Risk

La gestion des risques repose sur l’analyse avancée des données et l’utilisation de l’IA pour identifier, évaluer et atténuer les risques potentiels. Les missions incluent la modélisation des risques, la détection des anomalies, la prédiction des événements indésirables, et l’optimisation des stratégies de couverture et de mitigation.

Missions principales

a. Gouvernance et collecte des données de risque

• Centralisation des données
  • Récupération, nettoyage et structuration des données issues des systèmes internes (ERP, CRM, bases de données transactionnelles), des sources externes (marchés financiers, rapports réglementaires, données sectorielles), et des capteurs (pour les risques industriels).
• Définition des indicateurs clés
  • Identification et suivi des KPIs de risque (ex : Value at Risk (VaR), taux de sinistres, fréquence des incidents, exposition aux risques réglementaires).

b. Reporting et visualisation pour la prise de décision

• Conception de tableaux de bord
  • Création d’outils de visualisation (Power BI, Tableau, Python) pour surveiller en temps réel les niveaux de risque, les tendances et les alertes.
• Automatisation des rapports
  • Utilisation de l’IA pour générer des rapports sur les expositions aux risques, les incidents et les opportunités de mitigation.

c. Modélisation et analyse des risques

• Développement de modèles
  • Explicatifs : Analyser les causes des incidents passés (ex : défauts de paiement, accidents industriels, sinistres assurantiels).
  • Prédictifs : Anticiper les risques futurs (ex : crises financières, pannes d’équipements, fraudes).
  • Prescriptifs : Recommander des actions pour atténuer les risques (ex : ajustement des couvertures d’assurance, maintenance préventive, diversification des portefeuilles).
• Utilisation de l’IA et du machine learning
  • Détection des anomalies et des fraudes en temps réel.
  • Modélisation des scénarios de risque (ex : stress tests financiers, simulations de crises).
  • Automatisation de l’évaluation des risques (ex : scoring crédit, évaluation des risques industriels).

d. Collaboration transversale et conformité

• Interface avec les métiers
  • Travail avec les équipes financières, opérationnelles, juridiques et de conformité pour intégrer les insights data dans les stratégies de gestion des risques.
• Veille réglementaire et technologique
  • Suivi des évolutions réglementaires (ex : Bâle III, Solvabilité II) et des innovations en gestion des risques (ex : blockchain pour la traçabilité, IA pour la détection des fraudes).
• Accompagnement au changement
  • Formation des équipes à l’utilisation des outils data/IA et promotion d’une culture de gestion proactive des risques.

Exemples de projets concrets

• Détection des fraudes
  • Développement d’un modèle de machine learning pour identifier les transactions frauduleuses en temps réel, réduisant les pertes de 20 %.
• Modélisation des risques financiers
  • Création de scénarios de stress tests pour évaluer la résilience des portefeuilles face aux crises économiques.
• Maintenance prédictive
  • Utilisation de l’IA pour prédire les pannes d’équipements critiques dans une usine, réduisant les temps d’arrêt de 15 %.
• Optimisation des primes d’assurance
  • Automatisation du processus de tarification en fonction des profils de risque des clients.