L’IA dans la fintech

12 novembre 2024

Auteurs

Charlotte Hu

IBM Content Contributor

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

La technologie financière, ou fintech, désigne l’utilisation d’outils numériques, de données et d’automatisations pour transformer et accélérer les opérations au sein des banques et du secteur financier. Elle comprend également les logiciels et les applications que les consommateurs utilisent pour accéder à leurs services financiers, y compris des outils permettant de créer des budgets, de suivre les dépenses, d’acheter et de vendre des actions et de demander des prêts immobiliers. Les innovations en matière de technologies financières permettent aux banques de suivre le rythme de la transformation numérique au sein de l’industrie financière, tandis que l’intelligence artificielle accélère l’automatisation de la fintech.

L’IA dans la fintech : aperçu du marché

L’évolution de la fintech

Les banques et les institutions financières automatisent et digitalisent progressivement leurs processus depuis la fin du 20e siècle. Du premier distributeur automatique de billets en 1967 aux dépôts et applications numériques comme Venmo et Zelle dans les années 2000, la technologie a radicalement changé la façon dont les gens effectuent leurs transactions financières. Elle a transformé la manière dont ils transfèrent de l’argent, souscrivent des assurances, obtiennent des prêts et font des investissements.

La fintech a élargi l’accès aux produits et services bancaires et a rationalisé de nombreux processus métier courants. La technologie financière existante se présente sous la forme de logiciels utilisant une combinaison d’interfaces de programmation des applications (API), d’applications mobiles et de services web. En s’appuyant sur ces composants, les banques peuvent partager des données sensibles des clients en toute sécurité tout en leur offrant une expérience utilisateur fluide et attrayante.

Dans le secteur de la fintech, de nombreuses start-ups se concentrent d’abord sur le développement de logiciels, puis elles collaborent avec de grandes banques, des entreprises d’investissement et des sociétés de paiement du secteur financier.

Comment l’IA transforme la fintech et la finance

La digitalisation du secteur financier a entraîné une augmentation de la quantité de données produites par les transactions et autres services. L’IA peut permettre de rationaliser les processus financiers et d’améliorer les partenariats commerciaux en mettant les informations pertinentes en évidence. Elle peut également permettre de calculer les risques, de prévoir les conditions futures et d’optimiser l’organisation, la planification et les analyses financières.

Les offres fintech couvrent plusieurs catégories clés : banques et portefeuilles numériques, paiements numériques, finances personnelles, investissements et prêts. Alors que l’IA devient de plus en plus courante dans la finance, les applications alimentées par l’IA et les algorithmes de machine learning facilitent l’analyse des jeux de données, l’automatisation des tâches et l’amélioration de la prise de décision fondée sur les données.

Qui a besoin de l’IA dans la fintech

La fintech optimisée par l’IA peut être utile à tous les types d’utilisateurs interagissant d’une manière ou d’une autre avec les organisations financières, notamment les clients quotidiens, les développeurs, les analystes du secteur, les responsables stratégie et les gestionnaires de risques pour des organisations financières telles que les banques de détail, les banques commerciales, les banques d’investissement, les plateformes de trading, les plateformes d’e-commerce et les entreprises ayant une présence numérique.

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Cas d’utilisation de l’IA dans la fintech

Les systèmes d’IA peuvent être intégrés aux logiciels fintech de différentes manières. Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’IA dans la fintech :

  • Évaluation et gestion du risque de crédit
  • Détection des fraudes
  • Assistants virtuels
  • Outils et services de finances personnelles basés sur l’IA
  • Trading algorithmique et gestion de portefeuille

Évaluation et gestion du risque de crédit

Les activités bancaires peuvent poser certains risques. Le risque de crédit est l’un d’entre eux. Auparavant, les organisations financières utilisaient la modélisation du risque de crédit pour prédire la probabilité que les clients remboursent leurs prêts.

La gestion des risques est un domaine dans lequel l’IA peut apporter une contribution importante. En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes d’IA peuvent identifier des schémas et des tendances pouvant indiquer des risques potentiels. Par exemple, l’IA peut identifier les clients les plus susceptibles de se retrouver en situation de défaut de paiement, permettant aux institutions financières de prendre des décisions plus éclairées et d’atténuer les risques plus efficacement.

Les algorithmes d’IA peuvent remplacer les modèles statistiques traditionnels pour le calcul de la cote de crédit. Ils peuvent analyser rapidement les revenus, les transactions, les antécédents de crédit, l’expérience de travail et prendre en compte les changements en temps réel et les informations les plus récentes dans les activités en ligne pour améliorer la précision des évaluations de solvabilité. L’utilisation des technologies d’IA peut réduire le temps et les efforts nécessaires à la préparation et à la synthèse des rapports. Elles peuvent rationaliser le processus d’approbation des crédits.

Détection des fraudes

Un autre risque auquel les banques sont souvent confrontées, c’est la fraude. Les modèles d’IA et l’apprentissage profond sont d’excellents outils qui permettent d’identifier les schémas et de détecter des anomalies. Ils peuvent être entraînés pour repérer les activités frauduleuses en analysant les transactions en temps quasi réel et en surveillant les schémas de comportement et les habitudes de dépenses des utilisateurs.

Par exemple, l’IA peut permettre de détecter les fraudes à la carte bancaire en identifiant des schémas de dépenses inhabituels ou des transactions qui ne correspondent pas au comportement habituel du client.

L’IA peut également tenir compte de plusieurs variables telles que les fréquences d’achat, le nombre de transactions, la localisation géographique des utilisateurs et le montant dépensé pour un achat donné.

Outre la détection des fraudes dans les comptes clients, les institutions financières peuvent également mettre en œuvre des solutions alimentées par l’IA1 dans leur cadre de cybersécurité afin de détecter rapidement les cybermenaces et les vulnérabilités dans le réseau.

Assistants virtuels

Les assistants alimentés par l’IA peuvent utiliser le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel pour interagir avec les clients par l’intermédiaire d’une interface de chatbot. Ils peuvent utiliser l’IA conversationnelle, les informations du compte utilisateur et les informations de gestion de l’infrastructure technologique de la banque pour adopter une approche de l’assistance plus personnalisée. Ces chatbots de support client peuvent répondre aux questions et demandes courantes 7 jours sur 7 sous forme de conversation naturelle.

Ils peuvent également guider les clients dans l’utilisation de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux services, et proposer des recommandations personnalisées sur les produits et services qui pourraient servir au client en fonction de sa situation commerciale ou financière. Les interactions pilotées par l’IA nécessitent moins d’intervention humaine par rapport à celles des chatbots conventionnels sans NLP. Ces applications de l’IA peuvent conduire à une meilleure satisfaction des clients, et par conséquent à une augmentation des bénéfices2 pour les entreprises.

Côté entreprises, ces chatbots alimentés par l’IA peuvent également aider les banques à améliorer leur efficacité opérationnelle. L’IA permet d’automatiser les processus associés aux tâches administratives fastidieuses telles que la saisie de données, la facturation, le traitement des paiements, le tri et l’analyse des données financières3. Elle peut apporter son aide dans les études de marché et la souscription de prêts et d’investissements, et vérifier les documents soumis. Elle peut également analyser les données sur les interactions avec les clients et les performances des solutions fintech existantes utilisées pour fournir des informations sur les clients et des suggestions pour l’optimisation des revenus, la gestion des dépenses, la réduction des coûts et la gestion des risques.

Outils et services de finances personnelles basés sur l’IA

Côté consommateurs, les outils et services financiers personnels alimentés par l’IA peuvent améliorer l’expérience client. En utilisant l’IA pour analyser les habitudes de dépenses, les préférences d’investissement et les schémas d’interaction, les institutions financières peuvent adapter leurs offres pour répondre à des besoins spécifiques.

Les applications d’IA peuvent également jouer le rôle de robo-conseillers pour aider les consommateurs à établir des budgets plus intelligents en fonction de leurs besoins, à tenir leurs dossiers financiers, à suivre leurs dépenses personnelles, leurs factures, leurs actifs et leurs passifs, et à suggérer des stratégies d’épargne.

Trading algorithmique et gestion de portefeuille

En outre, l’IA peut fournir des informations précieuses et prévoir les changements dans les tendances du marché, les taux de change ou les investissements. Les applications d’IA4 utilisent des analyses de données tenant compte des actualités, de l’état actuel des marchés financiers, des sentiments sur les réseaux sociaux, des indicateurs économiques et des données financières historiques. Elles peuvent contribuer au trading automatisé et à la gestion de portefeuille en calculant la mesure du risque et de la rentabilité, et en donnant des conseils financiers.

Ces technologies peuvent être personnalisées pour appliquer des profils de risque individuels en fonction des décisions d’investissement antérieures et des objectifs financiers, afin de suggérer des informations exploitables ou d’éclairer les stratégies d’investissement. Par exemple, HSBC utilise l’IA pour renforcer ses analyses prédictives afin d’identifier les actions à fort potentiel de croissance.

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Les avantages de l’IA dans la fintech

L’avenir de l’IA dans la fintech recèle un potentiel de transformation immense pour le secteur des services financiers. L’IA peut avoir un impact plus important dans divers aspects de la fintech, notamment la gestion des risques, la détection des fraudes, le service client et les conseils financiers personnalisés.

À mesure que les agents et les assistants d’IA s’amélioreront, ils offriront aux entreprises fintech des moyens plus puissants de les intégrer dans leurs modèles de gestion, de rester compétitives, de travailler à la vitesse du marché et de fournir de meilleurs services à leurs clients.

L’intégration de l’IA dans le secteur de la fintech pourrait permettre de réaliser des économies5 en diminuant les coûts opérationnels consacrés au service client, à la prévention de la fraude, aux tâches administratives, etc. Elle peut également améliorer l’expérience client grâce à une analyse approfondie de leurs points de données individuels pour parvenir à des solutions ou à des suggestions adaptées. En outre, les conseillers financiers alimentés par l’IA sont plus accessibles et plus abordables pour les consommateurs que les conseillers humains.

L’IA peut également réduire le taux d’erreur humaine6 et les biais dans l’interprétation des données, pour des stratégies financières améliorées. Mais pour ce faire, les modèles d’IA doivent être associés à des niveaux de transparence et de gouvernance des données appropriés, l’objectif étant que les gestionnaires humains puissent comprendre comment l’IA a abordé le problème et comment elle est parvenue à une certaine décision ou solution. De par son adaptabilité, l’IA peut être utilisée pour renforcer un large éventail d’outils fintech.

Préoccupations et considérations

Le secteur financier est très réglementé.7 En d’autres termes, toute innovation sur le marché de la fintech doit se conformer aux exigences réglementaires dictées par les politiques fédérales en vigueur. Dans la plupart des cas, aucun cadre réglementaire n’est encore en place8 en raison de la rapidité des évolutions technologiques.

En général, le biais algorithmique, la confidentialité des données9 et leur protection restent des préoccupations majeures. Et comme la plupart des organisations financières ne disposent pas de l’infrastructure technologique appropriée ou de professionnels de la finance possédant une expertise technologique, elles dépendent d’infrastructures informatiques et de données tierces. L’implication de ces tiers peut exposer les institutions à des risques financiers, juridiques et de sécurité.

Selon un rapport de 20241 du Département du Trésor des États-Unis, « les modèles d’IA générative sont encore en phase de développement, ils sont actuellement très coûteux à mettre en œuvre et sont très difficiles à valider pour les applications à haute assurance ». Par conséquent, la plupart des sociétés financières étudiées dans le cadre de ce rapport ont opté pour des solutions d’entreprise plutôt que pour un fournisseur d’IA générative avec un accès public ou l’utilisation d’une interface de programmation d’application (API) publique.

Notes de bas de page

Tous les liens sont externes au site ibm.com.

1 « Managing Artificial Intelligence-Specific Cybersecurity Risks in the Financial Services Sector », Département du Trésor des États-Unis, mars 2024.

2 « How Bank Of America’s Erica Boosted Earnings by 19% and What’s Coming Next », Anshika Mathews, AIM Research, 30 juillet 2024.

3 « Microsoft’s ‘Copilot for Finance’ aims to revolutionize the spreadsheet with AI », Michael Nuñez, VentureBeat, 29 février 2024.

4 « Can investment management harness the power of AI? », Stephanie Aliaga, Dillon Edwards, JP Morgan Asset Management, 22 mai 2024.

5 « Conversational Artificial Intelligence (AI) and Bank Operational Efficiency », International Journal of Accounting and Management Information Systems, 6 août 2024.

6 « Automation Bias: What It Is And How To Overcome It », Bryce Hoffman, Forbes, 10 mars 2024.

7 « Regulation of Financial Institutions », Lisa Lilliott Rydin, Harvard Law School Library, 27 août 2024.

8 « The Rise of Financial Technology (Fintech) Innovation and the Future of the Banking and Financial System. A Comparative Analysis of the Fintech Legislative and Regulatory Frameworks in the United States, Europe, and the United Kingdom », Diana Milanesi, Stanford Law School.

9 « Reducing bias in AI-based financial services », Aaron Klein, Brookings, 10 juillet 2020.

 
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