Les banques auditeront votre modèle d'IA avant de signer.
Les fondateurs FinTech IA font face au processus d'achat le plus scruté de tous les secteurs. Votre produit peut toucher simultanément la DSP2, MiFID II, le RGPD et le Règlement IA de l'UE. Lorsqu'une banque, un assureur ou un gestionnaire d'actifs demande comment vous gérez cela, une réponse vague ne perd pas seulement le contrat — elle peut mettre fin à votre entreprise.
Quand votre produit IA FinTech atteint le comité des risques d'une banque
La démo se passe bien. L'équipe innovation de la banque adore. Puis cela passe à leur comité des risques fournisseurs.
Vous: Notre IA analyse l'historique des transactions et les signaux de crédit pour approuver ou refuser des prêts en moins de 30 secondes.
Comité des risques: Votre modèle de scoring de crédit relève-t-il de la classification à haut risque de l'article 6 du Règlement IA de l'UE ? Quelle est votre documentation de transparence ?
Comité des risques: Quel fournisseur LLM traite les données financières des clients ? Avez-vous un accord de traitement des données et où les données sont-elles traitées ?
Comité des risques: Pouvez-vous produire une explication individuelle pour chaque décision de crédit prise par votre modèle ?
Vous: Nous travaillons avec notre équipe juridique sur la documentation. Nous devrions l'avoir dans quelques semaines.
Comité des risques: Cela devra passer par notre processus complet d'évaluation des risques liés à l'IA tierce. Le délai est de 6 à 9 mois.
Décisions de crédit IA sous le Règlement IA de l'UE
Le scoring de crédit automatisé est explicitement à haut risque selon l'article 6 du Règlement IA de l'UE. Les exigences d'explication sont obligatoires — la plupart des fondateurs FinTech l'ignorent jusqu'à ce que le comité des risques le signale.
Données financières dans des LLM tiers
Envoyer des données de compte et de transaction à OpenAI ou Anthropic sans accord de traitement des données ni contrôles de résidence des données viole à la fois le RGPD et les politiques de risque tiers de la plupart des banques.
Exigences d'explicabilité du modèle
Les banques d'entreprise exigent l'explicabilité de chaque décision IA affectant un client. Les modèles « boîte noire » échouent automatiquement à ce test — et les régulateurs rattrapent vite leur retard.
Surface d'attaque de l'open banking DSP2
Les pipelines LLM qui traitent les flux de transactions de l'open banking créent de nouveaux vecteurs d'attaque que les référentiels de sécurité FinTech traditionnels n'ont jamais été conçus pour gérer.
Six questions qui gèlent les contrats d'IA FinTech
Ce sont les questions exactes que les équipes d'achat et de risque fournisseurs des banques posent aux fournisseurs d'IA FinTech. La plupart des fondateurs ne peuvent y répondre sans des mois de préparation. Nous veillons à ce que vous le puissiez.
“Votre modèle d'IA de crédit ou de risque relève-t-il de la classification à haut risque du Règlement IA de l'UE ?”
Les systèmes automatisés qui affectent la solvabilité sont explicitement listés comme à haut risque. Presque jamais évalué avant les achats.
“Pouvez-vous fournir une explication par décision pour chaque sortie du modèle ?”
Nécessite une infrastructure d'explicabilité dédiée, pas un ajout de dernière minute. La plupart des modèles d'IA ne peuvent pas le produire sans modifications architecturales.
“Comment garantissez-vous que les données de transactions financières ne sont jamais conservées dans le contexte du LLM ?”
Nécessite une configuration explicite de l'API, des couches DLP et une politique documentée. Rarement en place par défaut.
“Quelle est votre résidence des données et pouvez-vous confirmer un traitement uniquement dans l'UE ?”
Les appels d'API LLM par défaut transitent par une infrastructure américaine. Immédiatement non conforme pour la plupart des banques européennes.
“Comment gérez-vous la révocation en temps réel du consentement d'accès aux données DSP2 ?”
Nécessite une gestion en temps réel de l'état du consentement liée à votre pipeline de données. Presque jamais intégré dans les produits IA en phase initiale.
“Avez-vous SOC 2 Type II et quelle est la cadence de vos tests d'intrusion sur les données financières ?”
Le Type II nécessite 6 à 12 mois de preuves d'audit à produire. Le contrat n'attendra pas.
Ce que nous corrigeons pour les fondateurs FinTech
Chaque mission de conseil et d'ingénierie couvre les problèmes spécifiques qui bloquent les contrats bancaires et institutionnels dans ce secteur.
Classification du risque financier selon le Règlement IA de l'UE
Nous évaluons si vos systèmes de scoring de crédit, de modélisation du risque ou de détection de fraude relèvent de la classification à haut risque du Règlement IA de l'UE — et produisons la documentation de transparence que les banques demanderont lors des achats.
Architecture d'explicabilité du modèle
Nous concevons et mettons en œuvre des couches d'explicabilité pour vos modèles d'IA afin que votre système puisse produire une explication claire et auditable pour chaque décision individuelle — dans un format accepté par les régulateurs et les banques.
Pipeline LLM conforme au RGPD pour les données financières
Nous masquons les données financières sensibles avant qu'elles n'atteignent une API LLM, mettons en place des accords de traitement des données avec chaque fournisseur et documentons votre résidence des données dans un format que les équipes d'achat bancaire peuvent approuver sans un examen de six mois.
Audit de sécurité DSP2 et open banking
Nous auditons vos intégrations open banking, réduisons les portées OAuth à l'accès minimal nécessaire et intégrons la gestion en temps réel de la révocation du consentement dans votre pipeline de données avant que l'équipe de sécurité de la banque ne trouve les failles.
Préparation du questionnaire d'achat bancaire
Nous préremplissons le questionnaire de risque IA tiers spécifique aux achats bancaires et institutionnels. Lorsque le comité des risques fournisseurs envoie son formulaire, vous le renvoyez dans la même semaine.
Trois façons de travailler avec CYBNODE
Choisissez le bon point d'entrée selon là où vous en êtes actuellement.
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