Étude de cas | L’IA générative pour la gestion des risques dans le conseil en informatique
Une société de conseil en informatique de premier plan en Inde s’est engagée dans un projet visant à améliorer la gestion des risques de ses clients dans les opérations financières et comptables. Le client souhaitait adopter une approche proactive pour identifier et atténuer les risques financiers à l’aide de solutions avancées basées sur l’IA. Son objectif était de détecter les fraudes, d’assurer la conformité et d’améliorer les capacités globales de gestion des risques. Pour soutenir le projet, la société de conseil en informatique avait besoin d’un consultant spécialisé dans l’IA de génération pour la gestion des risques afin d’améliorer efficacement ces processus.
Consultport a rapidement réagi en fournissant une liste restreinte de consultants en IA dans les 48 heures. Le cabinet de conseil a sélectionné un consultant ayant plus de 7 ans d’expérience dans le conseil en gestion pour les services financiers et une expérience dans les solutions d’IA. Le rôle du consultant était d’aider à intégrer l’IA générative dans les processus de gestion des risques du client, en tirant parti de WatsonX et de ChatGPT pour analyser les données financières et détecter les risques en temps réel.
Le consultant a travaillé en étroite collaboration avec l’équipe de conseil et le service financier du client pour mettre en œuvre une solution d’IA structurée. L’approche a consisté à :
Intégration des données : consolidation de diverses sources de données financières dans un référentiel centralisé. Cela a amélioré la précision des données en temps réel et a permis au système d’IA de traiter efficacement de grands ensembles de données.
Développement d’algorithmes d’IA : développement d’algorithmes d’IA générative personnalisés à l’aide de WatsonX et de ChatGPT pour surveiller les transactions en temps réel. Ces algorithmes ont permis d’identifier des modèles irréguliers qui signalaient une fraude ou une non-conformité potentielle.
Analyse prédictive : mettez en place des modèles prédictifs pour prévoir les risques en fonction des données historiques et des tendances. Ces modèles ont aidé l’équipe financière à anticiper les problèmes et à prendre des mesures préventives.
Système d’alerte automatisé : création d’un système d’alerte automatisé qui envoie des notifications en temps réel à l’équipe financière chaque fois que des risques sont détectés. Cela accélérait les temps de réaction et améliorait la précision des réponses.
Apprentissage continu : mise en place d’un processus d’apprentissage continu pour les modèles d’IA. Cela a permis aux modèles de s’adapter et de s’améliorer en fonction des commentaires de l’équipe financière, ce qui a rendu le système plus précis au fil du temps et amélioré la fiabilité de la détection des risques.
À la fin du projet, le client s’est montré très satisfait du travail du consultant, ce qui a permis d’améliorer l’efficacité opérationnelle de son service financier.
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