L'IA dans la finance ? Cas d'utilisation, avantages et défis

L'IA dans la finance ? Si vous n'êtes pas familier avec cette combinaison, il y a de fortes chances que vous manquiez beaucoup. Les principaux objectifs des institutions financières - banques, fonds spéculatifs et compagnies d'assurance - sont de minimiser les risques, de réduire les coûts et de fournir des services client haut de gamme aux clients utilisant l'IA.

Avec de grandes quantités de données dans le secteur financier, il devient de plus en plus important d'utiliser l'IA pour l'analyse des données, la gestion des risques, le service personnalisé et la gestion des portefeuilles. Selon une enquête réalisée en 2023 par NVIDIA sur 200 institutions financières basées en Amérique et en Europe, les entreprises travaillaient sur les cas d'utilisation suivants :

• 26% d'entre eux travaillaient sur un grand modèle de langage
• 23 % sur le système de recommandation
• 23 % sur l'optimisation de portefeuille
• 22 % sur la détection de fraude

La moitié des répondants pensaient que l'IA augmenterait leurs rendements annuels de 10 %, et un tiers estimaient que l'IA réduirait leurs dépenses annuelles de 10 %.

Dans ce blog, nous découvrirons des cas d'utilisation de l'IA dans la finance, ses avantages et les défis auxquels les institutions financières sont confrontées lorsqu'elles emploient l'IA.

L'IA dans la finance

L'IA est une combinaison de données, de puissance de calcul et de technologie. L'aspect technologique de l'IA est le suivant :

Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique consiste en des algorithmes qui peuvent être entraînés sur des données financières, supervisées ou non, pour classer, prédire et trouver des anomalies dans les données financières.

Apprentissage en profondeur : l'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones pour analyser les données financières. Le Deep Learning convient lorsque nous avons des milliards d'enregistrements de données de marché.

Traitement du langage naturel : le traitement du langage naturel en finance est utilisé pour analyser et extraire des informations des contrats, analyser les sentiments des marchés financiers et améliorer l'expérience client dans la fintech à l'aide de chatbots.

Quels sont les cas d'utilisation de l'IA en finance ?

Détection de fraude

La fraude bancaire et financière entraîne non seulement des difficultés financières, mais affecte également l'image de l'institution. L'IA est formée sur des données historiques et peut différencier une transaction typique d'une anomalie. À mesure que davantage de données et de méthodes de recherche deviennent disponibles, la précision des systèmes d'IA pour détecter la fraude augmentera encore.

Évaluation des risques

L'évaluation des risques est essentielle pour vérifier l'admissibilité au prêt et la probabilité qu'un emprunteur ne rembourse pas un prêt. L'IA peut analyser les dossiers de crédit et les états financiers pour évaluer les profils de risque des emprunteurs. De plus, les auditeurs peuvent utiliser l'IA pour examiner les dossiers financiers afin de s'assurer que l'entreprise respecte les lois et réglementations applicables.

Commerce

L'IA est formée sur des années de données financières et peut identifier des tendances qui peuvent être difficiles à voir à l'œil nu. En termes simples, l'IA génère de meilleurs signaux de trading. L'IA peut être utilisée dans le trading à haute fréquence, où les transactions sont prises en une fraction de seconde sur la légère fluctuation des prix. Les sociétés de gestion de portefeuille peuvent développer des systèmes d'IA pour obtenir des taux de rendement plus élevés qui gagneront la confiance des clients et, à leur tour, apporteront plus d'affaires.

24 / 7 Service à la clientèle

Dans le secteur bancaire, les chatbots basés sur l'IA peuvent fournir un service client 24h/7 et XNUMXj/XNUMX en répondant aux questions courantes. Avec l'avènement de ChatGPT, on ne peut nier le potentiel commercial des grands modèles linguistiques.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA dans la finance ?

Économise du temps

L'IA dans la finance permet de gagner du temps en automatisant les tâches répétitives, libérant ainsi les humains pour gérer des problèmes complexes. Les auditeurs n'ont pas à lire les registres financiers d'une entreprise lors de l'audit. De plus, l'utilisation de chatbots de support client dans les applications fintech permet de gagner du temps, d'accélérer les processus et de fournir un service 24h/7 et XNUMXj/XNUMX.

économise de l'argent

L'IA aide à la détection des fraudes, à la gestion de portefeuille et à l'évaluation des risques lors de l'octroi de prêts. Ainsi, l'utilisation de l'IA peut aider une institution financière à prendre des décisions éclairées qui minimisent les pertes.

Efficace

L'erreur humaine dans l'écosystème financier pourrait avoir des effets néfastes. Les systèmes d'IA sont efficaces dans la prise de décision complexe, réduisant le risque d'erreur humaine.

Les défis de l'utilisation de l'IA dans la finance

Qualité des données

Garbage In, Garbage Out. La création d'une stratégie de données efficace pour une institution financière nécessite une diligence raisonnable. L'identification et la vérification des sources de données, leur collecte et leur conversion sous la forme requise peuvent être difficiles pour les secteurs financiers axés sur l'IA.

Confidentialité et sécurité des données

Les institutions financières utilisent quotidiennement des données personnelles. Par conséquent, il est essentiel qu'ils adoptent des mesures de sécurité pour préserver la confidentialité des données personnelles. De plus, ils doivent respecter les lois sur la réglementation des données pour comprendre l'utilisation légale des données.

Préjugé

Le comportement gnostique envers des variables telles que la couleur, la race, l'origine ethnique ou le sexe est appelé biais dans l'IA. Les données d'entraînement historiques peuvent avoir des biais qui peuvent se traduire par des systèmes d'IA. Les demandes biaisées peuvent être préjudiciables : limitation des prêts accordés à un groupe minoritaire. L'évaluation et la gestion des risques sont nécessaires pour une application IA impartiale.

L'IA dans la finance - La voie à suivre

L'IA dans la finance peut améliorer l'expérience client, détecter les transactions frauduleuses, évaluer les risques, aider à élaborer des stratégies de négociation pour les fonds spéculatifs, etc. L'écosystème de l'IA (applications et méthodes de recherche) est en constante évolution et les clients se tournent vers des expériences sans tracas. Les institutions financières doivent constamment mettre à jour leurs systèmes d'IA en fonction des besoins de leurs clients et des cas d'utilisation d'IA de pointe disponibles.

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