Johan Bryssinck, responsable du programme IA/ML chez Swift, Chalapathy Neti, responsable de la plateforme IA/ML chez Swift, et Tobias Hann, PDG de Mostly AI – Prévention mondiale de la criminalité financière

La discussion porte sur les défis majeurs auxquels est confronté le secteur des services financiers, notamment en matière de criminalité financière, de fraude et de lutte contre le blanchiment d'argent. On estime que ces problèmes coûtent environ 480 milliards de dollars à l'échelle mondiale. Pour y remédier à grande échelle, il faut faire appel à l'innovation collaborative, principalement parce que data dispersées dans de multiples silos.

data synthétiques data comme un catalyseur essentiel de cette innovation collaborative. SWIFT, acteur majeur du secteur des infrastructures de paiement, traite un volume considérable de transactions représentant une part importante du PIB mondial et collabore avec de nombreuses institutions à travers le monde. Afin de lutter efficacement contre la criminalité financière, SWIFT s'associe à des partenaires pour exploiter data synthétiques de manière responsable data l'innovation.

Johan revient sur le problème récurrent de la fraude, soulignant la nécessité d'une collaboration pour lutter contre ce fléau. Malgré les progrès technologiques, la fraude continue d'augmenter, en partie à cause de la fragmentation des moyens de paiement et de l'existence de data . Swift, en collaboration avec le Future of Financial Intelligence Service, a constaté des améliorations significatives en matière de détection et de prévention de la fraude grâce à des initiatives data .

L'ambition de Swift est de mettre au point un modèle avancé de détection des anomalies pour la surveillance des transactions en temps réel. La collaboration avec les banques et l'utilisation de l'IA dans les services de contrôle des paiements ont déjà donné des résultats prometteurs, comme une réduction de 40 % des taux de faux positifs. La prochaine étape consiste à intégrer la détection des anomalies dans les services de prévalidation des paiements afin de renforcer la sécurité des transactions avant leur exécution.

L'informatique confidentielle est présentée comme une technologie clé pour data sécurisée data , permettant de data à toutes les étapes de leur traitement. Swift vise à déployer cette technologie à l'échelle mondiale, en collaborant avec des hyperscalers afin d'atteindre sa vaste clientèle.

Toby, de Mostly AI, évoque l'importance des data synthétiques data permettre data sécurisée et efficace data . data synthétiques, qui sont totalement anonymes, trouvent des applications dans divers domaines tels que le développement de logiciels, la recherche et l'entraînement de modèles d'IA. Elles permettent également de répondre aux préoccupations data et contribuent à la création de modèles d'IA plus robustes et plus impartiaux.

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 infrastructures de paiement afin de s'adapter à l'évolution du paysage financier.

Cette discussion souligne l'importance de l'innovation collaborative, de l'intelligence artificielle et data synthétiques data la lutte contre la criminalité financière mondiale. Les efforts continus de Swift en matière de détection des anomalies, data sécurisée data et data synthétiques jouent un rôle essentiel dans le renforcement de l'intégrité et de l'efficacité de l'écosystème financier.