L’intelligence artificielle (IA) est sans conteste l’une des technologies les plus prometteuses et disruptives de notre époque.
Elle est déjà présente dans de nombreux domaines, allant de la médecine à la robotique, en passant par la production industrielle.
Le secteur financier ne fait pas exception à cette tendance et connaît lui aussi une transformation profonde grâce à l’IA.
Celle-ci s’infiltre dans toutes les strates du secteur, depuis la gestion des risques jusqu’au service à la clientèle, en passant par le trading et la gestion d’actifs.
Nous nous proposons d’examiner en détail comment l’intelligence artificielle révolutionne le secteur financier, en nous appuyant sur des exemples concrets et en analysant les enjeux associés à son développement.
Une amélioration de la gestion des risques et de la conformité
Tout d’abord, l’IA s’avère particulièrement utile dans la gestion des risques et la conformité aux réglementations en vigueur.
- La détection des fraudes : Grâce à l’apprentissage automatique, les algorithmes d’IA sont en mesure d’analyser des volumes de données massifs et de détecter des schémas anormaux qui pourraient signaler une fraude. Par exemple, la société Fintech Feedzai utilise l’IA pour identifier en temps réel les transactions suspectes et prévenir les fraudes bancaires et de paiement.
- La conformité réglementaire : Les institutions financières doivent se conformer à des réglementations de plus en plus complexes, comme la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la vérification des clients (KYC). L’IA peut automatiser une partie des tâches liées à ces obligations et ainsi réduire les coûts et les erreurs humaines. La startup ComplyAdvantage propose par exemple des solutions basées sur l’IA pour optimiser la conformité et le filtrage des sanctions.
- L’évaluation des risques de crédit : L’IA permet d’analyser de manière plus fine et rapide les dossiers des demandeurs de crédit, en prenant en compte des variables traditionnelles (revenus, historique de crédit) mais aussi des données non structurées (comportement en ligne, réseaux sociaux). La société ZestFinance, fondée par un ancien de Google, utilise l’IA pour améliorer l’évaluation des risques de crédit et accorder des prêts à des personnes qui auraient été refusées par les méthodes traditionnelles.
Le trading et la gestion d’actifs à l’ère de l’intelligence artificielle
Le trading et la gestion d’actifs sont des domaines où l’IA est en train de bouleverser les pratiques établies.
- Le trading algorithmique : Les algorithmes de trading, qui utilisent l’IA pour analyser et interpréter en temps réel les données financières, sont de plus en plus performants. Ils peuvent ainsi détecter des opportunités d’investissement et exécuter des ordres de manière automatisée, sans intervention humaine. De nombreuses banques d’investissement, comme Goldman Sachs et J.P. Morgan, ont déjà adopté ces technologies pour optimiser leurs opérations de trading.
- La gestion de portefeuille : L’IA permet d’améliorer la gestion de portefeuille en automatisant certaines tâches, comme la sélection d’actifs et l’optimisation de l’allocation des ressources. Cela donne naissance à des plateformes de gestion d’actifs, comme Robo-Advisors, qui proposent des conseils d’investissement personnalisés et automatisés à moindre coût. Betterment et Wealthfront sont deux acteurs majeurs de ce marché en pleine croissance.
- L’analyse prédictive : Grâce à l’IA, les gestionnaires d’actifs peuvent désormais exploiter et analyser des sources de données non traditionnelles, comme les données satellites, les réseaux sociaux ou les données de géolocalisation. Ces données, combinées aux données financières classiques, permettent de mieux anticiper les tendances du marché et d’améliorer la performance des investissements. La société Predata, par exemple, utilise l’IA pour scruter le web et identifier des signaux précurseurs de mouvements sur les marchés financiers.
Un service à la clientèle repensé
Enfin, l’intelligence artificielle transforme la manière dont les institutions financières interagissent avec leurs clients.
Les chatbots, ou agents conversationnels, sont des programmes informatiques capables de dialoguer avec les utilisateurs via une interface de messagerie. Ils sont de plus en plus utilisés par les banques et les assurances pour répondre aux questions des clients et les assister dans leurs démarches. L’IA permet à ces chatbots d’être plus performants et de comprendre les demandes des clients, même formulées de manière imprécise. Par exemple, Bank of America a développé Erica, un assistant virtuel basé sur l’IA, qui aide les clients à gérer leur compte, à effectuer des transactions et à obtenir des conseils financiers.
Les solutions d’IA sont utilisées pour améliorer la personnalisation des offres et des services financiers. En analysant les données des clients, les algorithmes peuvent déterminer leurs besoins et leurs préférences, et ainsi leur proposer des produits et services adaptés. La fintech Personetics propose par exemple une plateforme d’IA qui aide les banques à offrir des expériences personnalisées et proactives à leurs clients.
L’intelligence artificielle peut faciliter l’accès aux services financiers pour les populations non bancarisées ou sous-bancarisées. En effet, l’IA permet d’évaluer le risque de crédit de manière plus fine et de prendre en compte des données non traditionnelles, ce qui ouvre la porte à l’octroi de prêts à des personnes qui auraient été refusées par les méthodes classiques. Ainsi, des entreprises comme Tala et Branch utilisent l’IA pour proposer des microcrédits aux populations des pays en développement, en se basant sur l’analyse de leurs données mobiles et de comportement en ligne.
Les défis et enjeux liés à l’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur financier
Toutefois, l’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur financier soulève des défis et des enjeux qu’il convient de prendre en compte.
La sécurité des données : L’utilisation massive de données par les algorithmes d’IA implique de garantir leur sécurité et leur confidentialité. Les institutions financières doivent mettre en place des mesures de protection adéquates pour éviter les fuites de données et les cyberattaques. La mise en conformité avec les réglementations en matière de protection des données, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe, est un enjeu majeur.
L’éthique et la responsabilité : L’utilisation de l’IA dans des domaines sensibles, comme l’octroi de crédit ou la gestion des risques, soulève des questions éthiques. Il est essentiel de veiller à ce que les algorithmes ne reproduisent pas et n’amplifient pas les biais et les discriminations présents dans les données d’apprentissage. La transparence des algorithmes et la possibilité de les auditer sont des enjeux cruciaux pour garantir la confiance des clients et des régulateurs.
La transformation des emplois : L’automatisation de certaines tâches par l’IA peut entraîner des suppressions d’emplois dans le secteur financier, notamment pour les postes les moins qualifiés. Il est donc important d’anticiper ces évolutions et d’accompagner les salariés dans la montée en compétences et la reconversion vers des métiers à plus forte valeur ajoutée.
L’adoption et l’interopérabilité : L’adoption de l’IA dans le secteur financier nécessite des investissements importants, tant en termes de développement technologique que de formation des collaborateurs. Les institutions financières doivent veiller à ce que les solutions d’IA puissent s’intégrer facilement à leurs systèmes d’information existants et interagir avec les autres acteurs du marché.
L’intelligence artificielle est en train de transformer en profondeur le secteur financier, en améliorant la gestion des risques, le trading et la gestion d’actifs, ainsi que le service à la clientèle. Toutefois, cette adoption n’est pas sans défis et enjeux, tels que la sécurité des données, l’éthique, la transformation des emplois et l’interopérabilité. Les institutions financières qui sauront relever ces défis et tirer parti des opportunités offertes par l’IA seront mieux positionnées pour s’adapter à un environnement concurrentiel en constante évolution et répondre aux attentes de leurs clients.
