Risk sensing et risques émergents
L'IA peut surveiller et synthétiser des signaux internes et externes liés à :
- risque opérationnel;
- regulatory change;
- third-party risk;
- évolutions marché ou géopolitiques;
- conduct;
- cyber et technologie;
- model et AI risk.
L'objectif est de faire ressortir plus tôt une exposition potentielle pour revue professionnelle, pas de déterminer automatiquement la matérialité.
Risk assessment
Les assessments nécessitent souvent des informations issues des politiques, incidents, contrôles, activités business et revues précédentes.
L'IA peut préparer :
- analyse inherent risk;
- mapping des contrôles;
- residual risk;
- synthèse de scénarios;
- incidents comparables;
- éléments de preuve.
Les risk owners et la fonction Risk indépendante restent responsables du challenge et de la validation.
Monitoring et testing des contrôles
Les contrôles génèrent des volumes importants de preuves difficiles à revoir de manière cohérente.
L'IA peut soutenir :
- collecte des preuves;
- revue de performance des contrôles;
- identification des exceptions;
- préparation du testing;
- classification des issues;
- analyse des défaillances récurrentes.
Lorsque le monitoring automatisé est pertinent, seuils, données sources et risques de faux positifs/négatifs doivent être gouvernés.
Obligations réglementaires et compliance monitoring
L'IA peut aider à relier réglementation, obligations internes, politiques, contrôles et processus business.
Applications :
- regulatory inventories;
- extraction des obligations;
- regulatory change assessment;
- policy mapping;
- compliance monitoring;
- support surveillance;
- préparation des preuves.
Legal et Compliance restent responsables de l'interprétation et des conclusions réglementaires matérielles.
Incidents, investigations et remédiation
L'IA peut organiser informations de cas, chronologies, communications, incidents précédents et historique de contrôles.
Elle peut soutenir :
- triage des incidents;
- planning d'investigation;
- root-cause analysis;
- classification des issues;
- suivi des remédiations;
- reporting management.
Les investigations sensibles nécessitent des contrôles stricts d'accès, confidentialité et preuve.
AI et model risk
À mesure que l'IA entre dans les workflows, Risques et Conformité doivent avoir une vue claire de :
- use cases;
- objectif du modèle ou agent;
- données;
- impact décisionnel;
- autonomie;
- évaluation;
- monitoring;
- change control;
- supervision humaine.
La gouvernance IA doit être intégrée au cadre global de risque et contrôle, pas gérée comme une politique isolée.
