Pour les institutions financières, se conformer aux réglementations devient de plus en plus coûteux. Selon un récent sondage, 76 % des sociétés de services financiers ont augmenté leurs dépenses de conformité entre 2022 et 2023, la plupart imputant la responsabilité de cette augmentation aux nouvelles lois.
Le coût de la conformité s'élevant aujourd'hui en moyenne à environ 10 000 dollars par employé, de nombreuses entreprises cherchent des moyens de réduire leurs dépenses sans se heurter aux régulateurs. Les entrepreneurs Nir Laznik et Eyal Peleg affirment avoir créé une solution, alimentée par l'IA générative, comme c'est la tendance.
Laznik et Peleg ont cofondé Sedric, une plateforme basée sur l'IA conçue pour aider les institutions financières à mettre en œuvre des règles de conformité et à signaler d'éventuels problèmes. Avant Sedric, Laznik a dirigé plusieurs startups, dont une société de logiciels de kiosques photo, tandis que Peleg a passé près de huit ans au sein de l'organisation d'IA et d'apprentissage automatique d'Intel.
« Nous avons réalisé que les entreprises de taille moyenne étaient soumises à une pression disproportionnée, et que les banques étaient confrontées à de nouveaux défis », a déclaré Laznik. « Nous savions que les progrès rapides de l’IA pourraient résoudre ces problèmes d’une manière entièrement nouvelle. Cette convergence de facteurs nous a conduit à créer Sedric. »
L'IA de Sedric agit en quelque sorte comme un superviseur, surveillant les appels entrants et sortants, les chats, les e-mails, les messages directs sur les réseaux sociaux et les messages instantanés d'un personnel. Elle tente de signaler les problèmes de conformité (par exemple, les divulgations omises, les étapes manquées et les fautes) au fur et à mesure qu'ils se produisent ; Sedric peut automatiquement « atténuer » les problèmes et fournir un encadrement au personnel fautif dans de nombreux cas, affirme Laznik.
« Cette technologie permet aux responsables de la conformité d’avoir une vue globale de leurs points de contact avec les clients sur plusieurs canaux, ce qui leur permet de signaler rapidement et efficacement les écarts par rapport aux politiques et directives de conformité établies », a déclaré Laznik. « Notre plateforme couvre l’ensemble du cycle de vie de la conformité, de la définition des politiques à leur application, en passant par la correction et l’audit. »
Une surveillance aussi poussée peut sembler un peu intrusive, notamment parce que Sedric « note » les interactions par employé en fonction du respect des politiques de l’entreprise. Mais, pour le meilleur ou pour le pire, les directives fédérales et étatiques américaines donnent une grande latitude aux entreprises engagées dans la surveillance de leur personnel, à condition qu’elles soient raisonnablement transparentes à ce sujet.
En outre, certaines réglementations fédérales, notamment celles relatives aux délits d'initiés, à la collusion et au partage de certains documents relatifs aux résultats, imposent aux institutions financières de surveiller étroitement les employés dans leurs interactions avec les clients et le marché au sens large. Ces réglementations prévalent sur les lois des États, comme celles de New York et du Connecticut, qui imposent des exigences supplémentaires aux employeurs chargés de surveiller leurs employés.
J'ai demandé à Laznik si l'IA de Sedric pouvait être biaisée, étant donné qu'elle est susceptible de surveiller les communications des employés de tous horizons. Une IA biaisée peut conduire à la discrimination, selon l'endroit et la manière dont elle est déployée, qu'elle soit intentionnelle ou non.
Des études ont montré que certaines IA formées à détecter la toxicité considèrent les phrases en anglais vernaculaire afro-américain, la grammaire informelle utilisée par certains Noirs américains, comme étant disproportionnellement « toxiques ». D’autres études ont montré que les systèmes de reconnaissance vocale sont plus susceptibles de retranscrire de manière erronée les sons des locuteurs noirs que ceux de leurs homologues blancs.
Selon Laznik, Sedric utilise des « modèles affinés » formés sur des « ensembles de données propriétaires organisés et validés en collaboration avec des experts du secteur » pour tenter de minimiser les biais. L'entreprise surveille également les baisses de performances des modèles déployés et les reforme si nécessaire.
« Notre plateforme permet aux clients de fournir des commentaires directs via diverses entrées d’annotation, qui sont ensuite examinées par les équipes de conformité et utilisées pour la formation ou intégrées au processus de prédiction », a-t-il ajouté. « Cela garantit que nos modèles sont de plus en plus adaptés à chaque client. »
Pour protéger la confidentialité et la sécurité des clients et des employés, Sedric permet aux entreprises de configurer l'endroit où leurs données sont stockées et de mettre en œuvre des contrôles qui suppriment (ou du moins tentent de supprimer) les informations personnellement identifiables.
« Chez Sedric, nous avons conçu notre plateforme en mettant l'accent sur la conformité et la sécurité », a déclaré Lazink. « Les entreprises peuvent définir leurs propres politiques de conservation et directives de conformité en fonction de leurs directives internes et de leurs réglementations spécifiques. »
Sedric, qui propose également des outils pour aider les agents des centres d'appels lorsqu'ils discutent avec les clients au téléphone, compte « des centaines » d'agents de conformité payants et de clients d'entreprise aux États-Unis et en Europe, affirme Laznik.
Les revenus ont été multipliés par cinq au cours de l’année dernière, bien que Laznik ait refusé de donner des chiffres plus précis.
« Pour les petites et moyennes entreprises, nous proposons une solution prête à l'emploi, et pour les grandes entreprises et les banques, nous proposons un modèle hybride avec des personnalisations sur mesure », a déclaré Lazink. « Notre concentration sur les besoins spécifiques des institutions financières, combinée à notre bibliothèque exclusive de modèles pré-entraînés, inspirés de la réglementation, qui peuvent également être personnalisés en fonction des exigences uniques de chaque organisation, nous distingue sur le marché. »
Le fait de cibler spécifiquement les clients et les cas d'utilisation du secteur financier semble certainement avoir joué en faveur de Sedric, ce qui distingue l'entreprise de ses concurrents en matière de surveillance du lieu de travail tels que Fairwords, Shield, Erudit et Aware. Il s'agit d'un marché encombré – et souvent controversé – mais les investisseurs y voient encore des opportunités, en particulier à mesure que l'IA s'intègre de plus en plus profondément dans ces types d'outils.
Prenons un exemple concret : apparemment satisfaite des progrès réalisés par Sedric jusqu'à présent, Foundation Capital a mené un investissement de série A de 18,5 millions de dollars dans l'entreprise de quatre ans, avec la participation d'Amex Ventures. Les nouveaux fonds serviront à développer « de manière significative » les équipes de commercialisation et de R&D de l'entreprise à New York et à Tel Aviv, a déclaré Lazink, et porte le total levé par Sedric, basé à New York, à 22 millions de dollars.
Sedric prévoit de doubler ses effectifs dans les 12 prochains mois.
