L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans la finance permet aux établissements financiers de mettre en œuvre des technologies émergentes comme l’apprentissage automatique afin de rationaliser, d’automatiser et d’améliorer leurs opérations. Dans le secteur financier, l’IA peut faciliter le trading haute fréquence et prédictif, gérer les risques grâce à une évaluation sophistiquée du risque de crédit, détecter les fraudes, analyser les marchés et personnaliser les services bancaires. Voici ce qu’il faut savoir.
À RETENIR
L’IA dans la finance est utilisée pour résoudre de nombreux problèmes, afin d’accroître la productivité et d’améliorer la précision des transactions financières. (Accéder à la section)
Découvrez les avantages de l’IA dans le secteur financier, notamment l’amélioration des méthodes de prévention de la fraude, de la gestion des investissements et des prévisions de marché. (Accéder à la section)
Comprenez les quatre principaux défis de l’IA dans la finance : la confidentialité des données et les préoccupations réglementaires, les biais algorithmiques, les problèmes de qualité des données et les exigences légales sont autant d’éléments dont les dirigeants d’entreprise doivent avoir conscience. (Accéder à la section)
Comment l’IA est-elle utilisée dans la finance ?
L’IA peut être utilisée dans les secteurs financiers pour résoudre un large éventail de problèmes concrets, de la détection des anomalies et de l’analyse des tendances et des schémas financiers à la prévision des résultats financiers futurs. L’IA et les technologies qui lui sont associées accroissent la productivité et améliorent la précision et la fiabilité des transactions financières. Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes de l’IA dans la finance :
- Engagement client : Les services bancaires à commande vocale utilisent la reconnaissance vocale fondée sur l’IA pour améliorer les interactions avec les clients, en leur permettant d’effectuer des transactions ou d’obtenir de l’aide sans saisie manuelle. L’automatisation des opérations des centres d’appels grâce à la reconnaissance vocale et aux chatbots peut également améliorer le service client et réduire les temps d’inactivité.
- Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments — qui consiste à déterminer le ressenti ou les opinions des clients à partir de données textuelles — peut servir à analyser les appels des clients afin de repérer les signes de difficultés financières, à l’aide de divers outils de traitement automatique du langage naturel (NLP).
- Prévention de la fraude et évaluation des risques : Les modèles d’IA peuvent détecter les tendances inattendues ou les valeurs aberrantes dans les données financières afin de prévenir la fraude, d’évaluer les risques et de préserver l’intégrité des données. Les algorithmes de reconnaissance d’images peuvent également exploiter des données visuelles, comme des chèques et des pièces d’identité numérisés, pour extraire des informations importantes et contribuer à détecter les fraudes, automatiser la vérification et accélérer le traitement des documents.
- Services bancaires personnalisés : Les systèmes de recommandation alimentés par l’IA proposent des produits financiers adaptés, tels que des solutions d’investissement et des polices d’assurance, en fonction du comportement des utilisateurs sur les sites web et les réseaux sociaux des acteurs du secteur financier, ainsi que de leurs centres d’intérêt potentiels. Les recommandations personnalisées issues de ces technologies renforcent l’engagement client et peuvent stimuler la croissance des revenus des établissements financiers.
- Traitement automatisé des documents : En automatisant l’extraction de documents, la classification des documents et des tâches manuelles et fastidieuses telles que l’approbation des prêts, les contrôles de conformité et la gestion des contrats, l’IA améliore l’efficacité et réduit les erreurs humaines.
- Service client : Les chatbots conversationnels peuvent traiter les demandes des clients, résoudre les problèmes et fournir une assistance personnalisée 24 heures sur 24 afin d’améliorer la satisfaction client, de réduire les coûts opérationnels et de libérer du temps.
- Analyse des données : Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données financières historiques pour identifier les tendances, prévoir les mouvements du marché et optimiser les stratégies d’investissement. Ils utilisent des techniques sophistiquées comme l’analyse de régression pour comprendre les relations entre les variables financières.
- Prévisions de marché : Les modèles prédictifs analysent les données historiques pour prévoir les cours des actions, les mouvements du marché et les défauts de paiement. Ces modèles s’améliorent au fil du temps à mesure que davantage de données sont collectées, au bénéfice des investisseurs, des établissements financiers et des entreprises, grâce à de meilleures projections et à une prise de décision améliorée.
- Cybersécurité : L’IA détecte et prévient les cybermenaces afin de protéger les données des clients en examinant les schémas révélateurs d’une attaque. Les systèmes de réponse automatisés permettent d’atténuer les menaces en temps réel en isolant les zones touchées et en neutralisant les menaces.
- Tests de résistance : Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE) peuvent produire des données synthétiques utilisables pour soumettre les modèles financiers à des tests de résistance ou simuler des scénarios, afin d’aider les établissements à se préparer à différentes conditions de marché et à évaluer l’efficacité de leurs stratégies.
3 défis de l’IA dans la finance
Si l’IA peut permettre aux établissements financiers d’offrir un meilleur service et de réduire les tâches manuelles, des défis doivent encore être pris en compte et relevés, notamment en matière de confidentialité, de biais et de qualité des données.
Confidentialité des données et préoccupations réglementaires
Aux États-Unis, des textes législatifs comme le Gramm-Leach-Bliley Act obligent les organisations financières à protéger les données personnelles des consommateurs. L’utilisation de l’IA, notamment de chatbots, pour accéder à des informations personnelles soulève des préoccupations en matière de confidentialité des données. Pour éviter les fuites, les organisations doivent déclarer publiquement leurs politiques de confidentialité des données.
Les organismes de réglementation internationaux encadrent le déploiement de l’IA dans les services financiers afin de préserver le système et de stimuler l’innovation. La Bletchley Declaration, publiée par les pays participant au sommet mondial sur la sécurité de l’IA en 2023, a par exemple souligné l’importance de pratiques d’IA sûres et responsables. Un récent décret présidentiel américain sur l’IA présente des pratiques recommandées pour traiter les problèmes de cybersécurité liés à l’IA, tandis que le règlement européen sur l’IA classe les technologies d’IA en fonction de leur niveau de risque et donne la priorité à la protection des consommateurs.
Consultez notre guide sur la gouvernance des données pour en savoir plus sur la conformité.
Biais algorithmiques
Actuellement, les modèles d’intelligence artificielle doivent être entraînés sur des jeux de données existants. Malheureusement, il est fréquent que les modèles d’IA soient entraînés à l’aide de jeux de données biaisés, qui peuvent sous-représenter certains groupes de personnes. Les outils d’IA présentent alors eux aussi des biais.
Dans la finance, les biais peuvent avoir de graves conséquences pour les consommateurs. Par exemple, une évaluation du risque de crédit réalisée à l’aide d’un modèle d’IA biaisé peut empêcher une personne d’obtenir un prêt auquel elle a droit, simplement en fonction de ses caractéristiques démographiques. Pour le client, cela peut mettre en péril ses moyens de subsistance.
Problèmes de qualité des données
Selon de nombreux experts du secteur, la complexité des données est un facteur clé qui freine l’adoption de l’IA. Les données se présentent sous toutes les formes et dans toutes les tailles, et peuvent être difficiles à gérer. Cela est particulièrement vrai dans le secteur financier. La complexité des données peut nuire à leur qualité. Des données incorrectes peuvent conduire à des modèles fondés sur des hypothèses erronées, ce qui amène les organisations à prendre des décisions mal informées.
Ces décisions peuvent nuire directement à la santé financière de leurs clients. Le manque de spécialistes de la science des données et de l’IA au sein des organisations aggrave ce problème. De nombreuses entreprises constatent que le manque de compétences, d’expertise et de connaissances en IA fait obstacle à son adoption.
3 entreprises clés utilisant l’IA dans la finance
L’utilisation de l’IA a profondément transformé le secteur financier, permettant aux analystes financiers de prendre des décisions mieux éclairées et d’offrir un excellent service à leurs clients. Des entreprises comme Enova, Workiva et Trumid sont à l’avant-garde de cette transformation numérique, utilisant l’IA pour optimiser différents aspects de la finance.
Enova
Enova International est une entreprise de services financiers qui propose des prêts et des financements à plus de 9 millions de clients, notamment des petites entreprises et des personnes délaissées par les banques traditionnelles. Elle utilise des plateformes internet de pointe, des outils d’analyse et des algorithmes d’apprentissage automatique pour évaluer le risque de crédit, détecter les activités frauduleuses et fournir des informations sur les consommateurs. Les stratégies d’Enova fondées sur les données optimisent les opérations de crédit en combinant technologie agile et connaissance du marché. Les outils d’analyse alimentés par l’IA de l’entreprise lui permettent de comprendre les préférences des clients, de personnaliser ses offres et d’améliorer l’expérience utilisateur.
Workiva
Workiva est une entreprise de technologie financière qui aspire à créer le réseau de trading de demain en combinant technologie agile, expérience sectorielle et conception de produits innovante. Elle utilise l’IA générative, qui produit du texte et mène des recherches, pour ses activités de reporting et d’assurance, afin d’améliorer la productivité et la sécurité des données. Sa technologie emploie des algorithmes d’IA pour automatiser les opérations de reporting financier, tandis que le traitement automatique du langage naturel (NLP) améliore la gestion documentaire, la conformité et le reporting réglementaire en extrayant des informations de données textuelles non structurées. Elle utilise également l’analyse prédictive pour anticiper les tendances financières et améliorer l’allocation des ressources.
Trumid
Trumid est une entreprise de technologie financière spécialisée dans le marché des obligations d’entreprise. Elle propose une plateforme de trading électronique donnant accès à des milliers d’obligations à l’achat ou à la vente, ainsi qu’à de nombreux protocoles de trading et solutions d’exécution. Trumid utilise des algorithmes d’IA pour négocier des obligations et évaluer les données de marché, la liquidité et les tendances historiques afin de conclure des transactions au meilleur prix. Elle exploite également les données de sentiment du marché pour orienter les techniques de trading et optimiser les portefeuilles obligataires, en équilibrant les risques et les rendements selon les préférences individuelles et les conditions du marché.
3 formations en IA appliquée à la finance à envisager
L’intégration de l’IA dans le secteur bancaire transforme la manière dont sont menées la recherche financière, les opérations de trading et la gestion des risques. Plusieurs formations complètes sont disponibles pour aider les professionnels et les passionnés à comprendre les usages pratiques de l’intelligence artificielle dans la finance. Elles couvrent diverses approches et technologies d’IA spécialement conçues pour les applications financières.
AI for Finance, Packt Publishing
Packt Publishing propose cette formation AI for Finance, qui se concentre sur les applications pratiques de l’IA dans le secteur financier. Elle aborde de nombreuses approches et technologies d’IA susceptibles d’aider à la recherche financière, aux stratégies de trading, à la gestion des risques et à bien d’autres activités. Elle comprend une présentation de l’influence de l’IA sur la finance, des approches d’apprentissage automatique pour la modélisation financière, ainsi que de l’utilisation de l’IA dans le trading algorithmique, la gestion des risques et la détection des fraudes, avec des exemples concrets. Destinée aux experts de la finance, aux data scientists et à toute personne souhaitant utiliser l’IA dans le secteur financier, elle coûte 10 dollars US sur Udemy.
AI Applications in Marketing and Finance, University of Pennsylvania
La formation AI Applications in Marketing and Finance de l’University of Pennsylvania porte sur l’intégration de l’IA, du marketing et de la finance, et explique comment l’IA peut influencer la prise de décision et la stratégie. Elle aborde l’analyse du comportement des consommateurs pilotée par l’IA, l’analyse prédictive et les applications de l’IA dans les services financiers. Elle traite également des enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA. Elle s’adresse aux dirigeants d’entreprise, aux professionnels du marketing, aux spécialistes de la finance et aux étudiants qui utilisent l’IA dans leur travail. Cette formation est disponible sur Coursera et comprise dans l’abonnement mensuel de Coursera à 59 dollars US.
AI in Finance Specialization, CFTE
Le Center of Finance, Technology, and Entrepreneurship (CFTE) propose une spécialisation AI in Finance, consacrée à l’utilisation de l’IA dans différents secteurs financiers. Le programme couvre les technologies d’IA dans la banque, l’assurance et la gestion de patrimoine, la science des données pour les professionnels de la finance, le développement de modèles d’IA pour les applications financières, ainsi que les enjeux réglementaires et éthiques de l’IA dans la finance. Cette spécialisation s’adresse aux professionnels de la finance, aux entrepreneurs de la fintech et à toute personne intéressée par l’évolution du secteur de la finance et des technologies, et coûte 779 dollars US.
En conclusion : l’avenir de l’IA dans la finance
L’IA devrait transformer le secteur financier, avec la banque en première ligne. Elle améliorera l’analyse, l’intégration et la transformation des entreprises, tandis que les équipes financières collaboreront entre organisations pour échanger des informations et créer de la valeur. L’IA générative jouera un rôle important dans la transformation des entreprises en améliorant les processus clés et l’efficacité, et en permettant un engagement client individualisé, des offres personnalisées et une exploitation efficace des données.
Selon les prévisions, les avancées fondées sur l’IA permettront aux banques d’économiser jusqu’à 487 milliards de dollars US d’ici fin 2024, mais les enjeux éthiques, les obstacles réglementaires et l’utilisation responsable resteront des sujets de préoccupation à mesure que le secteur se tournera vers l’avenir.
Découvrez le processus étape par étape de Comment entraîner un modèle d’IA pour produire des prévisions financières précises et fiables.