Les institutions financières traitent depuis longtemps les communications des employés comme un élément à archiver pour les régulateurs. Lors de l’événement Smarsh EDGE, ces archives ont été transformées en source de business intelligence. L'intelligence artificielle peut désormais analyser une année de trafic d'e-mails, de messages et d'invites d'IA et la transformer en contexte commercial. Le hic, c’est que l’IA fait désormais partie des canaux qui doivent être capturés, y compris les agents communiquant avec d’autres agents.
La prochaine phase sera définie par une gouvernance intégrée aux fondations plutôt que boulonnée. Les clients créent leurs propres agents en dehors des plateformes de conformité et accèdent à ces données via des serveurs Model Context Protocol. Toutefois, les réglementations restent indépendantes de la technologie et les institutions financières restent responsables des actes de leurs agents. Une étude récemment publiée par Smarsh Inc. a révélé que seulement 26 % des entreprises déclarent que leurs cadres de gouvernance suivent le rythme du déploiement de l'IA, même si l'IA dans les services financiers va au-delà des projets pilotes.
« Je pense que passer d'un système d'enregistrement à un système d'engagement puis à un système d'intention, c'est vraiment gagné ou perdu sur un seul champ de bataille, et c'est celui des données », a déclaré Gemma Allen (photo, à gauche), animatrice au CUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. « Les données constituent un énorme fossé pour les entreprises en 2026. »
Allen s'est entretenu avec des experts du secteur lors de l'événement Smarsh EDGE à New York. Les entretiens ont porté sur l'intelligence des communications, les modèles linguistiques conçus pour la conformité, les niveaux d'autonomie des agents et les partenariats cloud prenant en charge la plateforme de Smarsh. (* Divulgation ci-dessous.)
Voici quatre aperçus marquants de l’événement :
1. L’intelligence des communications transforme les messages non structurés en contexte client.
Smarsh aide ses clients à extraire des informations précieuses de communications qui étaient depuis longtemps trop non structurées pour être utilisées, selon Goutam Nadella, directeur de la stratégie de Smarsh. Un système de gestion de la relation client ne contient que ce que quelqu'un a enregistré lors d'une réunion. L’IA peut désormais classer une année de conversations par courrier électronique, WhatsApp, Teams et Zoom et suggérer comment préparer la suivante. Smarsh était un partenaire de lancement des interfaces de programmation d'applications de conformité d'Anthropic PBC et d'OpenAI Group PBC, capturant les invites afin que les sorties à risque puissent être retracées jusqu'à leurs sources. La gouvernance doit être fondamentale plutôt qu’épisodique, a ajouté Nadella, soulignant les milliards de dollars d’amendes réglementaires imposées aux institutions financières pour ne pas avoir préservé les communications commerciales effectuées via WhatsApp et d’autres plateformes de messagerie.
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2. Les questions en langage naturel remplacent les recherches booléennes pour les superviseurs de conformité.
Les superviseurs qui effectuaient autrefois des recherches booléennes complexes pour détecter des manipulations de marché peuvent désormais poser des questions à un agent dans un langage simple et recevoir des conversations signalées avec des scores de risque, a expliqué Rohit Khanna, directeur clientèle de Smarsh. Une couche de contexte qui cartographie les hiérarchies d'identité, pour laquelle Smarsh a déposé un brevet, aide à empêcher l'IA de générer de faux positifs. La société crée également des modèles linguistiques de conformité moins coûteux à exécuter que les grands modèles linguistiques, notamment un modèle multilingue qui suit les locuteurs passant d’une langue à l’autre. Son groupe d'innovation S-Combinator, composé de 11 bénévoles, a construit un modèle d'agent de gestion des risques dont la disponibilité est désormais limitée. La gouvernance doit primer, a ajouté Khanna.
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3. L'automatisation agentique évolue en fonction du risque de chaque flux de travail.
Les organisations peuvent combiner les agents de Smarsh avec leurs propres modèles et agents, tandis que la plate-forme fournit une gouvernance sous-jacente, des contrôles d'accès aux données et une explicabilité, a noté Kamesh Tumsi, directeur des produits de Smarsh. La société a lancé quatre ou cinq agents en six mois aux côtés de son nouveau serveur MCP. Étant donné que 70 à 80 % des dépenses de conformité sont toujours consacrées à la main-d’œuvre, le retour potentiel de l’IA est important, selon Tumsi. Il a décrit quatre niveaux d'autonomie : assister, recommander, exécuter sous garde-corps et totalement autonome. Chaque processus est adapté à un niveau en évaluant s'il est réversible, quelle est sa complexité et quel degré d'observabilité il nécessite.
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4. AWS et Caylent contribuent à intégrer la gouvernance dans la couche d'infrastructure.
L'anxiété des clients à l'égard de l'IA il y a un an s'est transformée en enthousiasme maintenant que l'infrastructure existe, selon Nadella, qui est apparue avec Arym Diamond, responsable des ventes de commercialisation des données et de l'IA chez Amazon Web Services Inc., et Peter Sankauskas (photo, à droite), directeur de la technologie du portefeuille de Caylent Inc., lors d'un entretien avec un panel. Grâce à un accord de collaboration stratégique pluriannuel avec AWS, Smarsh renforce la gouvernance et la sécurité au niveau de l'infrastructure, car les clients veulent désormais savoir qui ou quoi accède à leurs données. Smarsh est passé d'un système d'enregistrement à un système d'engagement construit sur AWS, a expliqué Diamond. L'IA a besoin d'un équilibre : l'autorité sans contexte produit des slops, et le contexte sans autorité laisse les équipes le surveiller, a ajouté Sankauskas.
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(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour Smarsh EDGE. Ni Smarsh, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
