Comment l'IA peut-elle améliorer la qualité des contrôles au Middle Office ?
En passant d'un contrôle par échantillon à un contrôle exhaustif, où l'humain ne traite plus que les exceptions. L'IA ne valide rien : elle hiérarchise, et c'est précisément ce qui manque aux équipes.
Trois apports concrets. La détection d'abord : variations aberrantes d'un trimestre à l'autre, ruptures de cohérence entre sources, champs incomplets, sur la totalité des lignes et non sur un échantillon. L'explication ensuite : chaque alerte doit être motivée, avec la règle déclenchée et les valeurs en cause, faute de quoi l'équipe cesse de lire les alertes. La traçabilité enfin : qui a levé l'exception, sur quel fondement, avec quelle pièce justificative, pour que le régulateur comme le valorisateur retrouvent le fil.
Le module Middle Office de Bodic Apps applique cette logique sur des données partagées avec le reste de la plateforme, ce qui évite les contrôles de cohérence entre outils. La définition du plan de contrôle lui-même, seuils, priorités et responsabilités, relève du cadrage mené avec Bodic Conseil.
Trois apports concrets. La détection d'abord : variations aberrantes d'un trimestre à l'autre, ruptures de cohérence entre sources, champs incomplets, sur la totalité des lignes et non sur un échantillon. L'explication ensuite : chaque alerte doit être motivée, avec la règle déclenchée et les valeurs en cause, faute de quoi l'équipe cesse de lire les alertes. La traçabilité enfin : qui a levé l'exception, sur quel fondement, avec quelle pièce justificative, pour que le régulateur comme le valorisateur retrouvent le fil.
Le module Middle Office de Bodic Apps applique cette logique sur des données partagées avec le reste de la plateforme, ce qui évite les contrôles de cohérence entre outils. La définition du plan de contrôle lui-même, seuils, priorités et responsabilités, relève du cadrage mené avec Bodic Conseil.