L'intelligence artificielle fait déjà partie intégrante de nombreuses institutions financières et a fait d'énormes progrès.
On pense qu’aucune technologie n’a eu un plus grand impact sur le monde au cours de la dernière décennie que l’intelligence artificielle. L'intelligence artificielle donne aux robots la capacité d'apprendre à partir de données et est désormais intégrée au travail et à la vie quotidienne des gens.
Alors que l'IA automatise les tâches chronophages, élève l'efficacité à de nouveaux sommets et maintient des normes strictes de sûreté et de sécurité, elle joue un rôle important dans l'amélioration des secteurs existants, allant de la santé, des transports, de l'éducation, de la gestion, du marketing, etc. Alors, quelle est la taille de l'industrie de l'intelligence artificielle et combien d'endroits dans le monde ont intégré cette technologie dans leurs flux de travail
Selon une étude menée par le cabinet d'études Gartner, 37 % des entreprises dans le monde ont intégré cette technologie dans certains d'entre eux ? dans la mesure où l’intelligence artificielle est intégrée à leur flux de travail. La valeur marchande mondiale de l’intelligence artificielle est estimée à 87 milliards de dollars américains d’ici 2021, et d’ici 2030, elle devrait atteindre 1 597,1 milliards de dollars américains.
Cela dit, l’intelligence artificielle joue un rôle particulièrement important dans le secteur financier. Cet article se concentrera spécifiquement sur l’intelligence artificielle en finance. Nous passerons en revue les nombreuses façons dont l’intelligence artificielle (IA) a changé la donne financière ces dernières années, depuis la détection des fraudes et la gestion des risques financiers jusqu’à la révolution du secteur bancaire.
Compte tenu du succès de l'intelligence artificielle au cours des dernières décennies, il n'est pas surprenant que les banques tentent d'intégrer l'intelligence artificielle dans tous les aspects de leur activité. Cela leur donne un avantage sur leurs concurrents et rationalise divers processus.
En intégrant l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire, ils éliminent non seulement les tâches fastidieuses et économisent du temps et de l'argent, mais ils améliorent également l'expérience client en fournissant des chatbots de service, un accès 24 heures sur 24 aux conseillers financiers, une sécurité supérieure et une détection des fraudes, etc.
L'un des principaux avantages de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire est sa capacité à suggérer une prise de décision basée sur une analyse approfondie des données. L’idée derrière une telle application est que les modèles d’IA sont plus efficaces pour analyser des ensembles de données massifs, y compris les chiffres des prêts antérieurs et les actifs financiers des clients, afin de prédire les options de prêt futures, alors que les directeurs de banque peuvent s’appuyer principalement sur des préjugés personnels et la force des connaissances humaines.
Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent analyser un large éventail de données, notamment les antécédents de crédit, les revenus et les habitudes de consommation, pour produire une évaluation plus précise du risque de crédit d’un individu en fonction de paramètres spécifiques. Les institutions financières peuvent utiliser ces informations pour prendre des décisions de prêt plus éclairées et réduire les risques.
Semblable au financement par prêt, l'intelligence artificielle peut offrir aux banques de nouvelles sources de revenus. Le modèle d'IA franchit une étape similaire en parcourant des millions de sources de revenus historiques pour trouver les plus fiables et les plus gratifiantes. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour analyser les données des clients afin d’identifier des modèles et de prédire leur comportement. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées concernant le développement de produits, la stratégie marketing et la gestion des risques. L’intelligence artificielle peut également être utilisée pour analyser les tendances du marché et identifier les opportunités d’investissement, aidant ainsi les organisations à prendre des décisions d’investissement basées sur les données.
L'un des principaux avantages de l'intelligence artificielle réside dans les économies potentielles résultant de l'automatisation de processus chronophages tels que le service client et les opérations de back-office. Les banques devraient économiser 447 milliards de dollars au cours de l’année prochaine, selon une analyse d’Insider Intelligence. En effet, de plus en plus de banques appliquent l’intelligence artificielle à leurs flux de travail et inventent même de nouvelles façons uniques d’utiliser cette technologie dans leurs services.
Une autre façon dont l'intelligence artificielle contribue à la gestion des risques consiste à améliorer la détection des fraudes. La fraude existe depuis l’invention de l’argent, il est donc important de maintenir une solide défense contre elle. Les cartes de crédit bancaires peuvent être utilisées par le titulaire de la carte, ou elles peuvent être volées ou devinées par des criminels, ce qui constitue une menace à la fois pour le titulaire du compte et pour l'institution bancaire.
Les banques sont responsables de la fraude qui touche les particuliers afin d'encourager la sûreté et la sécurité des fonds. Personne ne veut tomber sur une transaction valant des milliers de dollars, et les banques ne veulent pas être responsables des pertes résultant d’un vol. En déployant la détection des fraudes, les transactions illégales peuvent être annulées, ce qui permet aux deux parties d'économiser un temps et des dépenses précieux.
La détection des fraudes s'est considérablement améliorée au cours des dernières décennies, déclenchant une guerre prolongée entre les entreprises et les fraudeurs. À chaque mesure prise par les entreprises pour sécuriser leur accès financier, les fraudeurs inventent de nouvelles méthodes, de plus en plus créatives, pour mettre la main sur les transactions financières. Cela dit, il n’est pas surprenant que les institutions bancaires et financières exploitent l’intelligence artificielle, puisque 58 % du secteur financier l’utilise comme dernière ligne de défense contre la fraude.
Selon une étude menée par Statista Research, en 2021, la cyber-fraude a causé des pertes de 756 millions de dollars rien qu'aux États-Unis ; tous les secteurs financiers dépensent chaque année des sommes importantes pour améliorer leurs systèmes de détection de fraude.
Les précédentes détections de fraude par l'intelligence artificielle étaient effectuées manuellement par des équipes d'enquêteurs. Une technique courante consiste à comparer les données utilisateur à plusieurs bases de données et à rechercher des correspondances potentielles, ce qui peut prendre beaucoup de temps.
Cette méthode est non seulement lente mais également sujette aux erreurs humaines. Pour résoudre ce problème, des solutions d'entreprise ont été créées pour accélérer les processus en collectant plus d'informations provenant d'un plus large éventail de sources et en les traitant plus rapidement que ce qu'une équipe humaine pourrait espérer gérer.
En intégrant l'intelligence artificielle dans le système de détection de fraude, nous pouvons détecter et bloquer rapidement toute transaction frauduleuse. Empêchez les transactions frauduleuses de se produire en premier lieu pour éliminer tout préjudice grave. Le modèle est ensuite capable d’étudier différents modèles et informations pour faire la différence entre ce qui est considéré comme un comportement d’achat normal des clients et ce qui est considéré comme suspect.
Lieu de transaction, habitudes d'achat, transactions importantes soudaines, etc. sont autant de facteurs qui préviennent la fraude. Les banques enverront des messages texte automatisés aux titulaires de carte essayant d'acheter des cartes de crédit dans diverses zones géographiques. Par exemple, il est impossible pour un titulaire de carte d’effectuer un achat normal dans une épicerie locale tout en effectuant une transaction à l’autre bout du monde dans la même heure.
Grâce à l'intelligence artificielle, nous pouvons traiter plus de transactions en moins de temps. Cela permet aux institutions de vérifier la fraude dans des millions de transactions quotidiennes avec moins d'intervention humaine. À mesure que l’intelligence artificielle entre dans le domaine financier, en particulier dans la détection des fraudes, les banques peuvent utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour détecter chaque transfert financier suspect parmi des millions de transferts. L’IA peut même détecter de minuscules détails que les opérateurs humains gâcheraient normalement. Les transferts frauduleux sont ensuite complètement éliminés ou filtrés et transmis à un opérateur humain ou intégrés à une authentification à 2 facteurs pour vérifier la validité de la transaction. Alors, comment sont construits exactement les algorithmes de détection de fraude ?
La détection de fraude est construite à l'aide de l'apprentissage automatique, un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre en exploitant de grandes quantités de données organisées et étiquetées. Dans le cas de la détection de fraude, les modèles d'apprentissage automatique sont formés en absorbant de grandes quantités de transactions financières antérieures. Ces ensembles de données incluent à la fois des transactions frauduleuses et non frauduleuses, avec de nombreux cas extrêmes entre les deux. Dans le cas du machine learning supervisé, chaque transaction sera étiquetée comme vraie (transaction frauduleuse) ou fausse (transaction non frauduleuse), parfois avec intervention humaine.
Comme pour tout modèle d'apprentissage automatique, plus vous lui fournissez de données, mieux il remplira sa tâche. Dans le cas de la détection des fraudes, le modèle peut continuer à apprendre des milliers de nouvelles transactions reçues chaque jour, permettant ainsi au modèle de détection des fraudes de continuer à s'améliorer au fil du temps. Le modèle enregistre ensuite ce qui est considéré comme un comportement normal et compare toutes les transactions des clients. Si une demande est anormale, le modèle la marquera directement comme suspecte, empêchant ainsi de telles transactions de se produire.
La détection des fraudes est devenue un élément essentiel de la stratégie de toute institution financière. L’explosion des données rend la lutte contre la fraude plus difficile que jamais. Cependant, il ne suffit pas de disposer de nouveaux outils et de nouvelles capacités techniques : les agences doivent savoir comment les appliquer au mieux pour détecter les dernières menaces depuis le point de vue le plus efficace. On prévoit que l’intelligence artificielle sera bientôt capable de détecter les escroqueries financières avant qu’elles ne se produisent.
L'intelligence artificielle peut aider les entreprises à exploiter les données, à gérer les risques et à prendre de meilleures décisions. Même si l’intelligence artificielle offre de nombreuses perspectives, elle présente également certaines limites et lacunes qu’il faut reconnaître. Dans l’ensemble, chaque secteur est différent, il n’existe donc pas de solution universelle qui convienne à tout le monde. La décision d’une entreprise de mettre en œuvre l’IA dépendra de ses objectifs clés, de sa stratégie et de ses capacités.
Les données sont l'un des composants les plus importants d'un modèle d'apprentissage automatique, car les performances du modèle sont directement liées à la qualité des données d'entrée. Lorsqu’il s’agit d’application de l’intelligence artificielle en finance, il est crucial d’améliorer le facteur de confiance dans les performances des modèles en garantissant que les données utilisées sont volumineuses, diversifiées et fréquemment mises à jour. Le processus de collecte de données ne doit pas être pris à la légère, car la création d’un ensemble de données de haute qualité nécessite beaucoup de temps et d’efforts.
L'un des plus grands défis auxquels est confrontée l'intelligence artificielle dans le domaine financier est la sécurité des données. En effet, les grandes quantités de données utilisées dans ces modèles peuvent être considérées comme très sensibles. Les noms, âges, adresses, numéros de carte de crédit, compte bancaire et autres informations des clients peuvent être inclus dans ces données. Dans ce cas, une violation de données compromettrait la vie privée des clients tout en permettant aux attaquants d'accéder à leurs actifs financiers. Pour résoudre ce problème, des précautions de sécurité supplémentaires doivent être prises pour éviter que les données sensibles ne tombent entre de mauvaises mains.
En regardant l'intelligence artificielle dans le domaine financier d'un point de vue historique, il est évident que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont été largement utilisés depuis les années 1980. L’intelligence artificielle en finance a commencé comme une recherche hautement théorique, mais a fait d’énormes progrès ces dernières années et est devenue partie intégrante de nombreuses institutions financières.
L'intelligence artificielle ouvre un monde de possibilités, depuis la fourniture aux banques et aux institutions financières de la capacité d'optimiser leurs services dans un environnement ambigu et en constante évolution, leur donnant un avantage concurrentiel significatif sur leurs concurrents, jusqu'à la fourniture de chatbots et de services entièrement automatisés comme Conseiller financier personnel, réduisant considérablement le nombre de traces de fraude dans toutes les transactions financières et fournissant de meilleures informations sur les prêts à venir et les risques financiers.
Sans l'apport de l'intelligence artificielle, le monde financier serait très différent de ce qu'il est aujourd'hui. Les limites de l’intelligence artificielle ne sont pas encore connues, mais à l’inverse, les capacités de l’intelligence artificielle restent encore à réaliser. Cependant, une chose est claire : le monde a été fondamentalement changé par l’intelligence artificielle.
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