Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) dans la finance ? L'avenir du monde financier

L'intelligence artificielle transforme le secteur des services financiers en améliorant le confort des clients, en stimulant la productivité des entreprises grâce à l'automatisation et en gérant des opérations complexes telles que le traitement de grandes quantités de données et l'identification de tendances qui seraient impossibles pour les humains.

Cependant, l'intégration de l'IA dans la finance s'accompagne de son propre lot de défis et de mises en garde. Les entreprises doivent se pencher sur des questions telles que le choix du bon logiciel et le respect des normes réglementaires et éthiques.

Dans cet article, nous allons explorer les raisons de la mise en œuvre de l'IA dans les services financiers, approfondir les cas d'utilisation courants de l'IA dans la finance, examiner les défis actuels auxquels sont confrontées les institutions financières et discuter des tendances émergentes qui façonneront l'avenir de l'IA dans la finance.

Qu'est-ce que l'IA dans la finance ?

L'intelligence artificielle dans la finance désigne un ensemble de technologies avancées conçues pour reproduire l'intelligence humaine et les processus de prise de décision. Ces technologies permettent aux institutions financières d'analyser des données complexes, d'automatiser les opérations, de prendre des décisions d'investissement éclairées et de renforcer les mesures de sécurité pour protéger les activités financières.

Les technologies d'IA utilisées dans le secteur financier sont les suivantes :

• Le Machine learning (ML) ou l'apprentissage automatique permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome à l'aide de réseaux neuronaux. En introduisant de grandes quantités de données dans les algorithmes d'apprentissage automatique, les institutions financières peuvent former des modèles pour résoudre des problèmes spécifiques et obtenir des informations pour une amélioration continue.
• Le Deep learning (DL) ou l'apprentissage profond est une technique spécialisée de ML qui utilise des réseaux neuronaux multicouches, permettant aux systèmes d'apprendre à partir de vastes ensembles de données tels que les historiques de transactions financières. Le DL est utilisé dans le scoring bancaire, le trading algorithmique, les chatbots et la lutte contre le blanchiment d'argent (AML).
• Le traitement du langage naturel (NLP) est axé sur la compréhension du langage humain. Dans la finance, le NLP analyse les conversations des clients, les actualités, les documents réglementaires, les communications internes telles que les transcriptions de réunions et d'autres textes afin de soutenir l'automatisation des processus et de découvrir des informations basées sur des données.
• La vision par ordinateur (CV) permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les images et les vidéos numériques. Dans le secteur financier, la CV est utilisée pour des tâches telles que le traitement des chèques, la surveillance des actifs physiques, l'analyse des expressions faciales, etc. afin de lutter contre la fraude et d'obtenir des informations.

En s'appuyant sur l'IA, le secteur financier peut optimiser ses performances, augmenter ses niveaux de productivité, réduire les risques et offrir une expérience client qui réponde à l'évolution des demandes du marché.

Comment l'IA est utilisée dans les services financiers

Actuellement, les principales fonctionnalités de l'IA dans les organisations financières comprennent le traitement et l'analyse des données pour obtenir rapidement des informations, l'identification des tendances et des écarts par rapport à ces tendances, et l'automatisation des flux de travail et de la communication. Ces applications peuvent apporter des avantages considérables aux entreprises.

Les algorithmes d'IA peuvent automatiser les tâches manuelles, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, les chatbots d'IA traitent désormais les demandes de routine du service client concernant le solde des comptes et les paiements, libérant ainsi les employés pour des tâches plus complexes.

L'automatisation de la collecte et de l'analyse des informations soutient les processus de KYC et de due diligence des clients, en aidant les professionnels de la finance à vérifier les clients et les transactions, et en améliorant la prévention et la détection des fraudes. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser des millions de transactions pour détecter des schémas subtils indiquant une fraude plus rapidement et plus précisément que les humains.

En outre, en analysant les données des clients et en automatisant les conversations, les agents d'IA peuvent fournir des recommandations de produits personnalisées basées sur l'historique des transactions et les habitudes de dépenses. Cela permet non seulement d'améliorer l'expérience client, mais aussi d'influer positivement sur les taux de conversion des entreprises.

Globalement, l'IA dans la finance soutient les activités suivantes :

• Personnalisation
• Gestion des risques
• Détection de la fraude
• Conformité réglementaire
• Due diligence des clients (CDD) ou vérification des antécédents des clients
• Soutien au front-office
• Prévision et modélisation prédictive
• Business intelligence (BI) ou informatique décisionnelle

Les avantages de l'IA dans la finance

Une amélioration de l'excellence opérationnelle

L'IA rationalise les opérations des organisations financières en les aidant à éviter les erreurs qui peuvent facilement être commises par le personnel humain en raison du volume de données et d'opérations. Les processus de routine, tels que la saisie de données, le traitement des transactions et les contrôles de conformité, sont sujets à des erreurs lorsqu'ils sont exécutés manuellement. Les systèmes d'IA, en revanche, peuvent exécuter ces tâches avec une grande précision et une grande cohérence, ce qui garantit leur exactitude et leur fiabilité.

Grâce à sa capacité à traiter de vastes ensembles de données, l'intelligence artificielle améliore la précision des prévisions, de la planification et de la modélisation. Par exemple, dans le domaine des prévisions de ventes, les algorithmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas qui pourraient échapper aux humains. Il en résulte des prévisions plus précises et une meilleure prise de décision.

Une meilleure expérience client

L'IA améliore la façon dont les professionnels de la finance s'engagent avec les clients et automatise les interactions de routine avec les clients, ce qui rend les services plus accessibles. Par exemple, les clients peuvent demander des prêts et des cartes de crédit et recevoir des réponses immédiates de la part d'un chatbot sans attendre qu'un agent soit disponible. Le même chatbot d'IA peut signaler les cas plus compliqués qui nécessitent une intervention humaine, garantissant que tous les clients reçoivent une attention opportune et appropriée, ce qui conduit à une plus grande satisfaction globale.

En outre, l'IA permet aux professionnels de la finance d'offrir des interactions plus personnalisées. Les services marketing peuvent utiliser des données pilotées par l'IA pour adapter leurs campagnes, tandis que les représentants commerciaux et les agents du service client peuvent offrir une communication et des expériences personnalisées.

Par exemple, dans la gestion de patrimoine, un assistant IA peut compiler des données provenant de divers systèmes pour préparer des résumés complets pour les présentations aux clients, en soutenant les conseillers avec des informations précises et opportunes. L'automatisation alimentée par l'IA peut également offrir des recommandations personnalisées aux clients, créant ainsi des opportunités de vente incitative.

Une augmentation de la productivité

L'IA augmente la productivité des organisations financières en automatisant les tâches fastidieuses, telles que les études de marché ou la détection des fraudes, ce qui réduit la charge de travail des employés et minimise les erreurs.

En outre, les tâches automatisées sont exécutées à une vitesse plus élevée, ce qui signifie un volume d'opérations plus important avec moins de ressources engagées. Par exemple, les algorithmes pilotés par l'IA peuvent exécuter des transactions à grande vitesse et avec précision, optimisant ainsi les stratégies de négociation et augmentant les rendements tout en réduisant le besoin d'intervention manuelle.

Une amélioration de la prise de décision grâce à la connaissance des données

L'IA facilite la prise de décision dans les organisations financières en permettant d'obtenir des informations plus approfondies à partir de données structurées et non structurées. Elle révèle des schémas et des tendances qu'il serait impossible à l'homme de détecter seul. Cette analyse avancée des données permet aux institutions financières de prendre des décisions stratégiques plus éclairées, ce qui améliore en fin de compte leurs performances.

Par exemple, les banques peuvent utiliser des algorithmes d'IA pour analyser rapidement les données et les actualités du marché afin d'améliorer la gestion des risques et d'orienter les décisions d'investissement et les stratégies de négociation.

Une sécurité renforcée

Les systèmes d'IA et les modèles d'apprentissage automatique peuvent repérer les menaces potentielles plus efficacement que les analystes humains grâce aux calculs et à l'analyse en temps réel des transactions. En surveillant de près le comportement d'achat et en le comparant aux données historiques, l'IA peut repérer les activités anormales, alerter automatiquement l'institution et le client pour qu'ils vérifient l'achat ou le transfert en temps réel et, le cas échéant, prennent des mesures pour résoudre le problème.

L'IA dans la finance : Cas d'utilisation courants

Les applications des outils d'IA dans le secteur financier sont en constante expansion et évoluent en même temps que la technologie elle-même. Voici une liste des cas d'utilisation actuels de l'IA qui peuvent apporter une valeur commerciale à toute institution financière.

• Automatiser les processus bancaires traditionnellement manuels. L'IA peut automatiser les tâches répétitives et fastidieuses, ce qui permet aux institutions financières de traiter de grandes quantités de données plus rapidement et avec plus de précision. Par exemple, les systèmes ERP dotés d'une technologie d'IA intégrée peuvent désormais scanner les factures physiques, identifier les informations clés telles que le nom du fournisseur, les matériaux achetés et les coûts associés, et les saisir automatiquement dans leurs systèmes ERP. Oracle utilise ses solutions d'IA pour la comptabilité afin de rationaliser ses rapports financiers réguliers, ce qui permet à l'équipe financière de se consacrer à des tâches plus spécifiques.
• Service à la clientèle. Les chatbots conversationnels d'IA permettent aux clients des services bancaires d'accéder rapidement et efficacement aux informations relatives à leur compte, 24 heures sur 24, 365 jours par an. Ces technologies réduisent le besoin d'intervention humaine, offrent un service client et des recommandations personnalisés et améliorent la protection contre la fraude et la cybersécurité pour les consommateurs. Vous pourriez travailler avec un assistant IA pour soumettre vos problèmes et suivre son évolution sans attendre la réponse d'un employé humain pendant les heures de travail de l'entreprise. Par exemple, American Express propose un chatbot appelé Ask Amex pour contester des frais. Des agents d'intelligence artificielle aident à résoudre les achats légitimes signalés sans avoir à attendre ou à consulter des sites web déroutants. Les clients peuvent donner les détails de la transaction signalée à l'agent d'IA qui peut les aider à expliquer la transaction, à télécharger les reçus et à vérifier leur identité.
• Cybersécurité. Grâce à l'IA, vous pouvez automatiser la cybersécurité en surveillant et en analysant en permanence l'activité et le trafic réseau afin de détecter et de prévenir les cyberattaques et les menaces, et d'y répondre.
• Détection et prévention de la fraude. Grâce aux modèles ML et à l'apprentissage profond, l'IA peut analyser le comportement d'achat des clients et déclencher des alertes lorsque des schémas inhabituels, tels que des transactions frauduleuses, la criminalité financière ou l'usurpation d'identité (spoofing) dans le commerce, sont identifiés. Cela permet de renforcer la sécurité des transactions commerciales, des services bancaires en ligne et des transactions par carte de crédit.
• Planification financière pour les clients. L'IA peut aider les personnes à gérer leurs finances personnelles en analysant leurs objectifs, leurs habitudes de dépenses et leur tolérance au risque afin d'élaborer des conseils budgétaires et des stratégies d'épargne. Les agents d'IA utilisent des algorithmes sophistiqués pour fournir des conseils d'investissement abordables et personnalisés en fonction des objectifs des clients, de leur tolérance au risque et des conditions du marché. Par exemple, un assistant de recherche en IA peut aider à identifier des opportunités fiables et recommander comment en tirer parti, tandis qu'un coach financier alimenté par l'IA générative peut vous aider à prendre des décisions plus intelligentes concernant vos dépenses.
• Trading. L'IA peut être utilisée dans des algorithmes de trading qui analysent les tendances du marché et les données historiques, permettant une prise de décision et une exécution des transactions plus rapides que les capacités humaines.
• Éligibilité à un prêt. Les prêteurs utilisent l'IA pour analyser rapidement les données et déterminer la solvabilité des clients. En automatisant l'évaluation des risques, le scoring bancaire et la vérification des documents, l'IA améliore la prédiction et l'évaluation des risques liés aux prêts, rationalisant ainsi le processus d'approbation pour les emprunteurs.
• Conformité. L'IA permet de suivre et d'automatiser les processus de surveillance et de reporting afin de garantir la conformité aux réglementations locales et internationales.
• Scoring bancaire. L'IA peut analyser diverses données au-delà des dossiers financiers, telles que l'activité sur les médias sociaux et le comportement en ligne, afin d'extraire des informations et d'évaluer la fiabilité des clients et leur éligibilité au crédit.
• Gestion des risques. L'IA peut analyser de vastes ensembles de données pour aider les organisations financières à évaluer et à atténuer les risques avec précision, renforçant ainsi la sécurité et la stabilité du secteur financier.
• Communication et recommandations marketing personnalisées. L'IA peut fournir des recommandations personnalisées pour les produits et services financiers, tels que des conseils d'investissement ou des offres bancaires adaptées aux parcours des clients, aux interactions avec leurs pairs, à leurs préférences en matière de risque et à leurs objectifs financiers. En outre, en analysant les parcours des clients, l'IA générative peut aider à créer des courriels et des campagnes en ligne ciblés qui conduisent à des conversions plus élevées et à de meilleurs résultats commerciaux.
• Traitement des documents. L'IA peut extraire et analyser des données à partir de documents afin de rationaliser les processus à forte intensité documentaire tels que le service des prêts et la découverte d'opportunités d'investissement. Ce rapport fourni par Forrester décrit une compagnie d'assurance qui utilise un agent d'analyse de texte pour renommer, classer et catégoriser les documents. Selon les propriétaires de l'entreprise : « Grâce aux agents d'IA, nous avons pu retirer 25 % des responsabilités aux assistants, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus significatives plutôt que sur des travaux banals. Des tâches telles que renommer des documents sont des activités qui font perdre du temps et qui sapent l'esprit de chacun. »
• Développement d'applications métier avec l'IA générative. La combinaison d'outils no-code et d'IA générative permet aux organisations de services financiers de développer leurs propres apps métier pour renforcer leur transformation numérique. Par exemple, Creatio Copilot vous permet de créer des apps pour automatiser des processus métier uniques basés sur des invites en langage naturel.

Défis liés à la mise en œuvre de l'IA financière

Bien que la technologie de l'IA puisse apporter une valeur commerciale incroyable aux organisations de services financiers et aux chefs d'entreprise, il reste encore quelques défis à relever. Dans cette section, nous avons voulu passer en revue les défis posés par les outils d'IA et donner des conseils sur la façon de les résoudre.

Défauts de communication

Malgré les nombreux avantages de l'IA conversationnelle, les clients des sociétés de services financiers peuvent la percevoir négativement en raison des imperfections de la communication non humaine. Les chatbots d'IA peuvent apparaître comme trop impersonnels ou formulés, et leur capacité à résoudre des problèmes complexes est limitée, ce qui entraîne des frustrations et une baisse de l'engagement.

Pour lutter contre ces problèmes, il est essentiel de concevoir et de mettre en œuvre avec soin une technologie sophistiquée capable de traiter des requêtes complexes et de fournir des réponses personnalisées. Assurez-vous que vos chatbots sont capables de comprendre et de répondre de manière appropriée à un large éventail d'interactions avec les clients et qu'ils transfèrent la conversation à un agent humain dès le premier moment de mauvaise communication et de frustration.

En outre, la mise à jour régulière des algorithmes d'IA pour mieux imiter les interactions humaines et le suivi des commentaires des clients peuvent contribuer à maintenir un niveau élevé de satisfaction de la clientèle.

La nécessité de disposer de ressources exceptionnelles pour le développement

Les entreprises évoquent souvent des problèmes de développement et de logistique lorsqu'elles parlent de l'échec du lancement de leurs projets d'IA. Le développement d'une technologie d'IA sur mesure nécessite souvent un grand nombre d'ingénieurs logiciels talentueux, ce qui rend ces outils inaccessibles pour certaines organisations.

Les entreprises devraient privilégier une allocation intelligente des ressources, choisir des logiciels d'automatisation efficaces et tirer parti d'outils no-code pour atténuer ce problème. Elles devraient aussi veiller à ce que les professionnels compétents soient orientés vers les domaines à fort impact. Le choix de plateformes d'automatisation robustes dotées d'outils d'IA puissants et clés en main accélère le processus de mise en œuvre.

Les plateformes de développement no-code, comme Creatio, permettent aux institutions de créer leurs propres modèles de ML sans avoir besoin de connaissances approfondies en matière de codage. Cette approche permet non seulement de réduire la dépendance à l'égard des développeurs spécialisés, mais aussi d'accélérer les délais des projets et d'améliorer la flexibilité, ce qui, en fin de compte, augmente les chances de réussite du déploiement d'un projet d'IA.

L'infrastructure informatique et de données nécessaire à l'IA

La gestion des charges de travail d'IA avec des volumes de données importants et un entraînement intensif des modèles peut être d'un coût excessif en raison de la puissance de serveur requise. Bien que de nombreuses institutions optent pour une infrastructure cloud, les exigences réglementaires strictes en matière de sécurité et de résidence des données constituent souvent des obstacles à l'adoption du cloud.

Le volume de données non structurées dans les organisations constitue un autre défi. Il est essentiel de disposer de données propres et représentatives pour l'entraînement des modèles d'IA, car la qualité de ces modèles dépend directement de la qualité des données utilisées. Pour que les solutions d'IA fonctionnent efficacement, les données doivent être organisées de manière ordonnée.

Or, de nombreuses banques disposent d'architectures de données fragmentées couvrant des systèmes vieux de plusieurs dizaines d'années. En outre, l'intégration d'outils d'IA modernes dans ces systèmes informatiques hérités peut s'avérer difficile.

Il est recommandé de mettre en œuvre des processus de gestion des données robustes pour garantir la qualité et l'intégrité des données. Vous pouvez également utiliser des outils commerciaux personnalisables qui facilitent la gouvernance des données et l'intégration de l'IA dans votre système.

Sécurité et conformité

Les organisations financières traitent quotidiennement des informations personnelles sensibles, la sécurité est donc une priorité absolue. Les solutions d'IA doivent protéger ces données et respecter les réglementations sectorielles et régionales, qu'il s'agisse de décisions de crédit ou de surveillance des échanges commerciaux. Cette mise en conformité implique souvent la tenue d'un grand nombre de dossiers et l'établissement d'un modèle de documentation.

Assurez-vous que les systèmes d'IA que vous utilisez disposent de mesures de sécurité solides pour protéger les informations sensibles et qu'ils sont conçus pour répondre aux directives sectorielles et régionales spécifiques. En outre, examinez les capacités de gouvernance fournies par les plateformes que vous utilisez et mettez en place des procédures de gouvernance proactives.

Éthique de l'IA

L'IA, formée à partir de données fournies par l'homme, peut par inadvertance détecter et intégrer des biais dans ses modèles, ce qui peut conduire à des décisions discriminatoires. Par exemple, si les données historiques relatives aux scores de crédit reflètent des préjugés à l'encontre de certains groupes démographiques, un modèle d'IA formé sur ces données pourrait continuer à désavantager ces groupes.

Pour lutter contre ce problème, les institutions financières devraient mettre en place une surveillance solide et des règles claires pour l'application de l'IA et mettre en œuvre ces directives éthiques strictes.

Comment la plateforme No-Code de Creatio, alimentée par l'IA, révolutionne FinServ

Creatio est une plateforme no-code pour l'automatisation des flux de travail et la gestion de la relation client (CRM) qui intègre fortement l'IA, y compris un assistant IA polyvalent, Creatio Copilot. Avec ses capacités no-code, son interface intuitive et son architecture composable, Creatio permet aux organisations financières d'adapter et de personnaliser les flux de travail sans avoir recours à des développeurs de logiciels.

En outre, Creatio propose plusieurs solutions verticales pour divers secteurs financiers, notamment la banque, les coopératives de crédit et l'assurance, qui offrent de nombreuses fonctionnalités clés en main pour aider à automatiser les processus financiers.

En ce qui concerne les fonctions d'IA, Creatio offre de solides capacités prêtes à l'emploi, notamment :

• Des modèles d'IA et de ML préconfigurés pour l'analyse des données, le scoring et les prédictions intelligentes, la segmentation des clients, l'acheminement des cas, et plus encore.
• Des règles métier pilotées par l'IA pour automatiser les tâches de routine dans les domaines du marketing, des ventes et du service client.
• Des outils no-code alimentés par l'IA pour le développement assisté par l'IA, permettant aux utilisateurs de créer et de personnaliser facilement des solutions.

En outre, vous pouvez créer vos propres modèles ML et règles métiers pour automatiser des flux de travail spécifiques.

Creatio Copilot intègre l'IA générative et la technologie no-code, ce qui permet aux utilisateurs d'exploiter des scénarios d'IA préconstruits et d'en créer de nouveaux via des interfaces intuitives no-code. Il s'agit d'un espace de travail dédié au développement et à la personnalisation de modèles d'IA et de cas d'utilisation basés sur des descriptions en langage naturel.

Quelques cas d'utilisation de Creatio Copilot

Pour les utilisateurs finaux, Creatio Copilot agit comme un assistant virtuel, allant chercher des informations spécifiques, comme un résumé rapide de l'historique financier d'un client, et créant des tableaux de bord sur mesure avec des visualisations, des graphiques, des projections et des analyses à la demande.

Les professionnels de la vente peuvent utiliser Creatio Copilot pour un scoring intelligent des clients, des résumés d'interaction et des conseils de coaching en temps réel. Les spécialistes du marketing peuvent concevoir des flux de campagne optimaux et cibler des audiences réactives. Les agents du service clientèle peuvent automatiser l'analyse des cas et fournir des réponses personnalisées sans effort.

L'assistant Creatio Copilot résume les rapports de vente

En outre, en exploitant l'IA pour l'analyse prédictive et les informations exploitables, Creatio permet aux chefs d'entreprise de prendre des décisions éclairées et de stimuler efficacement la croissance du chiffre d'affaires.

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L'avenir de l'IA dans les services financiers

L'IA est appelée à se généraliser dans l'analyse des données, l'identification de modèles, l'automatisation des processus et la formulation de recommandations personnalisées. Ce dernier aspect sera particulièrement important pour les sociétés financières qui cherchent à mettre en œuvre la personnalisation à grande échelle. En ce qui concerne le service à la clientèle, les chatbots et les solutions de portefeuille numérique alimentés par l'IA deviendront plus avancés et seront capables d'imiter l'intelligence humaine à un niveau impressionnant.

Dans le domaine des investissements et du trading, l'IA est prête à faire des prédictions de marché précises et à exécuter des stratégies d'investissement sophistiquées. Toutefois, une gouvernance appropriée est essentielle à mesure que l'IA joue un rôle plus important dans la prise de décisions financières.

L'apprentissage automatique (ML) transformera l'évaluation et la réglementation des risques financiers en analysant des données alternatives et en détectant des risques que les humains pourraient manquer. L'IA aidera les régulateurs, mais la transparence et la responsabilité restent cruciales.

En définitive, l'avenir de l'IA dans la finance réside dans des systèmes d'intelligence hybride qui intègrent l'IA à l'expertise humaine, à l'éthique et aux émotions, garantissant ainsi une approche équilibrée et éthique de la prise de décision financière.

En conclusion

Dans le secteur financier, l'IA est utilisée pour analyser les données, automatiser les opérations, gérer les risques et prendre de meilleures décisions. En adoptant l'IA de manière responsable, les organisations peuvent débloquer de nouvelles opportunités pour la satisfaction des clients et la croissance.

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