Solutions
L'IA bancaire, sous le contrôle du risque et de la conformité
En bref
- Données protégées
- Registre et évaluation des modèles
- Preuves d'audit
- Continuité de service
Vos enjeux
Ce que l'IA doit respecter dans votre secteur
01 - Données clients et secret bancaire
Les données des clients ne doivent ni sortir du périmètre autorisé, ni apparaître dans un prompt envoyé à un fournisseur externe.
02 - Risque de modèle
Chaque modèle utilisé doit être inventorié, évalué et suivi, avec un responsable identifié.
03 - Résilience opérationnelle
Les exigences de résilience, comme celles du règlement DORA, s'appliquent aussi aux services d'IA et à leurs fournisseurs.
Notre réponse
Ce que Navin apporte
- Classification, DLP Presidio et tokenisation avant tout appel de modèle ; modèles locaux pour les données restreintes.
Registre et évaluation des modèles
Registres des modèles et des fournisseurs, évaluation avec Ragas et Promptfoo, red teaming avec garak.Preuves d'audit
Audit chaîné par hash et stockage WORM : chaque réponse se rattache à sa requête, à ses données et à sa politique.Continuité de service
Bascule des fournisseurs, haute disponibilité par service et PRA avec Velero.
Cas d'usage
Des cas d'usage concrets
01 - Assistant des conseillers
Réponses sourcées sur les produits, les procédures et la réglementation interne.
02 - Analyse documentaire KYC
Extraction et contrôle des pièces justificatives, avec validation humaine.
03 - Traitement des réclamations
Qualification, routage et proposition de réponse, sous supervision.
04 - Assistance aux équipes IT
Aide au code et à l'exploitation, avec des secrets qui ne quittent jamais le coffre.
Les autres secteurs
Parlons de vos cas d'usage
Un architecte étudie avec vous vos contraintes et la topologie adaptée.