Le concept de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour l'automatisation et la transformation des entreprises balaie le monde. L'impact de l'IA sur la finance, en particulier, se fait de plus en plus remarquer sur le secteur bancaire et financier. En conséquence, le marché de l'intelligence artificielle dans la finance devrait dépasser 26 milliards de dollars d'ici 2026.
Qu'il s'agisse d'une startup ou d'une entreprise établie, les entreprises qui implémentent l'IA pour la finance améliorent les processus internes et les contacts externes avec les clients ou partenaires. De plus, le chaos pandémique a été causé par une explosion des canaux bancaires en ligne et mobiles à travers les pays, comme McKinsey suggère. En réponse, presque| 60 % de répondants du secteur des services financiers signalent l’adoption de l’IA en finance.
La finance est prête pour l'automatisation
L'intelligence artificielle dans la finance et la banque est devenue un besoin crucial pour les entreprises afin de se démarquer sur un marché concurrentiel. Selon OCDE, l'adoption de l'intelligence artificielle dans la finance est stimulée par la disponibilité croissante des données et la valeur commerciale potentielle.
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En employant l'IA pour la finance, les propriétaires d'entreprises peuvent découvrir de nouvelles façons de surpasser leurs concurrents grâce à une meilleure expérience client. En particulier, les entreprises financières se tournent vers conseil en machine learning pour faciliter l’hyper-personnalisation grâce au smart analytics. De plus, l’automatisation peut arrêter| cyberattaques dans le secteur bancaire, faciliter la gestion des risques, créer de nouveaux produits et services et transformer le service client.
Cet ensemble d'avantages est lié aux défis actuels de l'industrie bancaire.
Top des défis de l'industrie bancaire
La plupart des industries ont vu leurs processus traditionnels bouleversés en raison de l'évolution du paysage. Le secteur financier n'est pas une exception. Selon un Rapport Allianz, le secteur est confronté à cinq risques principaux. Ces derniers entravent le bon fonctionnement des institutions financières et affectent négativement leurs revenus.
Incidents cyber
Les menaces cybernétiques émergentes pour les organisations financières sont un problème aigu en 2022. Les ransomwares, les risques liés au télétravail et l'exploitation des vulnérabilités ne sont que quelques exemples d'alertes. En 2021, les violations de données ont représenté 5,72 millions d'€. De plus, il faut environ 287 jours pour identifier et contenir une violation de données. Et les dégâts causés par l'attaque pendant ce laps de temps sont insensés.
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Crise pandémique
Bien qu'il puisse sembler que l'industrie ait tourné la page du COVID-19, les conséquences sont encore fortes. L'impact financier à long terme continue de peser sur les Américains. Ainsi,| 40 % des Américains dépensent désormais moins d’argent qu’avant la pandémie. Quant aux institutions bancaires, elles souffrent d’une instabilité et de| Volatilité dans les marchés de capitaux mondiaux. De plus, les valorisations bancaires ont chuté dans tous les pays du monde.
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Perturbation de la chaîne d'approvisionnement
L'interruption des affaires affecte 31 % des services financiers. Une grande partie provient de la révolution technologique nécessaire pour rester pertinent. Cependant, toute introduction de technologie doit se conformer aux pratiques réglementaires, ainsi qu'aux besoins internes et des clients. En conséquence, le temps nécessaire pour répondre aux exigences entrave les processus commerciaux.
Problèmes de conformité
En 2021, Deutsche Bank a annoncé son intention de fermer 150 succursales d’ici la fin de l’année. De plus, 90 % de ses employés auront la possibilité de télétravailler trois jours par semaine. Cela a été mentionné comme mesure de réduction des coûts ainsi que comme moyen de s’adapter à l’évolution du comportement des consommateurs.
Le travail à distance, d'autre part, ajoute une couche supplémentaire de difficulté réglementaire pour les banques. En plus du cadre de travail hybride, le secteur financier est soumis à un grand nombre d'autres actes réglementaires.
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Mais il y a une lueur d'espoir dans l'agitation du monde financier. Solutions FinTech basées sur l'intelligence artificielle peut répondre aux besoins pressants du secteur bancaire et minimiser les risques quotidiens.
Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans la finance ?
Le domaine d'application de l'intelligence artificielle dans la finance et la banque est lié aux défis lancés dans le secteur bancaire. D'après Deloitte, l'intelligence artificielle dans la finance et les investissements est principalement utilisée dans le service client. Les entreprises complètent également les opérations back-office par une valeur ajoutée en automatisation. La technologie est utilisée pour fournir aux conseillers financiers des projections potentielles et minimiser les risques.
Quant à la logique derrière les applications de l'intelligence artificielle dans la finance, elle est utilisée pour la prise de décisions financières pour plusieurs raisons. Tout d'abord, les logiciels traditionnels ont du mal avec la complexité des produits financiers et la volatilité des marchés. Pour traiter les données en temps réel, les banques doivent passer des technologies héritées à des solutions de machine learning.
De plus, l'IA peut traiter rapidement et efficacement des transactions à fort volume, permettant aux institutions financières d'optimiser leurs opérations et d'offrir un meilleur service client. Le volume même des données financières exige des solutions d'apprentissage automatique pour prendre le relais. Cela étant dit, examinons les principales applications de l'intelligence artificielle dans la finance.
Top des applications de l'IA en finance
Le secteur financier pourrait être l'un des derniers bastions de la prise de décision humaine, mais cela est en train de changer. L'automatisation des processus robotiques et l'intelligence artificielle dans la finance ont pris leur envol. Maintenant, les robo-advisors peuvent fournir des conseils en investissement, tandis que les algorithmes intelligents détectent les fraudes et aident au trading d'actions.
Technologie biométrique IA dans la finance
La sécurité de la data et le contrôle d'accès sont des éléments importants pour créer une meilleure expérience client. L'IA alimente les solutions d'identification et de reconnaissance biométrique, telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale et la reconnaissance d'empreintes digitales.
Les algorithmes de reconnaissance faciale vérifient une personne en prenant des caractéristiques faciales à partir d'images ou de vidéos et en les comparant aux visages disponibles dans les bases de données. La technologie permet alors de Sécurité IA et peut être utilisé pour garantir le niveau de sécurité nécessaire tant pour les services en ligne qu'à l'intérieur des bureaux. On peut s'attendre à ce que l'authentification biométrique comme mesure de protection soit largement utilisée dans le secteur des services financiers (des banques établies aux startups de finance pilotée par l'IA).
Les identifiants faciaux, par exemple, sont une offre courante parmi les banques comme HSBC, Chase, Citibank, Bank of America, et Wells Fargo. Ces institutions financières ont déjà développé des applications bancaires en ligne basées sur la reconnaissance faciale.
Technologie du Deep-learning (DL) permet également aux machines de reconnaître les voix selon des caractéristiques telles que l’articulation, la hauteur, le ton, etc. Les systèmes de reconnaissance vocale créent et stockent une « empreinte vocale » unique. Les entreprises de FinTech IA peuvent ensuite utiliser cette empreinte vocale en lieu et place ou en complément d’un mot de passe pour rendre le processus d’autorisation utilisateur sécurisé et fluide. En février 2019,| HSBC a été pionnier de la reconnaissance vocale dans les services fournis à ses clients.
L'IA dans la finance personnelle
La gestion des finances personnelles est une autre création de l'IA et de la finance. Selon une étude récente FINRA au cours de la recherche, 50 % des participants se sont sentis anxieux en discutant de leur argent, et 60 % étaient stressés rien qu’à l’idée. Le manque de littératie financière et les problèmes de gestion de l’argent sont parmi les déclencheurs courants de l’anxiété financière.
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Pendant ce temps, selon une récente Oracle selon la recherche, 59 % des Américains font plus confiance à un robot qu’à eux-mêmes pour gérer leurs actifs. Les FinTechs propulsées par l’IA inaugurent une nouvelle ère de finance autonome, et les clients accueillent favorablement l’automatisation.
Ici, les outils financiers intelligents peuvent aider les clients à résoudre des problèmes financiers complexes. Avec peu ou pas d'intervention humaine, les machines peuvent donner des conseils financiers, favoriser une meilleure prise de décision et augmenter la fidélisation de la clientèle.
Prenons l'application Olivia. C'est une application d'assistant financier qui repose sur l'intelligence artificielle et l'économie comportementale. La solution suit les modèles de vos habitudes de consommation. Puis utilise ces modèles pour créer des stratégies d'économies d'argent et optimiser vos dépenses mensuelles.
Gestion des risques et prévention du blanchiment
Une gestion des risques limitée laisse les institutions financières, les entreprises et les ménages plus exposés aux chocs qu'ils ne le pourraient et est sans doute un facteur clé dans les crises financières. L’IA et le machine learning Cela peut prendre en charge de nombreux processus métier nécessitant de travailler avec de grands ensembles de données. Les applications de l’intelligence artificielle en finance et en économie permettront de meilleures prévisions des résultats décisionnels, de cartographier différentes voies de développement et d’aider les entreprises à choisir les stratégies les plus adaptées pour atténuer les risques commerciaux.
La prévention de la fraude est un autre cas d'usage de l'intelligence artificielle dans la finance et la banque. Pour réagir plus rapidement à la fraude et protéger leurs clients, les entreprises financières doivent implémenter des solutions IA innovantes. Les technologies de machine learning et de deep-learning se sont avérées très efficaces pour prévenir et enquêter sur les activités financières illicites.
De tels algorithmes sont basés sur l'apprentissage supervisé, un type d'approche d'entraînement de modèle qui inclut l'examen humain des résultats. Les solutions basées sur l'apprentissage automatique peuvent fonctionner avec des alertes, examiner de grands ensembles de données, ou effectuer une analyse de transactions suspectes en un rien de temps et avec une grande précision.
Modifications du système de prêt
Les applications de l'intelligence artificielle dans la finance et l'économie s'étendent également à l'octroi de prêts et à la gestion des prêts. Les solutions d'IA aident les banques à économiser considérablement du temps sur les procédures de prêt et à réduire les coûts d'exploitation. L'analyse des formulaires peut être automatisée, et les employés humains n'auront qu'à examiner les résultats.
Par exemple, JPMorgan Chase, une société de services financiers américaine, a adopté l'IA pour analyser et traiter les accords de crédit commerciaux. Ils ont estimé que la révision manuelle de 12 000 contrats nécessite jusqu'à 360 000 heures, tandis que les systèmes basés sur le ML examinent la même quantité en quelques secondes. Cela démontre le grand potentiel des outils d'IA pour rendre les opérations internes plus efficaces en termes de temps et de coûts et augmenter l'engagement des clients.
Traitement des tickets de support
Le traitement des demandes des clients est un véritable défi pour les services de support. Lorsqu'un ticket de support est reçu, il passe par plusieurs étapes avant que la bonne personne puisse traiter le problème. De multiples efforts routiniers entraînent des goulots d'étranglement et une expérience client en dessous de la moyenne.
Salesforce a découvert que 64 % des consommateurs et 80 % des acheteurs B2B s’attendent à des communications et réponses en temps réel de la part d’une entreprise prestataire. Mettre en place l’IA pour traiter les tickets de support est le moyen de mieux comprendre les besoins des clients et de dépasser leurs attentes.
De plus, l'utilisation du traitement du langage naturel permet aux machines de lire et d'analyser les tickets de support de manière semblable à celle d'un humain. Des techniques d'IA telles que l'analyse de sentiment, la catégorisation des tickets et l'analyse des mots-clés peuvent aider à personnaliser une solution sur mesure pour les besoins spécifiques du service client. Les solutions basées sur l'IA sont évolutives et peuvent permettre d'atteindre jusqu'à 100 % d'automatisation en fonction de la nature des processus d'affaires.
Utilisation de l’intelligence artificielle en comptabilité et finance
L'utilisation de l'artificiel intelligence dans la finance prend en charge le back office. De plus en plus d'entreprises se tournent vers l’IA pour automatiser diverses tâches telles que la comptabilité, l’audit et le reporting financier. Ce virage vers l'automatisation est en grande partie dû à la disponibilité croissante de la data et aux avancées en| algorithmes d'apprentissage automatique.
Les systèmes automatisés peuvent traiter de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement et plus précisément que les humains, ce qui entraîne une augmentation de l'efficacité et de la précision dans le processus comptable.
Reconnaissance optique de caractères (OCR) est un type populaire de Développement de projet IA. Cette technologie unique est largement utilisée par les banques pour extraire des informations en grand volume. Avec l'OCR, les banques peuvent traiter, surveiller et évaluer d'importants volumes de données, qu'il s'agisse de rapports internes, d'informations client ou de données de sécurité.
Certaines banques asiatiques telles que DBS, Axis Bank et ICICI Bank utilisent la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour l'intégration innovante des clients. En reconnaissant automatiquement les détails des clients, la reconnaissance de caractères optiques permet un processus de vérification des clients rapide et conforme.
Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans la finance (en résumé) ?
L'intelligence artificielle est utilisée dans une variété d'industries différentes, mais la finance est un secteur qui a été particulièrement transformé par cette technologie. Les applications de l'intelligence artificielle dans la finance s'étendent des back offices aux front offices, tout en soutenant des expériences client positives.
Aujourd’hui, l’IA en finance est un atout concurrentiel qui permet des offres financières contextualisées, générant ainsi davantage de profits directs et indirects pour les banques et les coopératives de crédit. Dans les années à venir, l’automatisation ouvrira de nouvelles voies dans l’industrie et deviendra une norme pour les services financiers personnalisés.
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