La course à la numérisation amène une révolution dans les secteurs de la finance et
des fintech. Au cœur de cette numérisation se trouve la disponibilité d'une vaste
gamme de données (telles que le Big Data), les progrès des technologies
informatiques abordables et l'avènement de technologies intelligentes telles que
l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle..
L'IA existe depuis près de 70 ans, sa praticité et son intelligence ont augmenté au
fil du temps. Aujourd'hui, l'IA est devenue une partie intégrante du paysage
industriel ainsi que de la vie des gens ordinaires. On peut en voir des exemples
dans les assistants vocaux dans les smartphones, l'utilisation de robots IA dans la
logistique de la chaîne d'approvisionnement, les voitures autonomes, les
recommandations de films sur Netflix, etc. L'évolution des capacités de l'IA est
couplée à nos propres avancées technologiques et écologiques alors que l'IA s'adapte
à l'intelligence humaine pour nous soutenir dans nos activités personnelles et
industrielles.
L'IA a excellé dans certaines industries et la plupart du temps, son application est
également intersectorielle. Un
rapport McKinsey
a prédit que les organisations assistées AI sont mieux équipées à l'échelle de leurs
opérations et de récolter une plus grande marge de profit. Exemples d'industries
critiques où AI est adopté dans le paysage existant sont FinTech et des finances.
Un aperçu des avantages immédiats de l'intelligence artificielle dans le secteur
financier est présenté ci-dessous :
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• Sécurise les transactions financières
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• Réduit les coûts d'exploitation
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• Améliore l'expérience utilisateur
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• Améliore la productivité
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• Automatise plusieurs processus
Les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont
conçus pour identifier des modèles. Ils détectent des similitudes entre une
multitude de séquences et d'événements et d'extraire des informations utiles à
partir des vastes ensembles de données. Ces modèles peuvent aider les fournisseurs
de FinTech à identifier de nouvelles opportunités commerciales et à développer des
stratégies cohérentes. Dans le passage ci-dessous, nous explorerons différents
domaines d'application de l'IA en finance et discuterons des avantages.
1. Décisions de crédit
L'IA facilite une évaluation plus rapide et plus précise d'un emprunteur potentiel et
aide les institutions financières à déterminer la solvabilité de cet emprunteur. Le
processus est objectif, moins coûteux et composé d'une variété de facteurs qui
aident les banques à prendre des décisions plus précises fondées sur des données.
Ces données couvrent également divers domaines et incluent le smartphone et d'autres
détails personnels qui présentent une image plus complète des habitudes et des
modèles de dépenses de l'emprunteur.
L'IA transforme les cotes de crédit en introduisant des règles complexes et
sophistiquées pour aider les institutions financières à faire la distinction entre
les candidats à risque de défaut élevé et les candidats solvables sans antécédents
de crédit détaillés.
2. Gestion des risques
La gestion des risques est un autre domaine qui a été transformé avec l'application
de l'IA. Aujourd'hui, les institutions financières disposent d'un meilleur éventail
et d'une meilleure qualité de données, car les modèles d'apprentissage automatique
traitent les mégadonnées avec une vitesse et une précision élevées. En outre, AI
peut globalement analyser les cas de risque historiques et de détecter rapidement
des anomalies. Dans l' ensemble, il est un allié puissant car il analyse le marché
en temps réel et les activités financières et barattes prévisions de prédiction plus
précis.
3. Prévention de la fraude
La fraude en ligne se développe à un rythme rapide et l'IA est très efficace pour
prévenir de telles violations. Les systèmes de détection de fraude alimentés par
l'IA peuvent analyser divers modèles de clients tels que le comportement,
l'emplacement et les habitudes d'achat pour planifier un mécanisme de sécurité. Ce
mécanisme reçoit une alerte lorsqu'il détecte une anomalie dans les habitudes de
dépenses. Les institutions financières peuvent étudier ces alertes puis prendre des
mesures correctives.
4. Commerce
L'IA alimente le marché de l'investissement depuis un certain temps déjà et aide les
investisseurs à prendre des décisions judicieuses. En 2018, l'investissement total
basé sur les données a atteint 1 000 milliards de dollars, et il devrait continuer
de croître. L'investissement est une industrie sensible au facteur temps et les
tableaux de bord en temps réel activés par l'IA fournissent des prévisions avancées
aux investisseurs. Cela conduit à des investissements intelligents et à un meilleur
retour sur investissement. Un exemple pratique de l'utilisation accrue de l'IA se
trouve dans la matrice de prédiction Bloomberg Alpaca Forecast AI. Ce modèle utilise
les données de marché de Bloomberg pour détecter les tendances des mouvements de
prix, ce qui permet aux investisseurs de faire des prédictions plus intelligentes.
5. bancaires personnalisés
Presque toutes les grandes banques utilisent un chatbot intelligent sur le marché
actuel. Les chatbots intelligents sont des applications d'IA qui s'améliorent à
chaque interaction client et réduisent la charge de travail manuelle du centre
d'appels. Les banques s'orientent également vers l'offre d'assistants virtuels à
commande vocale, comme Alexa pour proposer des offres et des services personnalisés.
Ces fonctionnalités peuvent vérifier le solde du compte, la planification des
paiements, vérifier les activités du compte, etc. De plus, de nombreuses
applications aident les clients avec des conseils financiers personnalisés et les
aident à atteindre leurs objectifs financiers. Ils y parviennent en surveillant les
habitudes de dépenses et les habitudes des clients, puis utilisent ces données pour
créer un plan financier intelligent.
Dernières pensées
L'IA a un grand potentiel pour rendre les décisions de crédit plus transparentes et
plus efficaces. En outre, l'IA crée une métamorphose des organisations dans tous les
domaines et secteurs verticaux et devient sophistiquée, intelligente et intuitive.
Bien qu'il s'agisse d'un avantage pour l'industrie, il est essentiel de considérer
l'IA davantage comme une intelligence augmentée que comme une intelligence
artificielle.
La vérité sous-jacente reste que AI et ML peuvent conduire à des résultats optimaux
que quand ils travaillent en tandem avec les humains. L'avenir de l'IA est
l'intelligence collaborative, c'est-à-dire que la croissance de l'IA doit être
associée au capital humain. Cela signifie également qu'à mesure que l'IA évolue,
notre main-d'œuvre devrait également évoluer en termes de compétences et de
capacités. Pour en revenir à l'IA et Fintech, un besoin critique pour l'avenir est
la sécurité des transactions et compte, d'autant plus que cryptocurrencies et
blockchains se généralisent. Autre levier de croissance, celui des assistants
numériques, qui va continuer à se développer grâce aux technologies cognitives. Dans
l'ensemble, l'avenir s'annonce prometteur et il incombe désormais aux entreprises de
mettre en œuvre l'IA de manière intelligente et efficace.