L'IA dans la finance : Révolutionner l'avenir de la gestion financière

Comprendre l'IA dans la finance

Volodymyr Shchegel, vice-président de l'ingénierie chez Clario, l'explique ainsi,

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique fait partie 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 neuronaux peuvent détecter des schémas dans les données afin d'automatiser les processus ou de faire des prédictions sur les risques, les prix, la fraude, etc.

Apprentissage en profondeur

L'apprentissage profond est une technique de ML très spécialisée qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches. La profondeur ajoutée permet d'apprendre à partir d'immenses ensembles de données tels que les historiques de transactions financières. Le DL est à l'origine de nombreuses innovations dans des domaines tels que l'évaluation du crédit, le commerce 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 de la finance, le NLP analyse les appels de résultats, les nouvelles, les réglementations, les questions des clients et d'autres textes afin d'automatiser les processus ou de découvrir des informations sur les risques, les sentiments, la conformité juridique, etc.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les images numériques et les vidéos. Dans le secteur financier, les CV sont appliqués à des tâches telles que le traitement des chèques, la surveillance des actifs physiques, l'analyse des expressions faciales et d'autres encore, afin de lutter contre la fraude et de recueillir des informations.

En automatisant des 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 qui cherchent 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 rentables. Grâce à l'examen de vastes ensembles de données, les algorithmes d'IA sont en mesure d'automatiser les tâches manuelles, libérant ainsi les employés pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Par exemple, les chatbots d'IA traitent désormais de nombreuses questions de routine du service client concernant le solde des comptes, les paiements, etc. Cela améliore considérablement les temps de réponse et libère le personnel du centre d'appel.

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

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

Puneet Gogia, fondateur d'Excel Champs, ajoute,

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

Par exemple, en analysant le comportement financier et les préférences d'un client, l'IA peut suggérer les taux de CD les plus compétitifs qui correspondent à leurs objectifs d'épargne, garantissant ainsi que les clients obtiennent 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 pourraient autrement passer inaperçus.

L'importance des applications de l' apprentissage automatique dans la finance devient alors évidente, car les modèles d'apprentissage automatique sont particulièrement aptes à analyser des ensembles de données complexes afin d'améliorer l'évaluation 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 relatives aux clients, les schémas de transaction et les liens avec des entités potentiellement à risque, ces systèmes peuvent mettre en évidence les activités suspectes et les soumettre à un examen plus approfondi.

Cela permet une plus grande efficacité et réduit les risques de passage de fonds illégaux. La surveillance basée sur l'IA peut également contribuer au respect de la réglementation en signalant les transactions susceptibles d'enfreindre 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, la planification de scénarios et également l'évaluation des risques. Cela permet de prendre des décisions éclairées en matière d'investissements, de prêts, de souscription d'assurance, etc.

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 minutieusement le code des contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités et prévenir les fraudes, mettant en évidence son rôle crucial dans la protection contre les crimes 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.

En ce qui concerne les opérations, l'IA rationalise les processus et réduit les coûts grâce à l'automatisation. Par exemple, l'automatisation des processus robotiques utilise des robots logiciels pour gérer des tâches répétitives et à fort volume, comme le traitement des prêts et la gestion des demandes d'indemnisation. Cela permet non seulement d'accélérer ces processus, mais aussi de réduire les erreurs humaines.

L'IA analyse également des quantités massives de données structurées et non structurées pour découvrir des informations qu'il serait impossible à l'homme de détecter seul. 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 négociation. Les compagnies d'assurance utilisent également l'IA pour mieux prédire les risques, détecter les fraudes plus tôt et fixer des primes plus précises.

Robert Kaskel, Chief People Officer chez Checkr, explique,

En rationalisant les opérations de back-office et en améliorant l'expérience des clients, l'IA permet aux institutions financières de réaliser d'importantes économies tout en améliorant la satisfaction des clients.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans la finance

Le déploiement de systèmes d'IA dans le secteur hautement réglementé de la finance pose de nombreux défis importants en matière de logistique et de conformité. Les institutions financières doivent gérer soigneusement les projets d'IA afin de 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 des échanges. Les exigences en matière d'archivage et de documentation des modèles pour démontrer la conformité imposent des frais généraux considérables.

Les entreprises doivent également mettre en œuvre des procédures de gestion des risques liés aux modèles pour contrôler les performances du système d'IA, détecter les biais et gérer les résultats non intentionnels des modèles.

L'infrastructure de stockage et de calcul pour les charges de travail d'IA avec d'énormes volumes de données et un entraînement intensif 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, directeur technique de LLC Attorney, explique,

Considérations éthiques et partialité

L'intégration de l'IA dans la finance soulève d'importantes considérations éthiques, notamment en ce qui concerne la partialité et l'équité. Les systèmes d'IA peuvent par inadvertance perpétuer, voire exacerber, les préjugés présents dans les données d'apprentissage. Par exemple, si les données historiques sur les prêts reflètent des préjugés à l'encontre de certains groupes démographiques, un modèle d'IA formé sur ces données pourrait continuer à désavantager ces groupes.

Pour résoudre ces problèmes, les institutions financières mettent en œuvre des techniques d'apprentissage automatique tenant compte de l'équité. Ces méthodes visent à garantir que les décisions en matière d'IA n'ont pas d'impact disproportionné sur un groupe spécifique. En outre, les organisations mettent en place des comités d'éthique et adoptent des mesures de transparence afin de rendre les processus de prise de décision en matière d'IA plus compréhensibles et plus responsables.

Le besoin de compétences en IA dans la finance 

Nous avons vu tout au long de cet article que l'intelligence artificielle présente plusieurs opportunités et défis pour le secteur financier. Pour ceux qui travaillent dans le secteur, il est essentiel de développer les compétences adéquates pour faire face aux changements rapides qui se profilent à l'horizon. 

Les institutions financières s'appuient fortement sur les données pour l'évaluation des risques, l'analyse du marché et la prise de décision. L'IA peut offrir des outils uniques qui peuvent permettre aux professionnels de votre équipe de découvrir des informations et d'automatiser des processus qui améliorent l'efficacité et la précision.

Pour rester compétitives, les entreprises financières doivent doter leurs équipes des compétences nécessaires en matière de données et d'IA. DataCamp for Business est un partenaire idéal dans cette entreprise. Elle propose des solutions de formation sur mesure qui permettent aux équipes financières de maîtriser les outils et les techniques nécessaires pour exploiter efficacement l'IA.

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Dans un secteur où les données sont un atout majeur, disposer d'une équipe bien formée n'est pas seulement bénéfique, c'est impératif. 

L'avenir de l'IA dans la finance

De nombreux experts prévoient que l'IA continuera à révolutionner le secteur de la finance dans les années à venir. Nous verrons probablement l'IA utilisée de nombreuses manières complexes pour analyser les données, identifier des modèles et des idées, automatiser des processus et faire de nombreuses recommandations.

Dans les domaines de l'investissement et de la négociation, l'IA pourrait devenir suffisamment avancée pour faire des prédictions très précises sur le marché et exécuter des stratégies de négociation sophistiquées. Cela pourrait permettre aux entreprises d'optimiser les investissements et les rendements. Toutefois, une gouvernance appropriée sera très nécessaire à mesure que l'IA prendra davantage de décisions financières.

Pour les banques, l'IA permettra de mieux comprendre leurs clients grâce à l'analyse des données, ce qui permettra d'offrir des services plus personnalisés. Les chatbots et les robots-conseillers sont déjà utilisés pour le service à la clientèle et la planification financière, mais la technologie deviendra plus avancée et plus proche de l'être humain. En outre, nous pouvons nous attendre à des avancées significatives, telles que l'intégration de solutions alimentées par 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, la surveillance humaine et la gouvernance resteront cruciales.

L'IA transforme également l'évaluation et la réglementation des risques financiers. 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 à assurer la surveillance, même si l'explication et la transparence des systèmes d'IA seront très importantes pour la responsabilisation.

D'autre part, les criminels utilisent déjà l'IA pour exploiter les vulnérabilités, et le secteur financier doit donc rester très vigilant.

Dans l'ensemble, les experts soulignent que si l'IA apporte de nombreux avantages en termes d'efficacité, de perspicacité et d'innovation, il est vital de conserver l'implication humaine dans la finance. Il faut des systèmes d'intelligence hybrides qui combinent l'IA avec l'expertise humaine, l'éthique et les émotions. L'avenir de la finance réside dans cette collaboration entre l'homme et l'intelligence artificielle.

Impact sur l'emploi

L'intégration de l'IA dans le secteur financier est en train de remodeler le marché du travail. Si l'IA automatise les tâches routinières et répétitives, elle crée également des opportunités pour de nouveaux rôles qui requièrent des compétences analytiques et techniques avancées.

Rôles émergents

• Spécialistes de l'IA: Les professionnels ayant une expertise en IA et en apprentissage automatique sont très demandés pour développer et maintenir les systèmes d'IA.
• Scientifiques des données: Le besoin de data scientists capables d'interpréter des données complexes et de créer des modèles est croissant.
• Chargés d'éthique: L'éthique de l'IA devenant un point central, des rôles dédiés à la garantie de pratiques éthiques en matière d'IA voient le jour.

Changer de rôle

• Analystes financiers: L'IA s'occupant des tâches lourdes en termes de données, les analystes financiers se concentrent désormais davantage sur la prise de décisions stratégiques et l'interprétation des informations générées par l'IA.
• Représentants du service clientèle: Alors que les chatbots d'IA gèrent les demandes de renseignements de routine, les représentants humains sont chargés de traiter les problèmes plus complexes des clients.

Le passage à l'IA nécessite de mettre l'accent sur le perfectionnement et le recyclage de la main-d'œuvre pour s'assurer que les employés peuvent s'épanouir dans ce nouveau paysage technologique.

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, mais aussi moins sujette à l'erreur humaine ou à la partialité. Cependant, comme toutes les technologies qui évoluent rapidement, l'IA soulève également de nombreux nouveaux défis et préoccupations.

La réglementation, l'éthique et l'évolution de la main-d'œuvre sont des questions clés qui devront être abordées à l'avenir. Les gouvernements et les régulateurs devront faire preuve de beaucoup de doigté pour encourager l'innovation tout en protégeant les consommateurs contre d'éventuels abus ou conséquences involontaires.

Le secteur financier devra également développer l'assurance qualité et l'explicabilité des modèles complexes d'apprentissage automatique afin de gagner la confiance des utilisateurs finaux.

Dans l'ensemble, cependant, l'IA promet d'immenses récompenses pour le secteur financier, mais aussi pour la société dans son ensemble, si les cadres politiques appropriés peuvent être mis en place. Les consommateurs pourraient bénéficier d'une souscription plus précise, d'une gestion de patrimoine personnalisée et d'une détection des fraudes.

L'IA marque le début d'un nouveau chapitre très excitant pour l'industrie financière. Toutefois, la réalisation de son plein potentiel tout en gérant les risques et les coûts de transition nécessitera des efforts coordonnés entre les décideurs politiques, les entreprises, la société civile et les consommateurs au cours de la prochaine décennie et au-delà.

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