Perspectives de la Banque Scotia sur la gouvernance et l'avenir de l'IA/ML

Il s’agit d’une série de blogs en cinq parties tirée d’une entrevue que j’ai récemment eue avec Grace Lee, directrice des données et de l’analyse et le Dr Yannick Lallement, vice-président, AI & ML Solutions à la Banque Scotia.

La Banque Scotia est une multinationale canadienne de services bancaires et financiers dont le siège social est à Toronto, en Ontario. L’une des cinq grandes banques du Canada, c’est la troisième plus grande banque canadienne en termes de dépôts et de capitalisation boursière. Avec plus de 90 000 employés dans le monde et des actifs d’environ 1,3 billion de dollars, la Banque Scotia a investi massivement dans l’intelligence artificielle, l’analytique et les données et aligné une fonction intégrée qui est bien soutenue par tous les secteurs d’activité. Bien que leur parcours ait eu un impact en zigzag tout au long de son parcours, l’organisation est désormais bien implantée pour apporter une valeur et un impact constants à l’entreprise.

Cette série de blogs en cinq parties répond à ces cinq questions :

Blog One : Comment la fonction d’analyse avancée est-elle structurée et quels ont été certains des défis opérationnels les plus importants de votre parcours ?

Blog 2 : Que faut-il pour mettre en place un centre de compétences AI/ML Solutioning ?

Blog 3 : Comment certains des défis opérationnels tels que la littératie numérique ont-ils un impact sur votre parcours ?

Blog Quatre : Quelles sont certaines des leçons d’opérationnalisation apprises ?

Blog cinq : Quel avenir pour la fonction d’analyse avancée et d’intelligence artificielle de la Banque Scotia ?

Remarque : Ceci est le blog cinq.

Comment assurez-vous la visibilité au niveau du conseil d’administration et assurez-vous que l’IA est intégrée dans votre processus de gouvernance ?

Nous le faisons de plusieurs manières, et vous m’avez en fait attrapé après ma dernière mise à jour du conseil d’administration, qui était en avril. Nous nous rendons au conseil d’administration au moins une fois par an, voire tous les deux ans, pour présenter nos progrès en matière de données et d’analyse. Nous travaillons en étroite collaboration avec l’entreprise, ainsi qu’avec les finances, pour nous assurer que nous sommes à l’aise avec l’impact commercial attribuable aux données et aux analyses que nous présentons au conseil d’administration. Notre conseil d’administration est très favorable à nos investissements dans l’IA, l’analyse et les données et comprend leur valeur pour faire évoluer notre entreprise et respecter d’importants engagements stratégiques comme l’ESG», explique Grace Lee.

Pour l’avenir, quelle est votre vision de votre fonction d’analyse et d’IA ?

Au-delà du travail formidable que nos équipes accomplissent chaque jour, nous nous efforçons de faciliter la réalisation d’un excellent travail. Pour tant d’équipes, cela se concentre vraiment sur le modèle d’exploitation et l’infrastructure. Notre plateforme mondiale de données et d’analyse continue d’être la pierre angulaire de notre stratégie, et nous accélérons notre partenariat stratégique avec Google pour déplacer les données et l’analyse vers le cloud. Nous considérons Google comme le leader des kits d’outils d’IA pour aider nos équipes à créer et à tester leurs modèles d’IA de manière rapide, évolutive et durable.

En fin de compte, il doit s’agir de faciliter les choses – de nous faciliter l’accès aux données et de permettre à nos praticiens d’être à leur meilleur afin que nous puissions attirer les bons talents qui continuent à produire une IA de qualité. des modèles. Et l’IA est vraiment une question d’apprentissage, qu’il s’agisse d’apprendre de nos clients ou d’apprendre les uns des autres, et, en fin de compte, de générer beaucoup de valeur pour la Banque,» déclare le Dr Yannick Lallement.

Selon vous, quelle est la prochaine phase de l’IA ?

La poursuite de notre voyage continuera de se concentrer sur la façon de rendre l’IA plus pratique et accessible. Nous analysons constamment ce qu’est la prochaine grande chose au sein de l’IA et comment nous pouvons l’utiliser au mieux. Quoi que nous choisissions de faire, cela doit apporter de la valeur et être quelque chose que nous pouvons intégrer dans la façon dont nous fonctionnons en tant que banque, que ce soit dans l’équipe des données et de l’analyse, dans nos équipes commerciales ou dans les équipes qui soutiennent la technologie et Opérations. Et c’est là que cette littératie numérique est vraiment importante.

Identifier où nous pouvons être bénéfiques, quels sont les bons cas d’utilisation et comment nous priorisons les cas d’utilisation que nous voulons prendre en charge. Ce sont tous des domaines de maturité clés pour faire évoluer nos offres de solutions. Nous avons beaucoup éduqué nos parties prenantes. De notre point de vue, notre parcours de transformation de l’IA n’est jamais terminé et nous devons être prêts pour un changement perpétuel», explique Grace Lee.