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

L’IA dans la finance ? Si vous n’êtes pas familiarisé avec cette combinaison, il est probable que vous manquez beaucoup. Les principaux objectifs des institutions financières – banques, fonds spéculatifs et sociétés d’assurance – sont de minimiser les risques, de réduire les coûts et de fournir des services de haute qualité aux clients en utilisant l’IA.

Avec les vastes quantités de données dans le secteur financier, il devient de plus en plus important d’utiliser l’IA pour l’analyse de données, la gestion des risques, les services personnalisés et la gestion de portefeuille. Selon une enquête menée en 2023 par NVIDIA (NVDA ) sur 200 institutions financières basées en Amérique et en Europe, les entreprises travaillaient sur les cas d’utilisation suivants :

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

La moitié des répondants croyaient que l’IA améliorerait leurs rendements annuels de 10%, et un tiers estimait que l’IA réduirait leurs dépenses annuelles de 10%

Dans ce blog, nous allons apprendre sur les cas d’utilisation de l’IA dans la finance, ses avantages et les défis que les institutions financières rencontrent lors de l’utilisation de 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 :

L’apprentissage automatique : l’apprentissage automatique consiste en algorithmes qui peuvent être formés sur des données financières, soit supervisés, soit non supervisés, pour classer, prédire et trouver des anomalies dans les données financières.

L’apprentissage profond : l’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones pour analyser les données financières. L’apprentissage profond est adapté lorsque nous avons des milliards d’enregistrements pour les données de marché.

Le traitement du langage naturel : le traitement du langage naturel dans la finance est utilisé pour analyser et extraire des informations à partir de contrats, d’analyse de sentiment des marchés financiers et d’améliorer l’expérience client dans les services financiers en utilisant des chatbots.

Quels sont les cas d’utilisation de l’IA dans la finance ?

Détection de fraude

La fraude dans la banque et la finance ne cause pas seulement des pertes 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’éligibilité des prêts 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 pour s’assurer que l’entreprise se conforme aux lois et réglementations applicables.

Trading

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 d’autres termes, l’IA génère de meilleurs signaux de trading. L’IA peut être utilisée dans le trading à haute fréquence, où les transactions sont effectuées en fractions de seconde sur de légères fluctuations de prix. Les sociétés de gestion de portefeuille peuvent développer des systèmes d’IA pour obtenir des taux de rendement plus élevés, ce qui gagnera la confiance des clients et, à terme, apportera plus d’affaires.

Service client 24/7

Dans la banque, les chatbots alimentés par l’IA peuvent fournir un service client 24/7 en répondant aux questions courantes. Avec l’avènement de ChatGPT, il n’y a pas de doute sur le potentiel commercial des grands modèles de langage.

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

Économie de temps

L’IA dans la finance économise du temps en automatisant les tâches répétitives, libérant les humains pour gérer des problèmes complexes. Les auditeurs n’ont pas besoin de lire les dossiers financiers de l’entreprise lors de l’audit. De plus, l’utilisation de chatbots de support client dans les applications de services financiers économise du temps, accélère les processus et fournit un service 24/7.

Économie d’argent

L’IA aide à la détection de fraude, 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.

Efficacité

Les erreurs humaines dans l’écosystème financier peuvent avoir des effets néfastes. Les systèmes d’IA sont efficaces pour 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

Les données de mauvaise qualité peuvent entraîner de mauvaises décisions. 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, la collecte et la conversion de ces données dans le format requis peuvent être difficiles pour les secteurs financiers alimentés par l’IA.

Sécurité et confidentialité des données

Les institutions financières utilisent des données personnelles tous les jours. Il est donc essentiel qu’elles adoptent des mesures de sécurité pour protéger les données personnelles. De plus, elles doivent suivre les lois sur la réglementation des données pour comprendre l’utilisation légale des données.

Biais

Un comportement gnostique envers des variables telles que la couleur, la race, l’ethnicité ou le sexe est appelé biais dans l’IA. Les données historiques de formation peuvent contenir des biais qui peuvent se traduire par des systèmes d’IA. Les applications biaisées peuvent être nocives : limitations dans l’octroi de prêts à un groupe minoritaire. La gestion des risques et la prise de décision sont nécessaires pour une application d’IA impartiale.

L’IA dans la finance – Le chemin 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 trading pour les fonds spéculatifs, et bien plus encore. L’écosystème de l’IA (applications et méthodes de recherche) évolue continuellement, et les clients recherchent des expériences sans problème. Les institutions financières devraient 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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