Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) relève de la catégorie plus large de l’intelligence artificielle (IA) et permet aux ordinateurs d’acquérir des connaissances à partir de données sans programmation directe. En finance, les techniques de ML telles que la régression, les forêts aléatoires et les réseaux de neurones peuvent détecter des modèles dans les données pour automatiser les processus ou faire des prédictions sur les risques, les prix, la fraude, etc.

L’apprentissage en profondeur

L’apprentissage profond (DL) est une technique de ML très spécialisée utilisant des réseaux de neurones artificiels multicouches. La profondeur supplémentaire permet d’apprendre à partir d’immenses ensembles de données tels que les historiques de transactions financières. DL est à l’origine de nombreuses innovations dans des domaines tels que la notation de crédit, le trading algorithmique, les chatbots et la lutte contre le blanchiment d’argent.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) se concentre sur la compréhension des langues humaines. Dans le domaine financier, la PNL analyse les appels de résultats, les actualités, les réglementations, les questions des clients et d’autres textes pour automatiser les processus ou découvrir des informations sur les risques, le sentiment, la conformité juridique, etc.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur (CV) permet aux ordinateurs d’interpréter et également de comprendre toutes les images et vidéos numériques. Dans le domaine financier, les CV sont utilisés pour des tâches telles que le traitement des chèques, la surveillance des actifs physiques, l’analyse des expressions faciales, etc., pour lutter contre la fraude et recueillir des informations.

En automatisant les tâches banales et en révélant des schémas cachés, l’IA promet de créer de nombreux gains d’efficacité et de nouvelles capacités pour les institutions financières cherchant à mieux servir leurs clients.

Applications de l’IA dans les services financiers

L’intelligence artificielle transforme rapidement les processus bancaires pour les rendre beaucoup plus efficaces et également rentables. Grâce à l’examen de vastes ensembles de données, les algorithmes d’IA sont capables d’automatiser les tâches manuelles, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée.

Par exemple, les chatbots IA traitent désormais de nombreuses requêtes de routine du service client concernant les soldes des comptes, les paiements, etc. Cela améliore considérablement les temps de réponse et libère le personnel du centre d’appels.

L’IA améliore également la détection et la prévention de la fraude. En exploitant les données financières , les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser des millions de transactions pour détecter des modèles subtils indiquant toute fraude plus rapidement et avec plus de précision que les humains. Les banques utilisent ces analyses pour détecter les transactions frauduleuses en temps réel, réduisant ainsi les pertes liées à la fraude.

Dans ce contexte, l’identité numérique peut contribuer à réduire la fraude basée sur l’IA en fournissant un niveau de vérification supplémentaire, garantissant que les transactions et services financiers ne sont accessibles qu’aux utilisateurs légitimes.

Puneet Gogia, fondateur d’ Excel Champs , ajoute :

Les banques utilisent également l’IA pour proposer à leurs clients des recommandations de produits personnalisées en fonction de leur historique de transactions et de leurs habitudes de dépenses. Cela améliore non seulement l’expérience client mais également les taux de conversion.

Par exemple, en analysant le comportement et les préférences financiers d’un client, l’IA peut suggérer les taux de CD les plus compétitifs qui correspondent à ses objectifs d’épargne, garantissant ainsi aux clients d’obtenir les meilleurs rendements possibles sur leurs dépôts.

L’impact de l’IA sur l’analyse financière et la gestion des risques

L’intelligence artificielle transforme également la gestion des risques et la conformité dans le secteur financier. En traitant de grandes quantités de données plus rapidement que les humains, les systèmes d’IA peuvent détecter des risques et des activités frauduleuses qui autrement pourraient passer inaperçus.

Ici, l’importance des applications de ML en finance devient évidente, car les modèles d’apprentissage automatique sont particulièrement aptes à analyser des ensembles de données complexes pour améliorer les évaluations des risques et les analyses financières.

Par exemple, les outils d’IA sont utilisés pour les contrôles de connaissance du client (KYC) et la surveillance de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML). En analysant les données des clients, les modèles de transactions et les connexions avec des entités potentiellement à risque, ces systèmes peuvent mettre en évidence les activités suspectes pour un examen plus approfondi.

Cela offre une plus grande efficacité et réduit les risques de passage de fonds illégaux. La surveillance basée sur l’IA peut également contribuer à la conformité réglementaire en signalant les transactions susceptibles de violer certaines règles.

L’IA permet également une analyse financière et des modèles de risque plus nuancés. En identifiant les corrélations dans d’énormes ensembles de données au-delà de ce qui est perceptible par les humains, les systèmes d’IA peuvent permettre de meilleures analyses prédictives, une meilleure planification de scénarios ainsi qu’une meilleure évaluation des risques. Cela conduit à des décisions éclairées en matière d’investissements, de prêts, de souscription d’assurance, et bien plus encore.

L’application de l’intelligence artificielle dans les services financiers s’étend également à l’amélioration de la sécurité des transactions financières numériques, en particulier dans le domaine en pleine expansion de la finance décentralisée (DeFi).

Grâce aux audits de contrats intelligents, l’IA peut examiner le code des contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités et prévenir la fraude, démontrant ainsi son rôle crucial dans la protection contre les délits financiers sophistiqués.

Les avantages de l’IA dans les services financiers

L’intelligence artificielle remodèle les opérations et améliore également l’expérience client dans l’ensemble du secteur des services financiers.

Du côté des opérations, l’IA rationalise les processus et réduit les coûts grâce à l’automatisation. Par exemple, l’automatisation des processus robotisés utilise des robots logiciels pour gérer des tâches répétitives et volumineuses telles que le traitement des prêts et la gestion des réclamations. Cela accélère non seulement ces processus, mais réduit également les erreurs humaines.

L’IA analyse également d’énormes quantités de données structurées et non structurées pour découvrir des informations qu’il serait impossible aux humains de détecter par eux-mêmes. Les banques utilisent des algorithmes d’IA pour analyser rapidement les données et les actualités du marché et utilisent également les médias sociaux pour guider les décisions d’investissement et les stratégies de trading. En outre, les compagnies d’assurance exploitent l’IA pour mieux prédire le risque, détecter la fraude plus tôt et fixer des primes plus précises.

Robert Kaskel, directeur des ressources humaines chez Checkr , explique :

En rationalisant les opérations de back-office et en améliorant l’expérience client frontale, l’IA génère des économies significatives pour les institutions financières tout en améliorant également la satisfaction des clients.

Défis liés à la mise en œuvre de l’IA en finance

Le déploiement de systèmes d’IA dans un secteur financier hautement réglementé pose de nombreux défis logistiques et de conformité importants. Les institutions financières doivent gérer avec soin les projets d’IA pour garantir la qualité des données, la sécurité et le respect des réglementations.

Les systèmes d’IA doivent se conformer aux réglementations financières qui régissent tout, des décisions de crédit à la surveillance commerciale. Les exigences en matière de tenue de registres et de documentation modèle pour démontrer la conformité imposent des frais généraux énormes.

Les entreprises doivent également mettre en œuvre des procédures de gestion des risques liés aux modèles pour surveiller les performances du système d’IA, détecter les biais et gérer les résultats involontaires du modèle.

L’infrastructure de stockage et de calcul pour les charges de travail d’IA avec d’énormes volumes de données et une formation intensive des modèles peut être très coûteuse. De nombreuses institutions financières optent pour une infrastructure cloud, mais les exigences réglementaires strictes en matière de sécurité et de résidence des données constituent des obstacles à l’adoption du cloud. Les entreprises peuvent également avoir du mal à intégrer les outils d’IA modernes aux systèmes informatiques existants.

Javier Muniz, CTO chez LLC Attorney , déclare :

L’avenir de l’IA en finance

De nombreux experts prédisent que l’IA continuera de révolutionner le secteur financier dans les années à venir. Nous verrons probablement l’IA utilisée de nombreuses manières complexes pour analyser les données, identifier des modèles et des informations, automatiser les processus et formuler de nombreuses recommandations.

En matière d’investissement et de trading, l’IA pourrait devenir suffisamment avancée pour faire des prévisions de marché très précises et également exécuter des stratégies de trading sophistiquées. Cela pourrait permettre aux entreprises d’optimiser leurs investissements mais aussi leurs rendements. Cependant, une gouvernance appropriée sera indispensable à mesure que l’IA assumera davantage de décisions financières.

Pour les banques, l’IA aidera à mieux comprendre leurs clients grâce à l’analyse des données , permettant ainsi des services plus personnalisés. Les chatbots et les robots-conseillers sont déjà utilisés pour le service client et la planification financière, mais la technologie deviendra plus avancée et plus humaine. De plus, nous pouvons nous attendre à des avancées significatives, telles que l’intégration de solutions basées sur l’IA dans les portefeuilles numériques des banques.

De nombreux processus manuels, tels que l’évaluation des demandes de prêt et la détection des fraudes, seront automatisés grâce à des systèmes d’IA complexes. Toutefois, le contrôle humain et la gouvernance resteront cruciaux.

L’IA transforme également l’évaluation des risques financiers et la réglementation. L’apprentissage automatique peut analyser des données alternatives et détecter des risques ou des événements que les humains peuvent manquer. En tant que telle, l’IA peut aider les régulateurs dans leur surveillance, même si l’explication et la transparence des systèmes d’IA seront très importantes pour la responsabilité.

D’un autre côté, les criminels utilisent déjà l’IA pour exploiter les vulnérabilités, c’est pourquoi le secteur financier doit rester très vigilant.

Dans l’ensemble, les experts soulignent que même si l’IA apporte de nombreux avantages en termes d’efficacité, de compréhension et d’innovation, il est vital de maintenir l’implication humaine dans la finance. Des systèmes d’intelligence hybrides combinant l’IA avec l’expertise humaine, l’éthique et les émotions sont nécessaires. L’avenir de la finance réside dans cette collaboration homme-IA.

Conclusion

Comme nous l’avons vu, l’intelligence artificielle est sur le point de transformer de nombreux aspects du secteur financier, de la banque aux investissements en passant par l’assurance. L’IA et l’apprentissage automatique promettent de rendre la finance plus efficace, plus accessible et également moins sujette aux erreurs humaines ou aux biais. Pourtant, comme toutes les technologies en évolution rapide, l’IA soulève également de nombreux nouveaux défis et préoccupations.

La réglementation, l’éthique et les changements en matière de main-d’œuvre sont des questions clés sur lesquelles il faudra s’attaquer à l’avenir. Les gouvernements et les régulateurs devront franchir une ligne très fine en cherchant à encourager l’innovation tout en protégeant les consommateurs contre d’éventuels abus ou conséquences imprévues.

Le secteur financier devra également développer l’assurance qualité et l’explicabilité des modèles complexes d’apprentissage automatique afin d’instaurer la confiance avec les utilisateurs finaux.

Dans l’ensemble, cependant, l’IA promet d’immenses récompenses pour le secteur financier ainsi que pour la société dans son ensemble si les cadres politiques appropriés peuvent être établis. Les consommateurs pourraient bénéficier d’une souscription plus précise, d’une gestion de patrimoine personnalisée et également d’une détection des fraudes.

L’IA marque le début d’un nouveau chapitre très passionnant pour le secteur financier. Cependant, pour réaliser tout son potentiel tout en gérant les risques et les coûts de transition, il faudra des efforts coordonnés entre les décideurs politiques, les entreprises, la société civile et également les consommateurs au cours de la prochaine décennie et au-delà.

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