fbpx
AI-Finance

L’impact croissant de l’IA sur les services financiers: six exemples d’applications

Moins de 70 ans après la parution du terme Intelligence Artificielle, elle est devenue partie intégrante des industries les plus exigeantes et les plus rapides comme la finance.

Les cadres dirigeants et les propriétaires d’entreprises avant-gardistes explorent activement les nouvelles utilisations de l’intelligence artificielle en finance et dans d’autres domaines afin d’obtenir un avantage concurrentiel sur le marché.

Le plus souvent, nous ne réalisons pas à quel point l’intelligence artificielle est impliquée dans notre vie quotidienne.

AI aujourd’hui: où ça marche et pourquoi ?

La montée en puissance de l’intelligence artificielle dans le secteur financier prouve à quel point elle transforme rapidement le paysage des affaires, même dans les secteurs traditionnellement conservateurs.

Voici quelques exemples parmi les plus populaires de l’IA en finance.

1 – L’IA et les déterminations de crédit / Solvabilité

L’intelligence artificielle permet une évaluation plus rapide et plus précise d’un emprunteur potentiel, à moindre coût, et tient compte d’une panoplie de facteurs, ce qui mène à une décision mieux documentée et étayée de données.

L’évaluation du crédit fournie par AI est basée sur des règles plus complexes et sophistiquées que celles utilisées dans les systèmes traditionnels d’évaluation du crédit.

Il aide les prêteurs à faire la distinction entre les demandeurs à risque de défaut élevé et ceux qui sont solvables mais qui n’ont pas d’antécédents de crédit importants.

L’objectivité est un autre avantage du système alimenté par l’IA. Contrairement à un être humain, une machine n’est pas susceptible d’être biaisée.

Les banques digitales et les applications d’émission de prêts utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour utiliser des données alternatives (par exemple, les données des smartphones) pour évaluer l’éligibilité des prêts et fournir des options personnalisées.

Les sociétés de crédit automobiles aux États-Unis ont également fait état du succès de l’IA pour leurs besoins. Pour citer un exemple, l’intégration de l’IA permet de réduire les pertes de 23 % par an.

2 – AI et le Risk Management

Il est difficile de surestimer l’impact de l’IA dans les services financiers lorsqu’il s’agit de gestion des risques. Une puissance de traitement énorme permet de traiter de grandes quantités de données en peu de temps, et l’informatique cognitive aide à gérer les données structurées et non structurées, une tâche qui prendrait beaucoup trop de temps à accomplir pour un humain.

Les algorithmes analysent l’historique des cas à risque et identifient les premiers signes de problèmes futurs potentiels.

L’intelligence artificielle en finance est un allié puissant lorsqu’il s’agit d’analyser les activités en temps réel dans un marché ou un environnement donné ; les prédictions précises et les prévisions détaillées qu’elle fournit sont basées sur de multiples variables et sont essentielles à la planification et au pilotage des entreprises.

3 – L’IA et la prévention de la fraude

Depuis un certain nombre d’années, l’intelligence artificielle réussit très bien à lutter contre la fraude financière – et l’avenir s’annonce de plus en plus prometteur, à mesure que le marchine learning (l’apprentissage automatique) parvient à se rattraper aux criminels.

L’intelligence artificielle est particulièrement efficace pour prévenir la fraude par carte de crédit, qui a connu une croissance exponentielle ces dernières années en raison de l’augmentation du commerce électronique et des transactions en ligne.

Les systèmes de détection des fraudes analysent le comportement, la localisation et les habitudes d’achat des clients et déclenchent un mécanisme de sécurité lorsque quelque chose semble hors d’ordre et contredit le modèle de dépenses établi.

Les banques ont également recours à l’intelligence artificielle pour révéler et prévenir un autre type de crime financier bien connu : le blanchiment d’argent. Les machines détectent les activités suspectes et aident à réduire les coûts des enquêtes sur les présomptions de blanchiment d’argent.

4 – L’intelligence artificielle et le Trading

Les investissements basés sur les données ont augmenté de manière constante au cours des cinq dernières années et ont atteint un billion de dollars en 2018. C’est aussi appelé trading algorithmique, quantitatif ou à haute fréquence grâce au nouvelle plateforme de trading en ligne.

Ce type de trading s’est développé rapidement sur les marchés boursiers du monde entier, et pour cause : l’intelligence artificielle offre de multiples avantages significatifs.

Les systèmes de négociation intelligents surveillent les données structurées (bases de données, feuilles de calcul, etc.) et non structurées (médias sociaux, nouvelles, etc.) en une fraction du temps qu’il faudrait aux gens pour les traiter.

Et nulle part ailleurs l’expression “le temps, c’est de l’argent” n’est plus vraie que dans le commerce : un traitement plus rapide signifie des décisions plus rapides, ce qui à son tour signifie des transactions plus rapides.

Les prévisions de performance des actions sont plus précises, car les algorithmes peuvent tester les systèmes de trading basés sur les données passées et amener le processus de validation à un tout autre niveau avant de le pousser en direct.

AI élabore des recommandations pour les portefeuilles les plus solides en fonction des objectifs à court et à long terme d’un investisseur spécifique ; de nombreuses institutions financières font également confiance à AI pour gérer l’ensemble de leurs portefeuilles.

Le journal économique Bloomberg a récemment lancé Alpaca Forecast AI Prediction Matrix, une application de prévision des prix pour les investisseurs utilisant l’IA. Il combine les données de marché en temps réel fournies par Bloomberg avec un moteur d’apprentissage avancé pour identifier les tendances des mouvements de prix pour des prévisions de marché de haute précision.

5- L’IA et les services bancaires personnalisés

Dans le secteur bancaire, l’intelligence artificielle fait fonctionner les chatbots intelligents qui fournissent aux clients des solutions complètes d’auto-assistance tout en réduisant la charge de travail des centres d’appels.

Les assistants virtuels à commande vocale alimentés par des technologies intelligentes comme Alexa d’Amazon gagnent rapidement en popularité, ce qui n’est pas surprenant : ils disposent d’une fonction d’auto-éducation, ils deviennent plus intelligents chaque jour, vous devriez donc vous attendre à des améliorations considérables.

Les deux outils peuvent vérifier les soldes, planifier les paiements, consulter l’activité des comptes et plus encore.

Un certain nombre d’applications offrent des conseils financiers personnalisés et aident les particuliers à atteindre leurs objectifs financiers. Ces systèmes intelligents permettent de suivre les revenus, les dépenses récurrentes essentielles et les habitudes de dépenses et d’établir un plan et des conseils financiers optimisés.

6 – AI et l’automatisation des processus

Les dirigeants avant-gardistes de l’industrie se tournent vers l’automatisation des processus robotisés lorsqu’ils veulent réduire leurs coûts d’exploitation et accroître leur productivité.

La reconnaissance intelligente des caractères permet d’automatiser une variété de tâches banales et fastidieuses qui prenaient auparavant des milliers d’heures de travail et gonflaient les salaires.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle vérifient les données et génèrent des rapports en fonction des paramètres donnés, examinent les documents et extraient les informations des formulaires (applications, accords, etc.).

L’utilisation de l’automatisation robotisée des processus pour les tâches répétitives à haute fréquence élimine le risque d’erreur humaine et permet à une institution financière de recentrer les efforts de ses employés sur les processus qui nécessitent une intervention humaine.

Ernst & Young a fait état d’une réduction des coûts de 50% à 70% pour ce genre de tâches, et Forbes l’appelle “Gateway Drug To Digital Transformation”.

Que faut-il attendre dans l’avenir de l’IA dans le secteur financier ?

Les prévisions pour les prochaines applications d’IA dans les services financiers sont un sujet d’actualité de nos jours, mais une chose est sûre : L’intelligence artificielle est en train de transformer rapidement le paysage économique de l’industrie financière.

Il y a de grands espoirs d’accroître la sécurité des transactions et des comptes, surtout à mesure que l’adoption du cryptage Blockchain et la cryptocurrency prend de l’ampleur. En retour, cela pourrait réduire considérablement ou éliminer les frais de transaction en raison de l’absence d’intermédiaire.

Toutes sortes d’assistants numériques et d’applications continueront à se perfectionner grâce à l’informatique cognitive. Cela facilitera la gestion des finances personnelles de façon exponentielle, puisque les machines intelligentes seront en mesure de planifier et d’exécuter des tâches à court et à long terme, du paiement des factures à la préparation des déclarations de revenus.

Nous pouvons également nous attendre à un meilleur service à la clientèle qui utilise des systèmes d’auto-assistance sophistiqués de VR, à mesure que le traitement du langage naturel progresse et qu’il en apprend davantage de l’expérience passée du pool de données.

Un nouveau niveau de transparence découlera de rapports plus complets et plus précis sur la connaissance du client et de vérifications plus approfondies de la diligence raisonnable, ce qui exigerait maintenant trop d’heures de travail humain.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *