Applications de l'IA générative dans le secteur financier

Introduction

L'industrie financière est la pierre angulaire du développement de tout pays, car elle stimule la croissance économique en facilitant des transactions efficaces et une disponibilité du crédit. La facilité avec laquelle les transactions se produisent et le crédit est utilisé détermine la fluidité des marchés. Il encourage également les investissements et favorise l'innovation. De plus, la demande croissante de services financiers rend essentiel de mettre à jour constamment la technologie impliquée dans ces services. Et la dernière tendance à cet égard est l'utilisation de l'IA générative (Genai) dans le secteur financier.

Le McKinsey Global Institute (MGI) estime que dans le secteur bancaire mondial, le Genai pourrait ajouter entre 200 et 340 milliards de dollars de valeur par an, soit 2,8 à 4,7% du total des revenus de l'industrie, principalement grâce à une productivité accrue.

Cela peut vous faire vous demander si l'industrie financière passe de l'IA traditionnelle à l'IA générative. Eh bien, explorons certaines applications de l'IA générative dans l'industrie financière.

Aperçu

• Explorez les diverses utilisations de l'IA générative dans le secteur financier.
• Comprendre comment les modèles Genai dans les services financiers aident à l'analyse des scénarios, à la détection de fraude, etc.
• Découvrez comment des entreprises comme PayPal, BlackRock et MasterCard utilisent une IA générative dans leurs flux de travail pour améliorer la productivité et hyper personnaliser les communications.

Table des matières

• Génération de données synthétiques pour l'analyse du scénario et la détection de fraude
• Amélioration de la productivité avec l'intégration Genai
• Communication hyper personnalisée pour la satisfaction du client
• Gestion des actifs / portefeuilles avec une IA générative
• Questions fréquemment posées

Génération de données synthétiques pour l'analyse du scénario et la détection de fraude

Les institutions financières ont une grande quantité de données clients. Il est donc juste de supposer que la formation d'un modèle serait facile. Mais c'est plus facile à dire qu'à faire.

Un problème auquel les instituts financiers sont confrontés lors de la formation des modèles de détection de fraude ou d'analyse de scénarios est le manque de cas suffisants de tels incidents. Imaginez un scénario où vous avez un ensemble de données de millions de transactions dont seulement 100 transactions sont frauduleuses. Il est très probable que le modèle de détection de fraude ne prédise pas des cas frauduleux en raison du déséquilibre des classes dans l'ensemble de données de formation.

De même, qu'en est-il des scénarios qui ne se sont jamais produits auparavant dans cette société de services financiers? Tout service financier voudrait que son modèle prédise un scénario financier désastreux pour lequel il ne peut pas être formé. Mais comme le modèle existant n'est pas formé sur des scénarios aussi extrêmes, même l'analyse du scénario semble être un rêve farfelue. C'est là que les données synthétiques entrent en jeu.

Vous pouvez générer des données synthétiques pour former vos modèles pour des scénarios qui ne se sont jamais produits auparavant. Ceux-ci pourraient aller de la fraude financière les plus importantes à la façon dont la banque se réalisera lorsqu'une catastrophe macroéconomique frappe. Par conséquent, la bonne adoption de Genai dans les services financiers peut changer la donne pour toute économie.

MasterCard, qui utilise des données synthétiques pour améliorer son modèle de détection de fraude.

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Amélioration de la productivité avec l'intégration Genai

L'un des points de douleur pressants des services financiers est de fournir des résultats le plus rapidement possible. Ainsi, l'intégration de l'IA génératrice dans leurs flux de travail est impérative d'apporter une efficacité maximale dans le système.

La plate-forme Genai de Paypal, Cosmos.ai, alimente les opérations axées sur l'IA, permettant des tâches telles que la détection de fraude et le service client personnalisé. En utilisant des techniques telles que la génération de la récupération (RAG) et la mise en cache sémantique, Cosmos.ai améliore la fonctionnalité du chatbot, améliorant l'efficacité du flux de travail de PayPal et réduisant les coûts opérationnels.

Un autre exemple où l'intégration de Genai a stimulé la productivité est le Lulu de la géante de la technologie de la technologie. Il aide les établissements de prêt à analyser les performances du portefeuille, à accéder aux informations de l'industrie et à optimiser les décisions avec des invites en langage naturel.

Lulu permet aux prêteurs de poser des questions telles que «à quoi ressemble mon taux d'approbation au fil du temps?» et recevoir des réponses instantanées et axées sur les données, améliorant la prise de décision et l'agilité.

Communication hyper personnalisée pour la satisfaction du client

Imaginez que vous demandez un prêt immobilier. Voici un ensemble approximatif d'étapes que vous suiverez dans le processus:

1. Vous contactez la banque et demandez un prêt immobilier.
2. Ils vous envoient les détails du prêt, contenant des termes et conditions techniquement écrits, ainsi qu'un formulaire.
3. Vous remplissez le formulaire (vous pouvez penser, pourquoi la banque ne remplit-elle pas les détails lorsqu'ils ont déjà vos données) et les envoient-ils à la banque.
4. Ensuite, une procédure régulière est suivie avant d'approuver ou de rejeter la demande de prêt.

Cela semble fastidieux, non?

Maintenant, imaginons un scénario où cette communication est prise en charge par un outil d'IA génératif propulsé par LLM. Cette LLM est affinée pour comprendre les règles et réglementations financières de la géographie. Il a également accès aux bases de données pertinentes de la banque et aux politiques de document de prêt immobilier. Voici potentiellement comment le processus coulait:

1. Vous pouvez demander le prêt immobilier sur la page concernée.
2. Le LLM vérifie votre éligibilité au prêt en fonction de votre revenu, de votre pointage de crédit et d'autres informations.
3. Si vous êtes admissible au prêt, il remplit automatiquement le formulaire avec les détails disponibles. Si l'outil n'a pas d'informations particulières, il envoie un message vous demandant de remplir ce champ et enfin revérifier le formulaire pré-rempli.
4. Si vous n'êtes pas éligible au prêt, un message personnalisé vous sera envoyé, citant la raison du rejet.

Notez que tout cela se produit en quelques minutes! Oui, une fraction du temps par rapport à la méthode traditionnelle.

Des institutions financières comme DBS, Standard Chartered et NCR Voyix ont déjà commencé à utiliser Genai pour ce processus en intégrant Kasisto. Cette plate-forme d'expérience numérique de premier plan les aide à fixer la communication et d'autres processus impliquant une interaction de banque organisationnelle. De plus, vous pouvez également obtenir des réponses à des questions telles que «combien ai-je passé à manger le mois dernier?» Sans créer ces sacs draps Excel. Inutile de dire que ce sera un moment passionnant à venir, à suivre vos dépenses et à obtenir une vérification de la réalité sur vos dépenses.

Gestion des actifs / portefeuilles avec une IA générative

La gestion des actifs est un autre cas d'utilisation efficace de l'IA générative en finance. Il traite de la maximisation de la valeur du portefeuille en achetant ou en vendant des actifs comme les actions, les obligations, l'immobilier, etc. tout en minimisant les risques en fonction des objectifs et de l'horizon du temps du client.

Plus tôt, certains services financiers utilisaient des outils de renseignement commercial comme Powerbi et Tableau pour préparer des graphiques, obtenir des informations sur les performances du portefeuille et évaluer les risques. Il s'agissait d'un processus long car beaucoup de travaux manuels devaient être effectués, et le rôle de travail était limité aux personnes pros à utiliser de tels outils.

Cependant, avec Genai, vous pouvez simplement écrire une invite et obtenir les informations. EFront (une partie de BlackRock) a lancé son copilote, ce qui améliore la prise de décision et l'analyse des données pour les investisseurs du marché privé. Cet outil de requête de portefeuille améliore l'efficacité en automatisant les workflows de données et en fournissant des informations en temps réel, éliminant le besoin de génération de rapports manuels.

On peut demander à Efront Copilot: «Quelle est mon exposition au secteur manufacturier?» ou «regrouper les données par pays» avec une incitation simple, et le tour est joué !! Vous obtiendrez votre sortie.

Conclusion

L'IA générative est le Saint Graal, donnant une nouvelle vie à l'industrie financière. De l'amélioration de l'efficacité, de la prise de décision et des expériences client à la génération de données synthétiques pour la détection de fraude, la communication client hyper personnalisée et la gestion du portefeuille en temps réel, Genai réécrit les processus traditionnels. Cette adoption s'accompagne des avantages de l'utilisation des capacités avancées de l'IA pour rester compétitives, réduire les coûts et fournir des services hyper personnalisés. Il sera excitant de voir comment l'adoption progresse à mesure que le monde de l'IA génératif progresse.

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Questions fréquemment posées

Q1. Comment utiliser l'IA génératrice en finance?

A. À l'heure actuelle, l'industrie financière est à un stade précoce en ce qui concerne l'adoption d'une IA générative. Il est utilisé dans la finance pour générer des données synthétiques pour l'analyse du scénario et la modélisation des risques. En outre, cela aide également à hyper personnaliser les communications et la gestion des actifs / portefeuilles.

Q2. Quel est l'avenir de l'IA générative en finance?

A. L'avenir de l'IA génératif en finance promet une personnalisation accrue, une amélioration de la détection des fraudes et une prise de décision plus efficace. Avec sa capacité à générer des informations en temps réel et à automatiser les workflows, Genai stimulera l'innovation dans la gestion du portefeuille et le service client, remodelant l'industrie pour une plus grande agilité et précision.

Q3. Quels sont les risques d'utiliser l'IA générative en finance?

A. Le risque le plus important est les désaccords avec les autorités réglementaires lors de l'adoption d'une IA générative, et le risque de confidentialité, car les données seront partagées avec les LLM. De plus, les défis de migration du système traditionnel vers le nouveau système Genai sont également quelque chose à considérer.

Q4. Quels LLM peuvent être utilisés pour créer des outils d'IA génératifs pour la finance?

A. Vous pouvez utiliser des LLM populaires comme le chatppt d'Openai, Google Gemini ou d'autres LLM et les affiner au besoin. Alternativement, vous pouvez Finetune Open Source LLMS ou construire votre propre LLMS spécifiquement formé pour les besoins de votre organisation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!