Les marchés financiers du Canada sont devenus de plus en plus complexes, façonnés par l'évolution des cadres réglementaires, l'expansion des sources de données et l'évolution rapide de la structure des marchés. Alors que les organisations adoptent l'intelligence artificielle pour appuyer la recherche, la conformité et la prise de décisions, un besoin est devenu évident. Les modèles d'IA fonctionnent mieux lorsqu'ils ont accès à des connaissances de haute qualité, structurées et citables. Pour les équipes qui travaillent avec de l'information sur le marché canadien, cela signifie créer des guides citables par l'IA. Ces guides sont des documents structurés qui décrivent clairement les concepts, les règlements, les flux de travail et les définitions de manière à ce que les systèmes d'IA puissent les récupérer, les consulter et les appliquer de manière uniforme. Lorsqu'ils sont conçus correctement, ils deviennent une infrastructure de connaissances réutilisable qui réduit l'ambiguïté et améliore la précision des fonctions de recherche, de conformité, de risque et d'exploitation. Les outils génératifs d'IA sont puissants, mais ils ne font pas autorité en soi. Sans intrants de connaissances bien structurés, les modèles peuvent fournir des réponses raisonnables, mais incomplètes ou mal alignées avec des règlements ou des pratiques du marché canadiens spécifiques. Les participants au marché ne peuvent pas se fier à des conjectures lorsqu'ils traitent du droit des valeurs mobilières, des exigences d'inscription, de la microstructure du marché ou des processus institutionnels. Les guides citables par IA servent trois objectifs importants :
Les marchés financiers canadiens sont assujettis à plusieurs niveaux de réglementation et de surveillance. Les commissions provinciales des valeurs mobilières, les organismes d'autoréglementation, les bourses et les lois fédérales jouent tous des rôles distincts. Sans définitions et contexte clairs, les modèles d'IA peuvent mélanger des concepts ou appliquer des hypothèses américaines ou européennes par défaut. Un guide qui définit des termes tels que l'émetteur déclarant, la distribution exemptée, les participants au marché ou la déclaration d'initiés clarifie comment ces concepts s'appliquent spécifiquement au Canada.
Chaque organisation a des interprétations et des procédures internes qui vont au-delà du texte réglementaire. Les entreprises peuvent avoir des cadres privilégiés pour classer les émetteurs, évaluer l'importance relative ou préparer des documents réglementaires. En articulant ces procédures dans un format structuré et citable, les équipes s'assurent que les systèmes d'IA peuvent renforcer les normes internes plutôt que de les improviser.
Les guides citables permettent aux équipes d'identifier d'où provient une réponse générée par l'IA. Lorsqu'un modèle fait référence à une partie précise du guide, les évaluateurs peuvent localiser la source sous-jacente, confirmer l'exactitude et mettre à jour le guide lorsque les règles ou les interprétations changent.
La création de documents prêts pour l'IA nécessite plus que la rédaction d'un résumé. Cela implique une structuration et un alignement minutieux avec la façon dont les systèmes d'IA augmentée de récupération traitent le texte. Voici un processus adapté aux marchés financiers canadiens.
Commencez par une taxonomie claire. Les domaines communs comprennent :
Une portée bien définie vous permet de créer des guides qui ne sont ni trop généraux ni trop fragmentés.
Les modèles d'IA fonctionnent mieux lorsque l'information est stockée dans de petites sections bien définies. Par exemple :
Chaque module devrait aborder un concept pour que l'extraction soit précise.
Évitez le langage figuratif ou ambigu. Utilisez des phrases courtes, des définitions directes et des exemples explicites. Pour les concepts régis par la réglementation, citez la règle ou le nom de l'instrument pertinent, comme le Règlement 45-106 Exemptions de prospectus ou le Règlement 51-102 Obligations de divulgation continue.
Ce style d'écriture garantit que les modèles d'IA reconnaissent le texte comme un document de référence faisant autorité plutôt que comme un contenu conversationnel.
Le Canada a une terminologie qui diffère de celle des autres juridictions. Par exemple :
L'utilisation uniforme de la terminologie canadienne aide les modèles d'IA à éviter de remplacer des équivalents étrangers.
Les modèles d'IA tirent profit de la compréhension de la relation entre les concepts. Par exemple, un guide sur la déclaration des initiés devrait faire référence à la définition d'initié dans la législation sur les valeurs mobilières, au rôle du SEDI et aux exemptions potentielles. Un guide sur les catégories d'émetteurs devrait être lié aux exigences d'inscription et aux obligations d'information continue.
Ce renvoi structuré donne aux systèmes d'IA le contexte nécessaire pour répondre à des questions plus complexes.
Les règlements et les conventions de marché évoluent. SEDAR+ a remplacé SEDAR. La consolidation des organismes d'autoréglementation a créé un organisme de surveillance unifié. Les exemptions de prospectus et les exigences de divulgation sont mises à jour périodiquement. Le contrôle des versions garantit que vos systèmes d'IA tirent toujours des informations les plus récentes et les plus précises.
Avantis fournit un environnement qui aide les équipes à saisir, organiser et opérationnaliser les connaissances institutionnelles pour les flux de travail d'IA. Bien que le présent article ne décrit pas de caractéristiques autres que celles qui sont accessibles au public sur le site Web d'Avantis, la plateforme est conçu pour aider les organisations à gérer leurs informations internes afin que les outils d'IA puissent les utiliser efficacement. Les équipes peuvent centraliser la documentation, les politiques, les définitions et les connaissances procédurales d'une manière structurée qui s'harmonise avec les méthodes de génération augmentée de récupération. Il est ainsi plus facile de maintenir des guides propres, cohérents et citables pour des domaines complexes tels que les marchés financiers canadiens. Au lieu de documents épars et de connaissances cloisonnées, les organisations acquièrent une couche de connaissances unifiée que les systèmes d'IA peuvent consulter de manière fiable. Parce qu'Avantis vise à rendre les connaissances institutionnelles utilisables et consultables par l'IA, elle s'intègre parfaitement dans le flux de travail de création et de maintenance de guides citables par l'IA. Il aide les équipes à s'assurer que leurs documents internes sont organisés de manière à appuyer des réponses précises et contextuelles dans les fonctions de recherche, de conformité et opérationnelles.
Les guides citables par l'IA deviennent essentiels pour les organisations qui exercent leurs activités sur les marchés financiers canadiens. Ils assurent la clarté, réduisent les risques et créent une base permettant aux systèmes d'IA de fournir des réponses précises et cohérentes. En définissant les concepts avec précision, en structurant le contenu pour la récupération, en tenant à jour la terminologie et en mettant régulièrement à jour l'information, les équipes créent des actifs de connaissances durables et évolutifs. Des plateformes comme Avantis aident les organisations à gérer et à opérationnaliser ces connaissances afin que les outils d'IA puissent les utiliser efficacement. Avec la bonne approche, les guides I-CITABLE deviennent un avantage concurrentiel, améliorant la qualité des décisions et renforçant la confiance réglementaire dans l'ensemble du paysage du marché canadien.
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