L’IA dans les services financiers : l’épée à deux tranchants qui redéfinit les services financiers

Aujourd’hui, seuls les paresseux ne discutent pas de l’intelligence artificielle (IA) et de son potentiel pour révolutionner pratiquement tous les aspects de notre vie, y compris les finances. En effet, il y a une croissance étonnante du marché de l’IA – il a dépassé 184 milliards de dollars en 2024, 50 milliards de dollars de plus qu’en 2023. De plus, cette croissance est susceptible de se poursuivre, et le marché devrait dépasser 826 milliards de dollars d’ici 2030.

Mais ce n’est qu’un côté de la médaille. D’un autre côté, les recherches montrent des problèmes croissants liés à la mise en œuvre de l’IA, en particulier dans le domaine financier. En 2024, elle sera de plus en plus confrontée à des problèmes liés à la confidentialité et à la protection des données personnelles, aux préjugés algorithmiques et à l’éthique de la transparence. La question socio-économique des pertes d’emplois potentiels est également à l’ordre du jour.

 Est-ce que tout ce qui est lié à l’IA est problématique ? Considérons les défis réels à une mise en œuvre ubiquitaire de l’IA dans les services financiers et les pièges que nous devons résoudre maintenant pour que l’IA puisse encore atteindre les masses.

Les défis réels pour une intégration massive de l’IA

Initialement, l’objectif était de créer une intelligence artificielle au niveau de la conscience humaine, l’intelligence artificielle générale (IAG). Cependant, nous n’avons pas encore atteint cet objectif ; de plus, nous sommes loin de l’atteindre. Même si nous semblons être sur le point d’introduire une véritable IAG, il reste encore plus de cinq à sept ans pour y parvenir.

Le principal problème est que les attentes actuelles en matière d’IA sont considérablement exagérées. Alors que nos technologies sont impressionnantes aujourd’hui, elles ne sont que des systèmes d’IA spécialisés qui résolvent des tâches individuelles dans des domaines spécifiques. Ils n’ont pas de conscience de soi, ne peuvent pas penser comme des humains et sont toujours limités dans leurs capacités. Compte tenu de cela, la mise à l’échelle de l’IA devient un défi pour la diffusion de l’IA. Puisque l’IA est plus précieuse lorsqu’elle est utilisée à grande échelle, les entreprises doivent encore apprendre à intégrer efficacement l’IA dans tous les processus tout en conservant sa capacité à être ajustée et personnalisée.

De plus, les préoccupations liées à la confidentialité des données ne sont pas le principal problème de l’IA, comme muches le pensent. Nous vivons dans un monde où les données n’ont pas été confidentielles depuis longtemps. Si quelqu’un veut obtenir des informations sur vous, cela peut être fait sans l’aide de l’IA. Le véritable défi de l’intégration de l’IA est de s’assurer qu’elle n’est pas utilisée de manière abusive et déployée de manière responsable, sans conséquences indésirables.

L’éthique de l’utilisation de l’IA est une autre question avant que l’IA n’atteigne une diffusion de masse.

Le principal problème dans les systèmes existants est la censure : où est la limite lorsque nous interdisons aux réseaux de neurones de partager une recette de bombe et que nous censurons les réponses du point de vue de la correction politique, etc. ? Surtout depuis que les “méchants” auront toujours accès à des réseaux sans restrictions imposées à leur égard. Nous nous tirons-nous dans le pied en utilisant des réseaux limités tandis que nos concurrents ne le font pas ?

Cependant, le dilemme éthique central est la question de la visée à long terme. Lorsque nous créons une IA forte, nous serons confrontés à la question : pouvons-nous utiliser un système raisonnable pour effectuer des tâches routinières et le transformer en une sorte d’esclave ? Ce discours, souvent discuté dans la science-fiction, peut devenir un véritable problème dans les prochaines décennies.

Que devraient faire les entreprises pour une intégration transparente de l’IA ?

En fait, la responsabilité de résoudre les problèmes de l’IA incombe non pas aux entreprises qui l’intègrent, mais aux entreprises qui la développent. Les technologies sont mises en œuvre discrètement à mesure qu’elles deviennent disponibles. Il n’y a pas besoin de faire quelque chose de spécial – ce processus est naturel.

L’intelligence artificielle fonctionne bien dans des niches étroites où elle peut remplacer une personne dans la communication, comme dans les salons de chat. Oui, cela est ennuyeux pour certains, mais le processus deviendra plus accessible et plus agréable avec le temps. Un jour, l’IA s’adaptera enfin au style de communication humaine et deviendra beaucoup plus utile, et la technologie sera de plus en plus impliquée dans le service client.

L’IA est également efficace dans les pré-analyses lorsque de grandes quantités d’informations hétérogènes doivent être traitées. C’est particulièrement pertinent pour les finances, car il y a toujours eu des départements d’analystes engagés dans un travail non créatif mais essentiel. Maintenant, lorsque l’IA est tentée d’être mise en œuvre pour les analyses, l’efficacité augmente dans ce domaine. À Wall Street, ils pensent même que cette profession disparaîtra – les logiciels d’IA peuvent effectuer le travail des analystes beaucoup plus rapidement et à moindre coût.

Pour atteindre une intégration transparente de l’IA, les entreprises devraient adopter une approche stratégique au-delà de l’adoption de la technologie. ​​Elles doivent se concentrer sur la préparation de leur main-d’œuvre au changement, les éduquer sur les outils d’IA et favoriser une culture d’adaptabilité. De cette manière, tout ce qui est lié à la réduction de la charge de travail d’une personne dans les tâches routinières continue d’évoluer. Tant que la mise en œuvre de l’IA donne aux entreprises un avantage concurrentiel, elles introduiront de nouvelles technologies à mesure qu’elles deviennent disponibles.

La clé est de trouver un équilibre entre l’efficacité de l’IA et les défis qu’elle peut présenter.

Le potentiel de l’IA pour révolutionner les services financiers

L’IA, sous la forme d’approches plus traditionnelles et d’autres méthodes, a été utilisée depuis longtemps sur le marché financier, bien avant les dernières décennies. Par exemple, il y a quelques années, le sujet du trading haute fréquence (HFT) est devenu particulièrement pertinent. Ici, l’IA et les réseaux de neurones sont utilisés pour prédire la microstructure du marché, qui est importante pour les transactions rapides dans ce domaine. Et le potentiel de développement de l’IA dans ce domaine est assez important.

Lorsqu’il s’agit de gestion de portefeuille, les mathématiques classiques et les statistiques sont le plus souvent utilisées, et il n’y a pas beaucoup besoin d’IA. Cependant, elle peut être utilisée, par exemple, pour trouver une méthode quantitative et systématique pour construire un portefeuille optimal et personnalisé. Ainsi, malgré sa faible popularité dans la gestion de portefeuille, l’IA a des opportunités de développement. La technologie peut considérablement réduire le nombre de personnes nécessaires pour travailler dans les centres d’appel et les services client, ce qui est particulièrement important pour les courtiers et les banques, où l’interaction avec les clients de détail joue un rôle clé.

En outre, l’IA peut effectuer les tâches d’analystes de niveau junior, en particulier dans les sociétés qui négocient un large éventail d’instruments. Par exemple, vous pouvez avoir besoin d’analystes pour travailler avec différents secteurs ou produits. Cependant, vous pouvez confier la collecte et le traitement préliminaires des données à l’IA, laissant seulement la partie finale de l’analyse aux experts. Dans ce cas, les modèles de langage sont avantageux.

Cependant, beaucoup des capacités de l’IA sur ce marché ont déjà été utilisées, et seules de petites améliorations doivent encore être apportées. Dans le futur, lorsque l’intelligence artificielle générale (IAG) apparaîtra, il peut y avoir une transformation mondiale de toutes les industries, y compris les finances. Cependant, cet événement peut ne se produire que dans quelques années, et son développement dépendra de la résolution des problèmes éthiques et d’autres problèmes mentionnés ci-dessus.