Une vision globale de l’IA dans les services financiers pour 2025 et au-delà

Le secteur des services financiers (FSI) est un secteur dans lequel l’IA est depuis longtemps une réalité, plutôt qu’un rêve à succès. Avec l’analyse et la science des données fermement ancrées dans des domaines tels que la détection des fraudes, la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la gestion des risques, le secteur est sur le point d’ouvrir la voie à une nouvelle vague de capacités alimentées par l’IA, alimentées par des technologies basées sur l’IA générative.

L’industrie est sur le point de connaître une révolution de l’intelligence artificielle comparable à l’adoption d’Internet ou à l’introduction du smartphone. Tout comme les appareils mobiles ont donné naissance à des écosystèmes d’applications et de comportements de consommation entièrement nouveaux, l’intelligence artificielle, et en particulier les systèmes basés sur la GenAI, sont sur le point de remodeler fondamentalement notre façon de travailler, d’interagir avec les clients et de gérer les risques.

Les entreprises prêtes à passer à l’action sont prêtes à subir des changements radicaux en matière de sécurité, de productivité, d’efficacité, d’expérience client et de génération de revenus. La plupart des violations de données étant dues à des informations d’identification d’utilisateur compromises, toute stratégie de sécurité de l’IA digne de ce nom doit non seulement inclure la formation des utilisateurs finaux, mais également s’appuyer sur l’autonomisation au niveau des appareils, rendue possible par une nouvelle classe de processeurs pour PC. Voyons d’abord ce qui a fait de FSI un pionnier probable.

Secteur IA

Paradoxalement, malgré sa réputation de conservatisme, le secteur des services financiers a toujours été à l’avant-garde de la recherche de nouvelles méthodes intelligentes de gestion des données, en particulier des gros volumes de données. Cela s’explique en partie par la nécessité : l’énorme quantité de données générées par le secteur des services financiers représente un défi permanent en termes de volume, de variété et de vitesse, et l’environnement réglementaire rigoureux constitue un argument convaincant pour adopter l’IA à bras ouverts.

Équilibrer l’innovation et le risque

Tous les secteurs d’activité comprennent la paralysie frustrante qui accompagne les projets de preuve de concept d’IA : de nombreuses expériences passionnantes sont menées, mais où se situe le retour sur investissement ? La mise en œuvre de l’IA entraîne son lot de soucis, notamment :

• Savoir par où commencer
• Un manque d’approche stratégique (l’IA pour l’IA)
• Les sept V des données (volume, véracité, validité, valeur, vélocité, variabilité, volatilité)
• Lacunes en matière de compétences et pénuries de talents
• Gérer l'évolution des risques de cybersécurité
• Conformité aux lois évolutives sur l'IA et GenAI qui diffèrent selon les pays et les zones géographiques
• Difficulté à intégrer des données simples ou complexes provenant de sources diverses, notamment avec des systèmes hérités (silos de données) et hallucinations
• Assurer la transparence, l’explicabilité et l’équité/l’absence de partialité
• Confiance des clients autour de la confidentialité des données et résistance des employés
• Perte de données clients et de stratégies de trading confidentielles en dehors de l'entreprise (par exemple, ChatGPT est interdit dans certaines grandes institutions)
• Matériel et appareils sous-alimentés
• Monnaie des données
• Gouvernance
• Peur du déplacement
• Équilibrage entre les clouds sur site, hybrides et publics

L'IA basée sur la sécurité

Si l’industrie a la volonté d’adopter l’IA, elle est également confrontée à une préoccupation majeure en matière de sécurité, notamment en matière de cybersécurité et de protection des données, qui la freine.

Outre la précision, l'explicabilité et la transparence, la sécurité est une pierre angulaire de l'intégration de l'IA dans les processus métier. Cela comprend le respect des réglementations en matière d'IA nécessaires et différentes à travers le monde, telles que la Loi de l'UE sur l'IA, le Loi sur la résilience opérationnelle numérique (DORA) dans l'UE, le modèle décentralisé aux États-Unis et le RGPD, ainsi que de garantir la confidentialité des données et la sécurité des informations. Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels, les solutions d’IA doivent s’appuyer sur une gouvernance solide et des mesures de sécurité robustes pour être responsables, éthiques et dignes de confiance.

Cependant, avec l’intégration de l’IA dans les FSI, cela présente plusieurs nouveaux vecteurs d’attaque, tels que les attaques de cybersécurité, empoisonnement des données (manipulation des données de formation utilisées par les modèles d'IA, conduisant à des résultats inexacts ou malveillants), inversion de modèle (où les attaquants déduisent des informations sensibles à partir des réponses du modèle d'IA) et des entrées malveillantes conçues pour tromper les modèles d'IA, provoquant des prédictions incorrectes.

IA responsable

IA responsable Il est impératif de tenir compte de ces éléments lors du développement et de la mise en œuvre d’un outil d’IA. Lors de l’exploitation de cette technologie, il est primordial que l’IA soit légale, éthique, équitable, respectueuse de la vie privée, sécurisée et explicable. Cela est essentiel pour le FSI car il accorde la priorité à la transparence, à l’équité et à la responsabilité.

Les six piliers de l’IA responsable auxquels les organisations doivent adhérer comprennent :

1. Diversité et inclusion – garantit que l’IA respecte les perspectives diverses et évite les préjugés.
2. Confidentialité et sécurité – protège les données des utilisateurs grâce à des mesures de sécurité et de confidentialité robustes.
3. Responsabilité et fiabilité – tient les systèmes/développeurs d’IA responsables des résultats.
4. Explicabilité – rend les décisions de l’IA compréhensibles et accessibles à tous les utilisateurs.
5. Transparence – offre un aperçu clair des processus d’IA et de la prise de décision.
6. Durabilité – L’impact environnemental et social minimise l’empreinte écologique de l’IA et favorise le bien social.

Repenser le rôle de l’informatique

Dans le monde traditionnel, vous répondriez à ces défis en améliorant vos systèmes informatiques : traitement des transactions, gestion des données, support administratif, capacité de stockage, etc. Mais à mesure que l’IA s’infiltre davantage dans votre pile technologique, la donne change. En devenant plus qu’un simple logiciel, l’IA crée un tout nouveau mode de fonctionnement.

Ainsi, vos équipes informatiques deviennent non seulement les gardiennes des données, mais aussi les conseillers numériques de vos collaborateurs. Elles automatisent les tâches routinières, intègrent des solutions d'IA et exploitent les données pour les aider à améliorer leur productivité et leur efficacité, tout en leur fournissant la puissance de traitement personnelle dont ils ont besoin. Les solutions d'IA sur des appareils intelligents, comme les PC IA, équipés des derniers processeurs haute vitesse, comme les processeurs évolutifs Intel® Xeon®, anticipent les besoins des utilisateurs en fonction de leur comportement, tout en préservant la confidentialité des données, sauf en cas de partage avec le cloud. De plus, les PC IA actuels offrent des fonctionnalités de traitement émergentes, telles que les unités de traitement neuronal (NPU), qui accélèrent encore les tâches d'IA et renforcent la sécurité.

L'IA utilisée aujourd'hui

Aujourd’hui, nous observons des cas d’utilisation de l’IA passionnants qui auront des répercussions à l’échelle de l’industrie. Mais d’abord, les entreprises doivent créer une architecture d’IA évolutive, sécurisée et durable, ce qui est très différent de la construction d’un parc informatique traditionnel. Cela nécessite une approche holistique, basée sur le travail en équipe, impliquant les parties prenantes de la direction des divisions, de l’architecture de l’infrastructure, des opérations, du développement de logiciels, de la science des données et des secteurs d’activité. Les cas d’utilisation comprennent :

• Simulation et modélisation:Simulations prédictives, apprentissage profond et apprentissage par renforcement pour personnaliser les recommandations, améliorer les chaînes d'approvisionnement et optimiser la prise de décision, les prévisions et la gestion des risques.
• Détection de fraude et sécurité : Algorithmes de reconnaissance de modèles basés sur l'IA pour détecter les anomalies, automatiser la détection des fraudes, améliorer la vérification de la conformité du client (KYC) et renforcer la sécurité.
• Agences et bâtiments intelligents transformation: Des kiosques alimentés par l'IA et des analyses de pointe pour créer des expériences client personnalisées (telles que des traductions simultanées dans plusieurs langues) ; un traitement LLM local pour garantir une confidentialité totale et des caméras intelligentes améliorent la sécurité des succursales.
• Automatisation de processus:L'IA rationalise les tâches et les flux de travail répétitifs tels que les rapports financiers, le rapprochement des dossiers, le traitement des prêts et l'amélioration des services clients, tout en garantissant la conformité et la sécurité.
• Des processus réimaginés : L’IA offre l’opportunité de repenser fondamentalement les processus commerciaux, en allant au-delà de la simple numérisation pour créer des flux de travail véritablement intelligents.
• Opérations d'IA : Les technologies d’IA peuvent automatiser les flux de travail de l’infrastructure pour accélérer l’approvisionnement et la résolution des problèmes.
• Service client:L'IA permet aux organisations de fournir une assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, des réponses instantanées, des expériences personnalisées et une résolution plus efficace des problèmes, y compris des assistants virtuels.
• Accélérez la diligence raisonnable : Accélérez considérablement votre processus de due diligence, qu'il s'agisse d'analyse de contrat ou dans le cadre de fusions et acquisitions, et identifiez les synergies potentielles ainsi que les risques.
• Conformité : Automatiser les contrôles réglementaires, garantir l'exactitude, réduire les risques et maintenir à jour les dossiers de manière efficace.
• Gestion de patrimoine et conseillers en patrimoine personnel : Mettre en relation les clients avec des produits financiers adaptés et fournir des conseils d’investissement personnalisés pour améliorer la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle.
• Économies d'énergie: L'optimisation de l'IA dans les centres de données et l'IA sur les appareils avec des processeurs à haute efficacité améliorent la gestion de l'alimentation et réduisent la consommation d'énergie.
• Employés numériques : L’IA peut permettre l’automatisation des processus et des tâches avec des agents supervisés par des employés.

Tracer une voie à suivre

En 2025, le potentiel de transformation de l'IA ne réside pas seulement dans ses capacités, mais aussi dans la manière dont nous structurons son déploiement. Construire un écosystème d'IA évolutif, sécurisé et durable exige une collaboration entre les équipes de direction, d'infrastructure, d'exploitation et de développement. À mesure que les industries adoptent l'IA – des simulations prédictives à la détection des fraudes, en passant par l'automatisation des processus et la personnalisation des expériences client –, elles réinventent les flux de travail, améliorent la conformité et optimisent l'efficacité énergétique. L'IA n'est plus un outil : elle est la pierre angulaire de l'innovation intelligente et de la croissance durable.