L’intelligence artificielle dans la finance : opportunités, obstacles, perspectives

La numérisation fait son chemin dans toutes les industries et branches de l’économie, y compris le secteur financier. Quelles sont les opportunités et les risques des nouvelles technologies, en particulier de l’intelligence artificielle ? Et quelles perspectives pour les années à venir peuvent déjà être identifiées aujourd’hui ? La numérisation a entraîné des changements majeurs dans le secteur financier au cours des cinq dernières années. Cela est confirmé par 77 % des PDG de banque, comme l’a montré l’enquête mondiale sur les PDG menée par PricewaterhouseCoopers (PwC). Les technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) continueront à jouer un rôle majeur dans l’avenir : 91 % des PDG de banques s’attendent à ce que l’IA change fondamentalement le secteur bancaire. Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement ?

Services personnalisés à fort potentiel

L’un des principaux centres d’intérêt de l’IA dans le domaine de la finance est l’ensemble du spectre des grandes données et des applications en nuage. Lorsqu’il s’agit de stocker et de traiter d’énormes quantités de données, il n’existe pratiquement aucune restriction technologique pour les acteurs tels que les banques, les compagnies d’assurance et les autorités de contrôle. En effet, les principaux fournisseurs de plates-formes fournissent désormais les capacités de serveur nécessaires avec des modèles de tarification souples. Ils permettent, par exemple, de développer une variété de services numériques personnalisés différenciés à l’aide d’offres de chat et de conseillers en robotique. Les banques et les compagnies d’assurance se rapprochent ainsi beaucoup plus des entreprises et des particuliers, ce qui augmente leur potentiel d’acquisition de nouveaux clients ou de fidélisation de la clientèle existante.

L’intelligence artificielle est un levier de performance pour les banques. L’innovation est présente dans la gestion des bases de données clients. Le processus d’automatisation optimise la qualité des services fournis.    

Rechercher des aiguilles dans le tas de données

Une grande opportunité des applications d’IA réside dans leur capacité à reconnaître mieux que les humains les modèles dans les données non structurées. Les établissements de crédit et les gestionnaires d’actifs, par exemple, doivent vérifier la légitimité de certains nouveaux clients (KYC, Know your customer) afin de détecter le blanchiment d’argent et d’autres formes de criminalité en col blanc.

Dans le passé, les équipes responsables des établissements ont dû relever le défi de recevoir souvent des résultats non pertinents face à d’énormes quantités de données et de devoir passer beaucoup de temps et de personnel à rechercher des irrégularités. Ici, les systèmes d’IA et d’apprentissage machine, qui utilisent des critères intelligemment coordonnés, peuvent alléger la charge des employés et reconnaître les modèles de données pertinents beaucoup plus rapidement et efficacement – en un sens, trouver les aiguilles dans la botte de foin des données. L’intelligence artificielle traite rapidement les données et optimise le processus. Les banques ligne utilisent déjà ce système dans le traitement des souscriptions clients. Avec l’algorithme, les dossiers irréguliers sont rejetés et la banque soulage ainsi son équipe avec une charge moins importante.

De cette façon, par exemple, la situation de l’actualité sur la comptabilité financière peut également être comparée aux changements de propriété dans les entreprises. Cela peut permettre de tracer plus facilement les flux de transactions et ainsi obtenir des indications sur les délits d’initiés, les violations de la réglementation des monopoles ou d’autres formes de manipulation.

Les avantages potentiels de l’IA sont incontestables

De plus en plus d’acteurs des marchés financiers reconnaissent l’IA comme un outil permettant d’obtenir la bonne information au bon moment. Notre expérience pratique montre que les questions relatives à la transparence des applications se posent toujours du côté du client. En d’autres termes, comment pouvons-nous réussir à sortir l’IA de la “boîte noire”, c’est-à-dire comment pouvons-nous mieux expliquer les technologies et leurs résultats ? Nous constatons aujourd’hui un changement d’attitude : il ne s’agit plus tant de la question fondamentale de savoir si les technologies de l’IA doivent être utilisées ou non – leurs avantages potentiels ne sont plus mis en doute. Par exemple, les banques mettent en œuvre des exigences réglementaires qui évoluent rapidement grâce à la technologie de réglementation (RegTech) ou de surveillance (SupTech), qui les aide à soumettre des rapports précis aux autorités de surveillance compétentes.

Bien plus fréquemment, il s’agit maintenant de questions concrètes telles que les modèles statistiques utilisés et la manière dont ils le sont. Les entreprises et les autorités de régulation ont également commencé à recruter des scientifiques et d’autres experts, bien que le développement du savoir-faire en soit encore à ses débuts. De plus, les résultats des applications basées sur l’IA et l’apprentissage machine sont convaincants : Ils fournissent des résultats beaucoup plus pertinents et de bien meilleure qualité. Le couple intelligence artificielle banque devient de plus en plus prisé. Les acteurs du secteur bancaire mettent la technologie au service de la finance. La gestion de l’innovation et l’utilisation d’outils d’automatisation est encouragée. Les entreprises appliquent des algorithmes dans la gestion des bases de données et informations. L’emploi d’application et de logiciel automatisé facilite le cycle d’exploitation et la mise en conformité des informations reçus.      

Utiliser les systèmes d’IA de manière responsable

L’utilisation de systèmes d’IA dans le domaine financier soulève également des questions éthiques. Quelles sont les données collectées, comment sont-elles stockées, qui y a accès et à quoi servent-elles ? Des scandales comme celui qui a entouré Cambridge Analytica ont entraîné une sensibilité accrue de la part des entreprises et des hommes politiques. En avril 2019, la Commission européenne a publié des lignes directrices éthiques pour une intelligence artificielle digne de confiance. Ils contiennent sept exigences clés. Les organes de décision politiques doivent maintenant s’intéresser de près à la manière dont les dispositions réglementaires et juridiques concrètes mettent en pratique les directives éthiques élaborées. À mon avis, il est clair que les réglementations au niveau national seraient bien insuffisantes. Même si des pays comme la Chine et les États-Unis émettent moins de réserves que les États membres de l’UE à l’égard des applications d’IA, les réponses aux questions relatives à l’IA responsable et à la gouvernance de l’IA ne peuvent être trouvées qu’au niveau européen.

Les avantages de l’utilisation des données doivent être clairement reconnaissables pour les clients.

Retour aux acteurs du marché financier : On peut déjà observer que les clients deviennent plus sensibles au traitement des données personnelles. Les entreprises doivent s’y préparer. L’un des axes de développement sera très probablement que les clients s’attendent de plus en plus à des avantages concrets lorsqu’on leur demande d’échanger des données avec des entreprises. La relation client est le socle des opérations bancaires. Le traitement de la demande de crédit est long et fastidieux. Les nouvelles technologies apportent des solutions pour les résoudre efficacement. L’intégration de formulaire intelligente réduit considérablement le temps d’attente et la relation client est optimale.       

Les applications conviviales et centrées sur le client des banques pourraient consister, par exemple, à ce que les clients gèrent leurs fonds propres par l’intermédiaire de différents canaux, indépendamment du temps et du lieu, ou à ce que les compagnies d’assurance leur proposent des produits personnalisés et adaptés à l’avenir. Par exemple, les clients auraient le choix de se rendre dans une agence bancaire pour effectuer leurs opérations bancaires. Et seront-ils toujours dépendants de l’argent liquide à l’avenir, ou leurs transactions de paiement seront-elles principalement effectuées dans des monnaies cryptées – une évolution que nous observons déjà dans le monde des affaires asiatique ? Cette tendance à l’élargissement de la gamme de produits et services numériques aura probablement aussi un impact sur le positionnement de marque des banques qui, par exemple, créent leurs propres filiales pour leur activité numérique. En effet, les jeunes clients des banques, en particulier, accordent moins d’attention aux valeurs traditionnelles de la marque dans des offres comparables et plus à la fonctionnalité des interfaces des sites web et des applications. Une chose est sûre : l’IA occupe une place de plus en plus importante dans la finance mondiale. Les acteurs allemands et européens ne devraient pas laisser à d’autres le soin d’exploiter son potentiel et de l’utiliser de manière judicieuse.

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