L'IA dans les services financiers

Le rôle de l'IA dans les institutions financières

L'évolution rapide de l'IA est en train de changer le monde, et le secteur des services financiers ne fait pas exception. Les entreprises de ce secteur s'efforcent d'accélérer l'accès aux informations, de répondre plus rapidement, de prévoir plus précisément et d'améliorer l'expérience client globale.

Bien sûr, le secteur des services financiers est hautement concurrentiel et soumis à des réglementations sectorielles strictes. Ces dynamiques sectorielles influencent fortement la manière dont les technologies sont adoptées au sein de l'industrie et exigent des institutions financières qu'elles identifient en permanence de nouvelles façons de se démarquer grâce à la technologie.

C'est pour cette raison que l'IA dans les services financiers présente de nombreux cas d'utilisation attrayants, car le secteur s'efforce de proposer une valeur et des services nouveaux autour des données. L'utilisation accrue de l'IA au sein des services financiers permet aux organisations de rationaliser leurs processus opérationnels principaux tout en ajoutant des produits et des services innovants qui améliorent l'expérience des clients. Les entreprises de services financiers explorent également comment les assistants d'entreprise basés sur l'IA peuvent aider leurs employés à être plus productifs, ainsi que comment l'IA peut être appliquée pour améliorer le développement logiciel.

La plupart des cadres des services financiers s'attendent à ce que l'intelligence artificielle devienne un élément central de leur succès au cours des prochaines années. Selon une étude réalisée en 2021 par NTT DATA Services :

• 83 % [des cadres des services financiers] s'accordent à dire que l'IA crée de nouvelles façons de différencier les offres et d'acquérir des clients grâce à l'accès à des ensembles de données uniques.¹
• 81 % ont déclaré que l'IA est un élément essentiel de leur stratégie pour attirer et fidéliser les clients.²

Matériel Intel : déployer l'IA au sein des services financiers

Pour permettre des avancées significatives dans les cas d'utilisation de l'IA émergents (tels que la détection de la fraude, l'examen de documents, la gestion des risques et les transactions algorithmiques), les institutions financières de toutes tailles peuvent s'appuyer sur le matériel, les logiciels et les solutions Intel.

Avec une gamme d'outils adaptés aux besoins de tout le secteur, nous offrons un portefeuille complet de mise en œuvre de l'IA qui peut vous aider à accélérer les résultats et à créer de la valeur. Nos processeurs Intel® Xeon® Scalable de 4ᵉ génération offrent des performances exceptionnelles aux côtés de puissants accélérateurs intégrés idéaux pour soutenir l'IA de manière rentable dans le secteur des services financiers.

Les processeurs Intel® Xeon® Scalable de 4ᵉ génération offrent des extensions matricielles avancées Intel® (Intel® AMX) intégrées pour accélérer les charges de travail d'inférence et de formation Deep Learning. Dans le secteur des services financiers, cette technologie peut être appliquée pour rationaliser le déploiement de charges de travail telles que le traitement du langage naturel (NLP), les systèmes de recommandation et la reconnaissance d'images.

Cette dernière génération de processeurs Intel® Xeon® Scalable offre une plateforme prête à l'emploi pour déployer vos charges de travail d'IA de l'Edge au Cloud. C'est également le seul CPU x86 de centre de données à intégrer l'accélération par l'IA.

En outre, la famille de produits Intel® série Max, comprenant à la fois des CPU et des GPU, peut permettre de débloquer des cas d'utilisation avancés en science des données et en IA dans le secteur des services financiers. Par ailleurs, les offres Habana® Gaudi® et Gaudi® 2 spécialisées dans l'IA peuvent permettre un traitement évolutif du langage naturel avec des performances exceptionnelles en matière de formation et d'inférence Deep Learning.

Enfin, les GPU Intel® pour centres de données peuvent être déployés pour renforcer les CPU à l'aide de puissantes capacités de traitement parallèles pour accélérer les résultats et l'innovation.

Assurer la confidentialité de l'IA bancaire

La confidentialité, le respect de la vie privée et la conformité sont les priorités absolues pour les institutions financières à mesure qu'elles progressent dans leur parcours relatif à l'IA. Les solutions d'IA dépendent de grandes quantités de données, souvent issues de plusieurs sources. Les organisations du secteur financier doivent protéger les données de leurs clients et s'assurer qu'elles respectent les réglementations lorsqu'elles poursuivent des innovations en matière d'IA, même lorsqu'elles partagent des informations avec d'autres fournisseurs ou fournisseurs de technologies tiers.

Intel est un leader en informatique confidentielle matérielle et travaille aux côtés de partenaires et de clients à l'avant-garde de l'application de nouvelles technologies pour sécuriser l'IA des services financiers.

Pour sécuriser les données sensibles lorsque vous activez les capacités de l'IA, nous offrons un ensemble robuste de fonctionnalités intégrées. Ces offres comprennent :

• Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) : permet de protéger les données en cours d'utilisation grâce à une technologie unique d'isolation des applications ; le code et les données sélectionnés sont protégés de toute modification à l'aide d'enclaves renforcées.
• Intel® Trust Domain Extensions (Intel® TDX) : permet le déploiement de machines virtuelles isolées par le matériel, appelées domaines de confiance (TD) ; conçues pour isoler les machines virtuelles du gestionnaire/hyperviseur et de tout autre logiciel non TD sur la plateforme.

Notre écosystème de partenaires joue également un rôle essentiel pour permettre des capacités d'IA sécurisées dans le secteur financier. Nous avons par exemple collaboré avec notre partenaire logiciel Consilient afin de créer une nouvelle approche protégée de l'apprentissage fédéré. Ou encore avec Fortanix, partenaire de sécurité multicloud, pour créer Intel® Security Solution for Fortanix Confidential AI.

L'IA dans le secteur bancaire

Dans le secteur bancaire, l'intelligence artificielle aide les entreprises à automatiser les processus essentiels à leur activité, tels que la gestion des risques et la prévention des fraudes, tout en débloquant de nouvelles capacités, comme l'utilisation de chatbots et de systèmes de recommandation intelligents pour les banques de proximité. L'avenir des services bancaires verra l'intégration et la connexion croissante entre les plateformes physiques et numériques, avec des recommandations plus intelligentes pour les clients et une détection automatisée de la fraude et de la criminalité.

Lutter contre la criminalité financière

Les banques sont liées par un ensemble complexe de lois et de programmes destinés à mettre au jour le financement d'activités criminelles, tant au niveau national qu'international. Par exemple, le Fonds monétaire international, ainsi que les États-Unis et d'autres pays, ont établi des réglementations contre le blanchiment d'argent (AML), exigeant des institutions financières qu'elles maintiennent des programmes AML et signalent les activités suspectes.³

Bien que nombre de ces réglementations se soient avérées coûteuses pour les banques, elles ont été largement inefficaces pour prévenir ou dissuader la criminalité financière. Le matériel existant s'est avéré un obstacle au succès, car les anciens systèmes n'ont pas l'envergure nécessaire pour lutter contre les menaces et gérer des bases de données complexes à travers plusieurs unités commerciales. En outre, les mesures de lutte contre le blanchiment d'argent exigent de plus en plus une analyse en temps réel pour permettre des transactions plus rapides ou pour soutenir les capacités en ligne. Par conséquent, les entreprises se tournent vers l'intelligence artificielle pour s'orienter dans la réglementation du secteur et accroître leur efficacité grâce à une analyse en temps réel.

De nombreuses organisations bancaires utilisent actuellement les technologies de l'IA pour automatiser la détection de la fraude à tous les niveaux de leur organisation. PayPal et son amélioration de la détection des transactions frauduleuses grâce aux technologies Intel® intégrées à une plateforme de données en temps réel d'Aerospike en est la meilleure preuve. Parmi les résultats clés, citons une division par 30 du nombre de transactions frauduleuses manquées pour un coût du matériel trois fois plus faible.⁴

Agence connectée et plateforme en ligne

Les organismes bancaires utilisent l'IA pour offrir une expérience client holistique avec des services bancaires personnalisés et intégrés quel que soit l'endroit où se trouvent les clients (à la maison, en déplacement ou en agence).

Outre la modernisation des processus classiques, l'intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer l'expérience client grâce à de nouveaux services et de nouvelles capacités. Dans le domaine de la banque de détail, les dernières technologies permettent aux banques de comprendre les besoins des clients et de proposer des services bancaires personnalisés, adaptés à chaque individu. L'automatisation intelligente permet de rationaliser l'expérience client et d'accélérer les processus au sein des organisations bancaires. Les chatbots en ligne permettent également aux clients de profiter d'expériences en libre-service plus fluides, qui peuvent se révéler plus pratiques qu'un appel téléphonique ou une visite en personne.

À l'intérieur de l'agence, les solutions de vision par ordinateur basées sur l'IA aident à combler le fossé entre le site physique et les canaux numériques, et notamment les bornes sur site. Par exemple, les capteurs basés sur la vision par ordinateur peuvent suivre le regard, la posture et les gestes des clients, évaluer les temps d'attente et alerter les employés de la banque lorsqu'un client a besoin d'aide. Ces solutions basées sur l'IA analysent les données comportementales provenant des agences et des canaux en ligne. Les renseignements ainsi récoltés sont utilisés pour individualiser et optimiser l'achat, le placement et le timing des affichages et campagnes marketing.

L'IA aide également les banques à mener des initiatives KYC (Know Your Customer) plus rapides et plus efficaces au sein de leurs opérations physiques et en ligne. Initiatives essentielles pour maîtriser les risques et vérifier l'identité des clients. Les solutions KYC améliorées par l'IA comprennent souvent des technologies telles que l'identification par données biométriques, le traitement intelligent des documents et la surveillance des transactions en temps réel.

L'IA sur les marchés des capitaux

L'intelligence artificielle est également utilisée par les institutions financières opérant sur les marchés des capitaux, notamment les gestionnaires d'actifs et les fonds spéculatifs, pour améliorer leur efficacité et déployer de nouvelles capacités. L'IA est souvent utilisée pour soutenir les processus de gestion des risques, en plus d'optimiser les stratégies de trading pour une variété d'instruments financiers.

Liquidité et gestion des risques dans le trading

L'IA peut aider les banques d'investissement et les autres institutions financières à se conformer à un nouvel ensemble de réglementations internationales appelé Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). À partir de janvier 2023, les institutions financières devront calculer tous les risques associés à leurs positions de trading sur les valeurs mobilières, les matières premières, les devises étrangères et autres investissements. En raison de sa portée extrêmement vaste, la conformité à la FRTB reposera sur des modélisations financières, des simulations et des études d'impact complexes qui nécessitent d'énormes investissements en puissance de calcul et en capacité de stockage de données.

L'intelligence artificielle peut être utilisée pour augmenter considérablement la vitesse à laquelle cette analyse est effectuée. Les fournisseurs de logiciels tels que Matlogica et Quantifi ont par exemple considérablement amélioré leurs performances grâce à divers modèles d'ajustement de valorisation (xVA) basés sur le Machine Learning et les réseaux neuronaux profonds. Ces améliorations basées sur l'IA aident les entreprises qui travaillent sur les marchés des capitaux à rester conformes, tout en améliorant considérablement l'efficacité de leurs modèles de risque.

Trading algorithmique

Sur les marchés des capitaux, l'IA permet également de nouvelles capacités, notamment l'analyse en temps réel qui assiste le trading algorithmique. Le trading financier est basé sur des modèles qui se dégagent de l'historique des comportements et des transactions du marché. Récemment, les entreprises ont commencé à utiliser les capacités de l'IA pour déployer un système de trading algorithmique qui s'appuie sur le Machine Learning, les réseaux neuronaux et l'analyse prédictive pour interpréter et répondre aux signaux du marché en quelques microsecondes.

Si le trading algorithmique n'est pas nouveau, les capacités actuelles de l'IA accélèrent l'analyse en temps quasi réel dont les traders ont besoin pour rester compétitifs.

L'IA dans l'assurance et les paiements

Enfin, l'intelligence artificielle est utilisée par les compagnies d'assurance et de paiement pour automatiser les processus, améliorer l'efficacité et déployer de nouvelles capacités.

Gestion des souscriptions et des litiges

Dans le secteur des assurances, les entreprises déploient des modèles prédictifs pour rationaliser le processus de souscription et de gestion des litiges grâce à l'intelligence artificielle.

Lors de l'intégration des clients, les assureurs peuvent évaluer les facteurs de risque d'un futur client à un moment donné. Ces modèles de plus en plus sophistiqués s'appuient sur le machine learning pour analyser divers facteurs (p. ex., la solvabilité, la santé) afin de proposer une prime personnalisée pour leurs services d'assurance. Une fois qu'un client est intégré, les compagnies d'assurance utilisent l'IA pour recevoir et traiter les demandes d'indemnisation avec une performance et une précision élevées. Cela permet aux clients de recevoir des services d'assurance rapidement et efficacement. Ces processus sont rendus possibles par la technologie d'automatisation des processus robotiques, qui est une technique de machine learning permettant l'hyper automatisation de diverses tâches.

Détection de la fraude

Comme leurs homologues des services bancaires, les entreprises du secteur de l'assurance et des paiements s'appuient sur des algorithmes de traitement du langage naturel pour détecter automatiquement les fraudes et les activités criminelles, parfois avant même qu'elles ne se produisent.

Moteurs de recommandation

Les processeurs de paiement et les émetteurs de cartes bancaires déploient également des moteurs de recommandations pour prédire les préférences des clients et des prospects. Les institutions offrent ensuite des services bancaires personnalisés aux prospects dont le profil démographique et le comportement suivent un modèle identifiable qui leur est propre ou ressemblent à un groupe similaire dont les comportements sont connus.

Le moteur de recommandation basé sur le machine learning analyse de grandes quantités de données de préférence pour choisir la meilleure adéquation entre le produit et le prospect. Ces moteurs sont similaires à ceux utilisés dans les boutiques d'e-commerce ou les services de streaming qui recommandent des articles supplémentaires en fonction des achats passés d'un individu et des achats connexes effectués par d'autres clients ayant un historique similaire.

Produits logiciels Intel pour les entreprises

Bien qu'Intel soit communément connue pour ses offres matérielles et de processeurs, nous proposons également des outils logiciels puissants qui permettent l'adoption en toute simplicité de l'intelligence artificielle.

Pour aider à gérer les environnements Cloud essentiels à de nombreuses solutions d'IA pour les services financiers, nous offrons un portefeuille d'outils capables d'augmenter les performances et l'efficacité des ressources Cloud, notamment Granulate™ by Intel et Intel® Cloud Optimizer by Densify. Et pour aider les organisations du domaine des services financiers à atteindre leurs objectifs de développement durable, notre Intel® Data Center Manager intégré peut être utilisé pour fournir des informations relatives aux centres de données en temps réel aux solutions de renseignements et d'optimisation énergétique de l'IA.

Nous proposons également convrg.io, un système d'exploitation de Machine Learning full-stack idéal pour le développement IA et Machine Learning multicloud. Cette plateforme puissante permet aux développeurs d'IA de : gérer les versions de données et de modèles, de créer des flux complexes, de les exécuter sur plusieurs machines ou clusters, de suivre les progrès, de comparer les résultats, d'exécuter en tant que service et de créer une application.

Pour poursuivre les progrès de l'informatique confidentielle, nous travaillons sur le projet Amber, qui offre une nouvelle approche innovante de l'attestation par des tiers. Il s'agit d'un outil basé sur SaaS qui permet de vérifier à distance la fiabilité d'une ressource de calcul en fonction de l'attestation et de la stratégie. Au départ, le projet Amber vérifiera la fiabilité des environnements d'exécution de confiance (TEE) d'Intel, mais l'objectif est d'étendre la vérification à beaucoup plus d'appareils, comme les IPU, les GPU, les racines de confiance des plateformes, et plus encore.

La technologie Intel® est également optimisée en collaboration avec les plus grands fournisseurs de services Clouds et des centaines de fournisseurs de logiciels commerciaux, et nous continuons de participer activement à la communauté open source, notamment à la Fondation Linux et à FinOS. Ces efforts ont débouché sur un large éventail de solutions partenaires qui permettent aux institutions financières d'accélérer leurs performances en matière d'intelligence artificielle et de réduire le temps nécessaire à la création de valeur commerciale.

Ressources Intel AI Developer

Intel offre également un certain nombre de ressources pour les développeurs d'IA et d'optimisations spécialisées qui peuvent aider à simplifier le développement, à rationaliser le déploiement et à maximiser les performances.

Le processeur Intel® Xeon® Scalable de 4ᵉ génération est optimisé pour les outils et les bibliothèques de science des données les plus populaires, ce qui permet aux professionnels de créer et de déployer leurs propres solutions d'IA. Nos optimisations avec PyTorch, BigDL, TensorFlow et scikit-learn, ainsi que des ressources telles que la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ permettent aux développeurs de faire évoluer leurs environnements d'IA facilement d'un point à l'autre, de l'Edge vers le Cloud, tout en offrant des performances exceptionnelles.

De plus, la plateforme Intel® Developer Cloud offre un accès facile aux ressources matérielles basées sur le Cloud qui peuvent être utilisées pour tester les solutions d'IA pour les services financiers. Cet outil offre aux développeurs une plateforme simple pour apprendre, prototyper et tester au fur et à mesure qu'ils développent de nouvelles innovations en matière d'IA pour le secteur des services financiers.

Votre partenaire stratégique pour l'IA dans le domaine des services financiers

Intel collabore depuis des décennies avec des entreprises des services financiers pour les aider à relever leurs défis les plus complexes en matière d'IA et d'analytique.

En tant que leader de l'innovation technologique, nous sommes un partenaire de confiance pour les institutions financières qui souhaitent déployer l'intelligence artificielle au sein de leur organisation. Cette expérience est essentielle pour garantir que l'industrie des services financiers dispose des outils et des ressources dont elle a besoin pour être compétitive au niveau mondial.