle.

Importance de la synthèse data

Toby de Mostly AI discute de l'importance du site synthétique data pour permettre une collaboration sécurisée et efficace sur le site data . L'adresse synthétique data, qui est totalement anonyme, est utile dans divers cas d'utilisation tels que le développement de logiciels, la recherche et l'entraînement de modèles d'IA. Il répond également aux préoccupations de data en matière de protection de la vie privée et aide à créer des modèles d'IA plus robustes et impartiaux.

Défis et orientations futures

La discussion aborde également l'impact de l'IA sur l'emploi et l'émergence de nouvelles sociétés de paiement en tant que concurrents potentiels. Swift continue d'innover en intégrant de nouvelles technologies et en développant ses rails de paiement pour s'adapter à l'évolution du paysage financier.

Conclusion

La conversation souligne l'importance de l'innovation collaborative, de l'IA et de la synthèse data dans la lutte contre la criminalité financière mondiale. Les efforts continus de Swift en matière de détection des anomalies, de collaboration sécurisée sur data et d'utilisation de data synthétique sont essentiels pour améliorer l'intégrité et l'efficacité de l'écosystème financier.