Qu’est-ce que l’intelligence artificielle appliquée à la finance ?

Voici quelques domaines importants d’application de l’IA dans le secteur financier : 

Trading algorithmique : l’IA peut être utilisée pour développer des algorithmes de trading capables d’analyser les tendances du marché et les données historiques, puis de prendre des décisions et d’exécuter des transactions plus rapidement que les humains. 

Automatisation et efficacité : l’IA peut automatiser les tâches répétitives et chronophages, ce qui permet aux institutions financières de traiter de grandes quantités de données plus rapidement et avec plus de précision.

Avantage concurrentiel : l’IA peut aider les institutions financières à favoriser l’innovation et à rester à la pointe de la technologie pour créer ou maintenir un avantage concurrentiel.

Conformité : l’IA peut automatiser les exigences de surveillance et de reporting pour garantir la conformité réglementaire

Évaluation du crédit : l’IA peut analyser une variété de données, y compris l’activité sur les médias sociaux et d’autres comportements en ligne, pour évaluer la solvabilité des clients et prendre des décisions de crédit plus précises.

Réduction des coûts : en automatisant les tâches, les institutions financières peuvent réduire le travail manuel, rationaliser les workflows et améliorer l’efficacité opérationnelle, ce qui peut réduire les coûts.

Service client : en répondant aux questions et en effectuant des tâches de routine 24 h/24 et 7 j/7, les assistants personnels et les chatbots alimentés par l’IA peuvent réduire le besoin d’intervention humaine, fournir un service client personnalisé (comme l’approbation d’un crédit en temps réel) et enfin offrir une protection plus efficace contre la fraude et une meilleure cybersécurité.

Analyse des données : en analysant des quantités massives de données et en en extrayant des informations et des tendances qui seraient difficiles à détecter pour des data scientists humains, l’IA permet de prendre des décisions plus éclairées et de mieux comprendre l’évolution du marché.

Détection des fraudes : les algorithmes d’IA peuvent prévenir la criminalité financière (comme la fraude et les cyberattaques) en identifiant des modèles inhabituels dans les transactions financières. Cette capacité permet d’améliorer la sécurité des transactions bancaires en ligne ou par carte de crédit.  

Traitement des prêts : l’IA peut prévoir et évaluer de manière plus précise les risques liés aux prêts, mais aussi rationaliser le processus et les approbations pour les emprunteurs grâce à l’automatisation de tâches telles que l’évaluation des risques, la notation des crédits et la vérification des documents.

Finances personnelles : en analysant les objectifs, les modèles de dépenses et la tolérance aux risques, les outils d’IA peuvent fournir des conseils budgétaires et élaborer des stratégies d’épargne dans le but d’aider les particuliers à gérer leurs finances personnelles.

Gestion de portefeuilles : l’IA peut analyser les conditions du marché et les indicateurs économiques en vue de fournir une aide pour les prises de décision et l'optimisation du portefeuille.

Analyse prédictive : l’IA est capable de fournir une modélisation prédictive qui peut aider les organisations financières à anticiper les tendances du marché, les risques potentiels et le comportement des clients.

Gestion des risques : l’IA peut analyser les données pour aider les organisations financières à évaluer et à gérer les risques plus efficacement et à créer un environnement financier plus sûr et plus stable.

Analyse des sentiments : l’IA peut analyser les sources d’actualités, les médias sociaux et d’autres informations pour évaluer le sentiment du marché, ce qui facilite la prédiction des tendances et la prise de décision.

De nombreuses parties prenantes implantent, exploitent, régulent et utilisent les technologies d’IA dans le secteur financier. On trouve notamment :

Des auditeurs et des équipes de contrôle internes. Chargés d’évaluer l’efficacité des systèmes d’IA, ces personnes et ces groupes effectuent des audits afin d’identifier les problèmes et les risques potentiels et d’assurer l’efficacité, l’exactitude et la conformité. 

Des directeurs des systèmes d’information (DSI) et des directeurs techniques. En tant que superviseurs de l’infrastructure technique de l’organisation, les DSI et les directeurs techniques prennent des décisions clés concernant l’implantation, l’utilisation et la sécurité de l’IA.

Des clients. Les applications pilotées par l’IA doivent offrir une expérience utilisateur satisfaisante pour que les clients et les utilisateurs finaux aient confiance en l’organisation financière.

Des développeurs. Les développeurs d’IA sont chargés de concevoir et d’implanter des systèmes d’IA dans l’organisation et de garantir leur précision et leur efficacité.

Des responsables de l’éthique et de la diversité . Les organisations chargent ces personnes de combattre les préjugés, de garantir l’équité et l’inclusivité dans l’utilisation de l’IA.

Des cadres. Les principaux dirigeants et le conseil d’administration prennent des décisions stratégiques concernant la mise en œuvre, l’utilisation et la gestion des initiatives d’IA.

Des organismes financiers. Les banques, les sociétés d’investissement et d’autres institutions financières déploient l’IA pour accroître l’efficacité de la détection des fraudes, de la gestion des risques, de la souscription, des stratégies d’investissement et du service client. 

Des équipes juridiques. Ces équipes collaborent avec les organismes de réglementation pour s’assurer que les applications alimentées par l’IA sont conformes aux lois et aux réglementations du secteur.

Des équipes de gestion du risque. Comme l’IA est souvent utilisée pour évaluer et atténuer les risques dans les organisations financières, ces équipes surveillent l’efficacité des systèmes d’IA. 

Dans le cadre de la finance, l’IA nécessite une surveillance pour garantir une utilisation appropriée et un risque minimal. Une gouvernance proactive peut favoriser une utilisation responsable, éthique et transparente de l’IA, ce qui est essentiel lorsque les institutions financières traitent de grandes quantités de données sensibles.

Les garde-fous visant à garantir l’éthique, la conformité réglementaire, la transparence et l’explicabilité – le but étant que les parties prenantes comprennent les décisions prises par l’institution financière – sont essentiels pour apporter un contrepoids aux avantages de l’IA : une utilisation responsable. Avec une surveillance appropriée et des règles claires qui régissent son application, l’IA peut continuer à jouer un rôle important dans le secteur financier.

Différents types d’institutions financières tirent parti de l’IA pour améliorer l’efficacité, la prise de décision et l’expérience utilisateur. Voici quelques cas d’utilisation de l’IA dans le secteur de la finance :

Service client. L’IA conversationnelle et le traitement automatique du langage naturel (NLP) alimentent les chatbots, qui permettent aux clients des banques d’accéder rapidement et efficacement aux informations de leur compte 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Prévention des cyberattaques. L’IA peut utiliser la science des données pour analyser les schémas et les tendances et alerter les entreprises en cas d’activité inhabituelle.

Planification financière. Les conseillers financiers utilisent des algorithmes sophistiqués pour fournir des conseils d’investissement personnalisés basés sur les objectifs des clients, la tolérance aux risques et les conditions du marché.

Détection et prévention de la fraude. L’apprentissage profond peut être utilisé pour analyser le comportement et la volonté d’achat des clients et déclencher une alerte lorsque des habitudes de dépenses inhabituelles sont identifiées.

Éligibilité à un prêt. Les prêteurs gèrent les risques en déployant des réseaux neuronaux d’IA pour analyser rapidement les données afin de déterminer la solvabilité des clients.

Trading. Les sociétés d’investissement utilisent l’IA pour le trading algorithmique – des échanges réalisés à grande vitesse en fonction des données en temps réel et des tendances du marché.