Financement
Apprentissage automatique pour la gestion des investissements en 2021
Ajouter Unite.AI à vos sources préférées sur Google
L’investissement est une partie intégrante de la banque, et c’est également la partie la plus risquée. Existe-t-il un moyen de protéger vos actifs contre les risques injustifiés et d’augmenter l’efficacité de chaque nouvel investissement ? Oui, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle dans la banque poussent ses limites, la rendant encore plus prometteuse, rentable, intelligente et sécurisée. Dans cet article, nous allons examiner l’avenir de ces technologies pour le secteur fintech et nous concentrer sur l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique pour la gestion des investissements.
Intelligence artificielle dans la banque 2021 – Ce à quoi s’attendre
À ce jour, l’intelligence artificielle dans la banque est l’une des technologies les plus prometteuses à utiliser pour différents objectifs. En raison des grandes opportunités de personnalisation, d’analyse de données et de capacités de résolution de tâches, ainsi que du coût abordable de mise en œuvre, l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la banque est une autre tendance fintech qui évolue, selon cette infographie.
Avantages de l’apprentissage automatique dans la banque
Cette montée en puissance rapide et, surtout, généralisée de la valeur de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour la banque a des fondements solides, car ces technologies promettent des avantages complètement nouveaux et très efficaces.
- Analyse de données avancée. Auparavant, les banques étaient obligées d’analyser les données avec un accès limité à l’information. Par exemple, lorsque un client vient avec une demande d’émission d’un prêt, la décision était prise uniquement sur la base des déclarations de revenus, des actifs et des passifs actuels du client, ainsi que de son historique de crédit. Actuellement, l’intelligence artificielle dans la banque permet d’analyser d’énormes quantités d’informations, jusqu’à la demande de l’utilisateur sur les réseaux sociaux, afin de prendre des décisions plus compétentes et moins risquées.
- L’avantage de la pointe. L’apprentissage automatique dans la banque peut vous rendre plus compétitif en fonction de la tâche que vous souhaitez résoudre avec son aide. Plus loin, nous allons nous attarder sur les études de cas de l’intelligence artificielle dans la banque afin que vous puissiez trouver la tâche qui est pertinente pour votre entreprise et résoluble avec l’IA en même temps.
- Réduction des coûts. En fonction de la façon dont vous utilisez l’IA et l’apprentissage automatique pour votre établissement financier, cela peut réduire certains coûts. Par exemple, l’utilisation de conseillers robotiques en tant que partie de votre équipe de support peut réduire le coût de maintenance du personnel.
- Meilleure sécurité. L’intelligence artificielle dans la banque peut être appliquée de différentes manières si vous souhaitez atteindre une sécurité accrue. Par exemple, la détection de la fraude de carte de crédit à l’aide de l’apprentissage automatique est devenue une application standard de la technologie, tandis que les caméras innovantes avec reconnaissance faciale peuvent déterminer si les intentions d’un client sont fausses en fonction de ses expressions faciales.
Exemples d’études de cas d’intelligence artificielle dans la banque
En ce qui concerne l’application pratique de ces innovations dans le domaine de la banque et de la finance, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés avec succès pour :
- Amélioration du service client. Par exemple, un chatbot peut aider les clients à naviguer sur le site Web et l’application de la banque, suggérer des paiements réguliers et les avertir en cas de dépenses excessives. Même les chatbots les plus avancés aident les clients à planifier leur budget, à économiser et à gérer leurs investissements.
- Évaluation des risques. Faire de l’argent avec de l’argent est toujours un processus risqué, donc l’IA et l’apprentissage automatique peuvent aider à évaluer correctement les risques lors de l’émission d’un prêt et à s’assurer que le client n’est pas impliqué dans le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme. De plus, l’apprentissage automatique pour la gestion des investissements et l’évaluation des risques est également très utile.
- Détection de la fraude avec l’IA et l’apprentissage automatique. La détection de la fraude de carte de crédit à l’aide de l’apprentissage automatique n’est pas le seul exemple d’utilisation de cette technologie pour des raisons de sécurité. En outre, l’intelligence artificielle peut protéger les boîtes de réception de vos employés contre les e-mails de phishing, ainsi que conserver les données de vos clients en toute sécurité dans les applications de banque mobile. Alternativement, vous pouvez utiliser une solution de sécurité prête à l’emploi ou faire équipe avec une entreprise ayant une expertise en détection de la fraude comme SPD Group pour créer votre propre système de prévention de la fraude basé sur les menaces que vous rencontrez.
- Gestion des investissements. En ce qui concerne l’apprentissage automatique pour la gestion des investissements, voici plus d’informations sur ce sujet.
Qu’est-ce que la gestion des investissements ?
Comme le définit Investopedia, « la gestion des investissements fait référence à la gestion d’actifs financiers et d’autres investissements – pas seulement les acheter et les vendre. La gestion inclut l’élaboration d’une stratégie à court ou à long terme pour acquérir et se débarrasser des titres du portefeuille. Elle peut également inclure des services et des devoirs bancaires, budgétaires et fiscaux. »
Comment l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils bénéficier à la gestion des investissements ?
Si nous jetons un autre coup d’œil sur les infographies ci-dessus, nous découvrirons que l’apprentissage automatique pour la gestion des investissements peut être utile pour tous les aspects fondamentaux de ce processus.
- Faire de nouvelles formes de données l’objet d’une analyse précise. Vous ne pouvez jamais être sûr que vous prenez en compte toutes les informations que vous connaissez. À son tour, l’IA est capable de creuser plus profond et de trouver des relations invisibles qui affectent directement les avantages de l’investissement.
- Réduire l’influence des préjugés humains dans le processus de prise de décision. L’IA n’a pas d’émotions et est totalement indifférente à la décision que vous prendrez. Sa tâche est de suggérer uniquement une meilleure affaire avec un regard sans préjugés.
- Clarifier les risques et les opportunités possibles. Comme nous l’avons dit, l’évaluation des risques est un avantage compétent de l’apprentissage automatique pour la gestion des investissements. Grâce à cette opportunité, vous serez en mesure de prendre les décisions d’investissement les plus saines.
- Faire des prédictions précises. L’intelligence artificielle pour la gestion des investissements peut également être alimentée par un prédicteur qui vous permettra d’obtenir des prédictions aussi précises que possible en tenant compte des données en temps réel et historiques.
- Suggérer la meilleure décision en se laissant guider par certains paramètres. Par exemple, si vous cherchez à investir dans l’immobilier dans une région spécifique, il y a déjà deux paramètres que le modèle peut suivre pour trouver les meilleures options.
Quels sont les principaux types de stratégies d’investissement et comment l’IA peut-elle être utile pour chacune ?
Voici comment l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent fonctionner pour rendre différentes stratégies d’investissement sûres et bénéfiques.
| Définition de la stratégie | La façon d’appliquer l’IA et l’apprentissage automatique | |
| Investissement de valeur | Cette stratégie consiste à investir dans des titres sous-évalués mais prometteurs. | L’IA et l’apprentissage automatique peuvent rechercher de tels titres en utilisant des capacités d’analyse et de prévision de données. |
| Investissement de revenu | L’objectif de cette stratégie est d’obtenir un flux constant de revenu passif. | La tâche de l’IA et de l’apprentissage automatique sera d’analyser différents marchés et tendances actuelles dans le but de trouver les transactions les plus prometteuses en termes de revenu passif. |
| Investissement de croissance | L’objectif de cette stratégie est d’augmenter le capital. L’exemple le plus simple est un dépôt avec une option de capitalisation des intérêts. | Un système alimenté par l’IA peut analyser différentes options, calculer l’augmentation de capital possible pour une période donnée et suggérer la meilleure solution parmi toutes les options disponibles. |
| Investissement dans les petites capitalisations | Il s’agit de la stratégie d’investissement dans les actions des entreprises ayant une petite capitalisation boursière. | L’IA et l’apprentissage automatique peuvent rechercher et suggérer des titres des entreprises les plus prometteuses à petite capitalisation. |
| Investissement socialement responsable | Cette stratégie suggère d’investir dans des projets verts et/ou socialement prometteurs. | Le modèle d’apprentissage automatique peut rechercher les tendances sociales actuelles pour découvrir quels projets sont les plus prometteurs pour investir. |
Conclusion
Comme vous pouvez le voir, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont très prometteurs pour la banque et la finance, en particulier dans un environnement de risque accru et de manque de garanties, c’est-à-dire dans la gestion des investissements et la lutte contre la fraude bancaire. En 2021, vous devriez vous concentrer sur ces défis et utiliser l’innovation fintech pour gagner un avantage supplémentaire.
