Le rôle de l'IA dans les institutions financières
Le secteur financier est hautement concurrentiel et soumis à des réglementations sectorielles strictes. Ces dynamiques sectorielles influencent fortement la manière dont les technologie sont adoptées au sein du secteur et exigent des institutions financières qu'elles identifient en permanence de nouvelles opportunités pour se démarquer grâce à la technologie.
Cette dynamique a créé une opportunité pour l'intelligence artificielle, une technologie puissante qui permet aux PC de prédire les résultats futurs en s'appuyant sur des ensembles de données antérieures pour accroître l'efficacité et permettre de nouvelles expériences client.
Par conséquent, 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.1
L'application accrue de l'IA dans les services financiers permet aux institutions financières de rationaliser les processus commerciaux de base tout en ajoutant des produits et services innovants qui améliorent l'expérience des clients.
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 détail.
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.2
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. PayPal, qui a amélioré 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. Les résultats clés comprennent une réduction par 30 du nombre de transactions frauduleuses manquées avec une réduction par 3 du coût du matériel.
La succursale connectée
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.
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. L'intelligence qui en résulte est utilisée pour individualiser et optimiser l'achat, le placement et le rythme des affichages et des campagnes de marketing.3
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. La technologie 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 l'échelle massive, la conformité à la FRTB reposera sur des modélisations financières complexes, des simulations et des études d'impact qui nécessitent d'énormes investissements en puissance de calcul et en capacité de stockage de données.4
L'intelligence artificielle peut être utilisée pour augmenter considérablement la vitesse à laquelle cette analyse est effectuée. Par exemple, des fournisseurs de logiciels tels que Matlogica et Quantifi ont 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 travaillant sur les marchés des capitaux à rester conformes tout en améliorant considérablement l'efficacité de leurs modèles de risque.
Trading algorithmique
Sur les marchés financiers, l'IA permet également de nouvelles capacités, notamment l'analyse en temps réel qui soutient 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.
Selon une étude réalisée par JPMorgan en 2020, plus de 60 % des transactions de plus de 10 millions de dollars ont été exécutées à l'aide d'algorithmes. Le marché du trading algorithmique devrait croître de 4 milliards d'USD d'ici 2024, ce qui portera le volume total à 19 milliards d'USD.5
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. Ceci est parfaitement illustré par les solutions des partenaires clés d'Intel, Aerospike et MemVerge, qui s'appuient sur la technologie Intel® Optane™ de 2ᵉ génération pour permettre le stockage et l'analyse en temps réel nécessaires dans le secteur du trading.
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.
Moteurs de recommandation
Les processeurs de paiement et les émetteurs de cartes bancaires déploient également un moteur de recommandation pour prédire les préférences des clients et des prospects. Les institutions offrent alors 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.6
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.
Technologie des services financiers
Quel que soit le cas d'utilisation, Intel est le fournisseur privilégié pour épauler les entreprises sur la voie de l'intelligence artificielle. Intel aide les institutions financières à déployer l'IA grâce à l'accélération de l'IA par le matériel, à l'optimisation de l'écosystème avec des partenaires clés et à une assistance client pratique.
Plateformes flexibles
Tout d'abord, Intel offre aux entreprises de la flexibilité grâce à un portfolio de produits visant à accélérer leur déploiement de l'intelligence artificielle. Le processeur évolutif Intel® Xeon® de 3ᵉ génération constitue une plateforme idéale pour un large éventail d'utilisations de l'IA et le seul processeur x86 pour datacenter avec accélération intégrée de l'IA. Des fonctionnalités clés telles qu’Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost), Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) et Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) permettent une accélération significative des charges de travail d'IA et des données cryptées. D'autres produits clés d'Intel®, tels que la mémoire persistante Intel® Optane™ de 2ᵉ génération et le processeur graphique Intel® Iris® Xe, permettent l'analyse et le calcul de données en temps réel pour les charges de travail de formation dédiées.
Optimisations logicielles
Si Intel est surtout connu pour son matériel, l'entreprise investit également de manière significative dans les outils, les bibliothèques et les partenaires logiciels afin de permettre l'adoption de l'intelligence artificielle. Le processeur évolutif Intel® Xeon® de 3ᵉ 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. Les optimisations avec BigDL, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ permettent aux développeurs de faire évoluer leurs environnements d'IA sans problème sur les nœuds, de la périphérie au cloud.
La technologie Intel® est également optimisée en collaboration avec les plus grands fournisseurs de clouds et des centaines de fournisseurs de logiciels commerciaux, sans compter que l'entreprise continue 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.
Engagements clients
Enfin, Intel travaille depuis des décennies avec des sociétés financières pour les aider à relever leurs défis les plus complexes. En tant que leader de l'innovation technologique, Intel est 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.