Rôle de l'IA dans le secteur financier
Utiliser l'IA dans le domaine des services financiers peut non seulement améliorer l'efficacité opérationnelle, mais également créer plus d'opportunités de mieux comprendre et d'interagir avec les clients.
Par exemple, les technologies d'IA telles que le Machine Learning et le Deep Learning permettent aux entreprises de reconnaître automatiquement des schémas dans les transactions afin de détecter les fraudes ou de répondre aux tendances du marché. Le traitement du langage naturel, au cœur des grands modèles de langage (LLM), permet la création de chatbots et d'assistants personnels alimentés par l'IA qui interagissent avec les clients et les professionnels, répondent aux questions et aident à mieux comprendre les besoins des clients et les solutions potentielles.
Globalement, ces innovations permettent aux entreprises du secteur des services financiers d'améliorer leur compétitivité et leur adaptabilité tout en les aidant à répondre à des exigences strictes en matière de réglementation et de conformité.
Génération augmentée de récupération (RAG) pour les services financiers
La RAG permet de réduire les risques résultant de réponses inexactes lorsque les organismes de services financiers étudient le potentiel des LLM et de l'IA générative (GenAI), qui utilise l'IA pour générer du contenu. Elle offre une approche innovante du déploiement des LLM dans laquelle le modèle d'IA se réfère à une base de connaissances spécifique à l'entreprise au moment de répondre aux requêtes. Les réponses générées par l'IA sont ainsi mieux renseignées sur les produits, la marque et les exigences métier spécifiques à l'entreprise. Et comme les services financiers opèrent dans un environnement réglementaire strict, la RAG permet d'automatiser et d'améliorer la précision des rapports de conformité.
Avantages de l'IA dans le secteur financier
Déployer l'IA dans le domaine des services financiers s'accompagne de nombreux avantages, notamment démultiplier les capacités des employés, proposer des services et des interactions plus personnalisés avec les clients, et automatiser les processus de back-office pour potentiellement gagner du temps et réduire les dépenses d'exploitation. Selon J.P. Morgan Research, ces avantages pourraient avoir un impact énorme sur les économies du monde entier. L'IA générative seule pourrait représenter 10 billions de dollars américains, soit 10 % du produit intérieur brut (PIB) mondial1.
Pour les institutions financières qui cherchent à atteindre leurs objectifs de transformation numérique, l'IA est non seulement une pierre angulaire, mais aussi un moyen d'atteindre ces objectifs tout en restant en conformité. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données en temps quasi réel aide aussi à la prise de décisions, à automatiser la détection et la prévention des transactions frauduleuses, voire à détecter et à répondre aux menaces de cybersécurité qui augmentent les risques pour les secteurs réglementés.
Selon J.P. Morgan Research, l'IA générative pourrait ajouter 10 billions de dollars US au PIB mondial1.
Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur financier
De nombreux cas d'utilisation démontrent déjà la valeur de l'IA dans le domaine des services financiers, et de nombreuses autres innovations se profilent à l'horizon. En voici quelques exemples :
- Anti-blanchiment d'argent (AML) et détection des fraudes : l'IA peut analyser des schémas de transaction en temps quasi réel pour identifier les activités suspectes et alerter les institutions financières afin d'ouvrir rapidement une enquête et de régler le problème.
- Monnaies numériques et marchés de cryptomonnaie : la surveillance et l'analyse basées sur l'IA s'étendent aux devises numériques afin de garantir l'intégrité des transactions. L'analytique prédictive basée sur l'IA peut également aider à prévoir les tendances du marché, ce qui permet aux investisseurs de prendre des décisions éclairées.
- Génération de code : les services informatiques des institutions financières font appel à des assistants personnels basés sur l'IA pour aider les développeurs à écrire du code pour de nouveaux projets, ce qui permet d'expérimenter rapidement et d'assister plus facilement les autres services.
- Conseils et produits financiers personnalisés : les assistants personnels basés sur l'IA sont aujourd'hui suffisamment sophistiqués pour analyser les informations des clients et les profils de risque afin de gérer les portefeuilles d'actifs et de proposer des conseils ou des produits financiers, ce qui facilite l'accès à l'information.
- Informatique confidentielle et apprentissage fédéré: les institutions financières peuvent déployer des modèles d'IA propriétaires pour analyser et apprendre à partir d'ensembles partagés de données client chiffrées issus d'autres organisations, tout en préservant la confidentialité de leur propriété intellectuelle et de leurs relations client. Il en résulte des modèles d'IA plus précis et davantage capables de reconnaître des schémas et des tendances.
- Processus d'évaluation des risques de crédit, de qualification et KYC (Know Your Customer) : l'IA peut analyser de grandes quantités d'informations, notamment des dossiers bancaires combinés, afin d'aider les organismes à minimiser les risques et leurs responsabilités.
- Gestion de la trésorerie et des risques : l'IA peut augmenter significativement la vitesse d'analyse du marché et de calcule des risques pour le trading de titres, de matières premières, de devises étrangères et d'autres investissements, tout en respectant les réglementations internationales, telles que la FRTB (Fundamental Review of the Trading Book).
- Trading sur les marchés de capitaux, transactions à haute fréquence : l'IA joue un rôle crucial dans le fonctionnement des systèmes de trading automatisés qui exécutent des transactions aux moments optimaux, en fonction de stratégies propriétaires et des conditions du marché, dans des environnements où une milliseconde peut avoir un impact sur les taux de réussite. Plusieurs de ces déploiements s'appuient également sur l'IA pour garantir l'intégrité et la confidentialité des modèles utilisés et des données traitées.
- Analyse de données non structurées : l'IA et le traitement du langage naturel sont également utiles dans plusieurs cas d'utilisation déjà mentionnés du fait de leur efficacité croissante à rassembler des insights à partir de grandes quantités de données non structurées, telles que les réseaux sociaux et l'actualité, dans le but d'évaluer le sentiment du marché et de prédire les tendances futures.
L'avenir de l'IA dans le secteur financier
Dans l'état actuel du secteur, l'IA peut déjà améliorer l'efficacité, la personnalisation et la sécurité des services financiers. À mesure que les technologies d'IA évoluent, des modèles plus sophistiqués seront probablement en mesure de fournir des insights encore plus détaillés et de réaliser des prédictions plus précises. Les assistants fondés sur les LLM et l'IA générative pourront potentiellement interagir avec les clients avec plus d'empathie et en comprenant mieux leurs intentions, pour une plus grande personnalisation. Le rôle de l'IA dans la gestion des risques et la détection des fraudes gagnera en fiabilité. Elle sera en mesure de suivre les avancées des menaces numériques et d'agir à partir de données en temps réel pour sécuriser les transactions et protéger les actifs.