Comment utiliser l’IA dans la finance ?
Date de parution
21/08/2024

Les applications de l’IA dans la finance se déclinent à tous les niveaux : back-office, middle office et front office. L’intelligence artificielle facilite la relation client, les investissements, la conformité réglementaire et bien d’autres processus financiers.
Les outils d’IA pour la finance
L’application de l’intelligence artificielle dans le secteur financier se base sur différentes technologies, parmi lesquelles l’IA générative.
L’apprentissage automatique ou machine learning (ML)
L’introduction d’importantes quantités d’informations dans des algorithmes leur permet d’apprendre de manière autonome et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Ces algorithmes sont capables de trouver des motifs récurrents dans des ensembles de données (mots, chiffres, statistiques…). Basés sur des réseaux neuronaux, ces systèmes progressent seuls dans l’exécution d’une tâche définie.
L’apprentissage profond ou deep learning (DL)
L’apprentissage profond est dérivé du machine learning. Dans ce système, les algorithmes d’IA utilisent des réseaux neuronaux multicouches. Chaque couche reçoit et interprète les informations provenant de la précédente. Le DL permet ainsi d’apprendre à partir de grandes quantités de données, encore plus importantes que pour le ML, comme les historiques des transactions financières.
Le traitement du langage naturel ou natural langage processing (NLP)
Le NLP est axé sur la compréhension, la génération et la traduction du langage humain, écrit ou parlé, par les machines. Dans la finance, le NLP sert principalement à l’analyse des actualités, des communications, des documents réglementaires et des conversations des clients.
La reconnaissance d’image ou computer vision (CV)
Il s’agit de la capacité des ordinateurs à comprendre et à interpréter des vidéos et des images numériques. Dans le domaine financier, la CV est appliquée notamment pour le traitement des dépôts de chèques et la reconnaissance faciale.
L’IA générative
L’IA générative est issue de l’apprentissage profond, du traitement du langage naturel et de la reconnaissance d’images. Elle correspond aux systèmes qui permettent de générer, simultanément ou pas, des textes, des images et des sons. Les outils conversationnels (chatbots) de nouvelle génération utilisent l’IA générative.
C’est aussi grâce à l’IA générative que les services de RH ont la possibilité de créer et de gérer plus simplement leurs parcours de formation. Pour cela, ils peuvent utiliser des plateformes LMS avec IA pédagogique intégrée.
Quelles sont les utilisations de l’intelligence artificielle pour la banque de détail ?
Avec l’IA, les institutions financières offrent un service client plus adapté aux demandes des consommateurs, aussi bien en termes de disponibilité que d’efficacité. L’automatisation de certaines tâches permet aux conseillers financiers de se recentrer sur leur cœur de métier.
L’amélioration du service client
Les agents conversationnels, les chatbots (pour les messages écrits) et les voicebots (pour les messages oraux) se servent de l’IA. Ils effectuent des tâches de routine et répondent aux questions des clients 24 h/24 et 7 j/7. Ils aident la clientèle à mieux comprendre les produits et les offres de services financiers. Les assistants virtuels peuvent évoluer vers des actions proactives de propositions de services et devenir ainsi des coachs financiers.
La simplification du travail des conseillers bancaires
Afin de rationaliser et d’optimiser les tâches des conseillers bancaires, des analyseurs de courrier électronique trient les messages reçus et signalent les plus urgents. L’IA générative est capable de préremplir des courriels qui répondent aux demandes les plus fréquentes des clients : prise de rendez-vous, ordre de virement, demande du solde bancaire, signalement de paiement frauduleux…
Le conseil « automatisé » à la clientèle
Cette pratique de « robo-advice » consiste à fournir des recommandations financières relatives à la gestion de portefeuille et au courtage en ligne. L’IA utilise les informations du profil du client et l’historique de ses transactions afin de prodiguer des conseils en accord avec le type de risque accepté par le demandeur.
Les applications de l’IA pour les activités d’investissement
L’intégration de l’IA dans la finance impacte positivement les processus liés à l’investissement en améliorant la gestion des risques, l’analyse prédictive et la prise de décision.
La connaissance du client (Know your customer KYC)
Pour un processus de KYC plus performant, les solutions d’IA sont particulièrement utiles. Combinées à des technologies comme le RPA (robotic process automation), elles facilitent les vérifications d’informations relatives aux clients.
L’IA dans la finance s’utilise aussi pour le scoring bancaire. Cette notation sert à évaluer le risque de crédit des emprunteurs potentiels. L’intelligence artificielle se base sur les données des clients (historique des paiements, courriers électroniques, activité sur les réseaux sociaux…) afin d’en déduire des habitudes et des comportements. Elle donne alors une idée sur le risque d’insolvabilité de chaque client.
Le ratio de liquidité peut également être défini grâce aux fonctionnalités de l’IA. Comme pour le scoring bancaire, l’IA réalise une analyse prédictive pour anticiper le risque de retrait de liquidités.
L’analyse prédictive des marchés
Les algorithmes de l’IA fournissent une modélisation prédictive aidant les organismes financiers à anticiper les évolutions du marché. L’intelligence artificielle identifie les tendances émergentes et anticipe les fluctuations des places boursières.
La gestion des portefeuilles financiers
En combinant l’analyse des conditions du marché et les indicateurs économiques, l’IA aide les équipes de gestionnaires de portefeuilles à prendre des décisions éclairées. Elle favorise l’optimisation des actifs financiers.
L’amélioration de la prise de décision en temps réel
Les entreprises d’investissement se servent de l’IA pour le trading algorithmique. Il s’agit de profiter des capacités de compilation et d’analyse des algorithmes de l’intelligence artificielle pour créer et exécuter des ordres d’achats et de ventes sur les places financières. Avec ce système, fondé sur des règles et des conditions définies par les traders, les biais émotionnels sont évités.
L’automatisation des processus de conformité et de sécurité avec l’IA
Utiliser l’IA dans la finance, c’est également un moyen de mieux répondre aux exigences réglementaires et sécuritaires.
Les obligations réglementaires
La régulation financière impose différentes obligations pour les organismes réalisant des placements collectifs en valeurs mobilières, les gestionnaires de fonds d’investissements… L’un des avantages de l’IA est sa capacité à transcrire ces normes en langage informatique. Les coûts d’interprétation des règlementations et les frais de mise en œuvre sont alors réduits. L’IA facilite aussi la création des rapports et leur correction si nécessaire.
La sécurité
L’IA dans la finance permet l’automatisation des tâches de cybersécurité. L’activité et le trafic sur le réseau sont surveillés et analysés en permanence. Cela facilite la détection et la prévention des menaces informatiques et des cyberattaques.
La fraude et la lutte contre le blanchiment d’argent
Grâce à l’IA dans la finance, le comportement d’achat des clients peut être analysé et modélisé. Ainsi, des alertes sont déclenchées quand des schémas inhabituels surviennent. Il peut s’agir d’usurpation d’identité, de criminalité financière, de blanchiment d’argent ou de transactions frauduleuses.
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