Scoring crédit, détection fraude et tarification
Le secteur financier est doublement impacte : par l'EU AI Act et par les reglementations sectorielles existantes (Bale III, Solvabilite II, MiFID II, DORA). Les systèmes de scoring crédit et de détection de fraude sont classes haut risque. La transparence algorithmique et l'explicabilite des décisions sont des exigences centrales.
Scoring et évaluation de solvabilite = haut risque (Annexe III, 5b)
Évaluation de solvabilite et scoring crédit sont explicitement haut risque. Détection de fraude peut l'être selon l'usage.
Les décisions de crédit doivent être explicables. Le client doit comprendre pourquoi sa demande est acceptee ou refusee.
Données d'entrainement representatives, absence de biais socio-economiques, tests sur populations diversifiees.
Un analyste crédit humain doit pouvoir contester et annuler les décisions du système de scoring.
Évaluation automatisée de la solvabilite des demandeurs de crédit. Obligation d'explicabilite renforcee et tests de biais sur critères socio-economiques.
Systèmes de détection d'operations suspectes. Classe limite sauf si utilise pour des décisions impactant l'accès aux services financiers.
Calcul automatise de primes d'assurance. Risque de discrimination par proxy (code postal, profession). Tests de biais obligatoires.
Le trading haute fréquence n'est pas explicitement liste dans l'Annexe III. Cependant, si le système prend des décisions impactant les clients (conseil financier automatise), il peut être classe haut risque.
DORA (Digital Operational Résilience Act) couvre la résilience opérationnelle IT. L'EU AI Act couvre les risques spécifiques a l'IA. Les deux sont complémentaires et doivent être respectes simultanement.
Identifiez vos systèmes d'IA, leur niveau de risque et les actions prioritaires spécifiques à votre secteur.
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