L’intégration réussie des technologies émergentes a toujours été essentielle pour stimuler l’innovation et rester compétitif dans les services financiers. L’IA générative (Gen AI) s’est imposée comme une nouvelle technologie prometteuse grâce à sa capacité à produire du contenu dynamique et à fournir une expérience utilisateur naturelle et personnalisée. De récentes enquêtes sectorielles indiquent que 60 % des banques américaines prévoient d’utiliser l’IA générative pour combler les lacunes en matière de talents et automatiser jusqu’à 20 % des tâches quotidiennes.1 Bien que le secteur des services financiers ait montré un grand intérêt pour l’IA générative, de nombreuses organisations en sont encore aux premiers stades de l’évaluation de la technologie pour déterminer son utilité optimale et comprendre ses limites et risques précis.
Dans ce blogue, nous explorons comment l’IA générative peut être intégrée de manière transparente dans la stratégie d’intelligence artificielle de votre organisation de services financiers afin d’atteindre les objectifs de l’entreprise. L’IA générative offre de nouvelles possibilités d’améliorer la productivité, de stimuler l’efficacité opérationnelle et d’améliorer l’expérience client, mais elle pose également des défis uniques auxquels les organisations doivent se préparer. Lisez la suite pour savoir comment l’IA générative peut compléter votre stratégie technologique et améliorer les résultats commerciaux.
Le rôle des technologies avancées dans la transformation des services financiers
Le secteur des services financiers a toujours été à l’avant-garde de l’adoption des nouvelles technologies. Ces dernières années, l’analyse avancée, l’automatisation des processus robotiques (robotic process automation [RPA]), l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) se sont imposés comme des technologies influentes, favorisant la productivité, l’efficacité opérationnelle et l’innovation. Chacune de ces technologies offre des capacités uniques qui se complètent pour permettre la transformation numérique de l’ensemble de l’organisation.
Avant de discuter de l’IA générative, examinons comment ces autres technologies sont actuellement appliquées dans les services financiers.
Analyse avancée : générer les prévisions dans les services financiers
Bien que les outils d’intelligence d’affaires soient largement adoptés dans les services financiers pour faciliter la prise de décision et le suivi des opérations, ils sont aussi utilisés pour rendre compte d’événements passés. En revanche, l’analyse avancée permet de prédire les résultats futurs. Ces modèles ont de nombreuses applications dans les services financiers, telles que la prévision des flux de trésorerie, l’évaluation de la probabilité de défaillance de crédit, la réalisation de simulations de crise pour la gestion du bilan, et la prévision des performances des portefeuilles d’investissement.
Avec l’adoption généralisée des architectures de mégadonnées (big data) qui permettent l’analyse à grande échelle, la science des données est devenue une discipline clé dans la gestion des risques, la trésorerie et les marchés de capitaux. Ces dernières années, de nombreuses organisations ont commencé à migrer vers le nuage (cloud) pour concevoir des plateformes d’analyse de données unifiées. Ces plateformes combinent des sources de données privées et publiques avec divers composants d’Analytics as a Service (AaaS). Ces technologies ont rendu de grands volumes de données accessibles à un large éventail d’utilisateurs et d’applications au sein de l’entreprise.
RPA : rationalisation des flux des travaux et amélioration de l’efficacité opérationnelle
Le RPA excelle dans l’automatisation des flux des travaux structurés et répétitifs. En automatisant les processus de routine tels que la saisie de données, le rapprochement des comptes et les rapports de conformité, le RPA réduit le temps de traitement et permet aux opérations de s’adapter et de soutenir de nouvelles opportunités commerciales.
Le traitement intelligent des documents (IDP) complète le RPA en utilisant l’IA pour extraire, classer et interpréter les données provenant de sources non structurées, telles que les documents d’expédition, les factures, les demandes de prêt, les certificats d’actions et les contrats. Cette technologie améliore la précision et la rapidité du traitement des documents, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle. Dans le domaine des opérations des services financiers, où le traitement des documents est une activité essentielle, l’IDP améliore considérablement l’efficacité opérationnelle.
Le ML dans les services financiers : amélioration de la gestion des risques et de la détection des fraudes
Les modèles de ML permettent de catégoriser les données et d’identifier des schémas ou des anomalies dans les ensembles de données. Dans les services financiers, le ML trouve des applications dans la gestion des risques, la conformité commerciale, les ventes et le marketing, les opérations de prêt, la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la détection des fraudes. Ces modèles peuvent être intégrés dans les systèmes d’aide à la décision pour faire des recommandations basées sur les préférences des utilisateurs ou leur comportement passé, catégoriser les comptes pour identifier les clients susceptibles d’être intéressés par des produits et des services, ou classer les événements en temps réel pour faciliter la détection des fraudes ou la surveillance de la conformité.
Le ML a gagné en popularité, en partie grâce à la capacité des technologies des mégadonnées à rendre accessibles de grands volumes de données à faible coût. Avec l’implantation croissante de lacs de données spécifiques à un domaine, il devient plus facile d’accéder aux données historiques nécessaires pour former les modèles de ML. Les cadres de ML basés sur le nuage et les offres AaaS rendent ces outils plus accessibles à un public plus large.
NLP : transformer le service à la clientèle et la connaissance des clients
La technologie de NLP se concentre sur l’analyse du langage humain. Elle permet d’analyser les textes et les sentiments, de traduire les langues et de reconnaître la parole. Le NLP est couramment utilisé dans les services financiers pour mettre en œuvre des robots conversationnels (chatbots) et des assistants virtuels pour le service client ou l’assistance interne. Les modèles de NLP analysent le sentiment des clients à partir des flux de médias sociaux et peuvent servir d’assistants de recherche numériques en résumant des documents financiers, des dépôts de titres ou des appels d’analystes.
Présentation de l’IA générative : redéfinition de la création et de l’analyse de contenu
L’IA générative est étroitement liée au NLP, car elle utilise des techniques similaires pour analyser le langage. Cependant, alors que le NLP est principalement axé sur l’analyse du texte et de la parole, l’IA générative se spécialise dans la création de nouveaux contenus. Elle peut générer du texte, des images, du son ou des vidéos. De plus, l’IA générative est capable de produire du code source, des formules de feuilles de calcul, des graphiques et des ensembles de données synthétiques. En plus de créer du contenu, elle peut éditer du texte, formater ou modifier la présentation de documents, de feuilles de calcul, de graphiques ou de présentations. Les modèles d’IA générative sont également capables d’effectuer la traduction en langage humain et entre différents langages de programmation.
Comme pour le NLP, l’IA générative peut effectuer une analyse sémantique du texte. Cette capacité est principalement utilisée pour résumer des documents ou des transcriptions de réunions, mais elle peut également servir à analyser les sentiments pour identifier le ton d’un document ou d’un segment de texte. L’IA générative peut même agir comme un coach en écriture, en proposant des suggestions pour améliorer ou reformuler une phrase ou un paragraphe de texte.
L’IA générative peut alimenter des moteurs de recherche intelligents qui utilisent des requêtes de langage naturel pour effectuer des recherches sur le Web, dans le contenu de l’entreprise ou dans des documents personnels. Elle peut résumer et présenter les résultats d’une manière organisée et conviviale, imitant une conversation naturelle. En outre, l’IA générative peut interpréter les requêtes dans le contexte d’une conversation, ce qui permet aux utilisateurs d’affiner les résultats d’un modèle par une série de commandes. Certaines applications permettent à l’utilisateur de contrôler les données auxquelles le modèle a accès, ce qui permet aux modèles de rechercher et de référencer les données personnelles de l’utilisateur ou le contenu de l’entreprise auquel il a accès.
Défis et risques
Bien que l’IA générative offre une gamme impressionnante de capacités, elle présente également des défis uniques. Les principales préoccupations liées à cette technologie sont les suivantes :
- Présentation d’informations inexactes ou trompeuses ;
- Fourniture de conseils inappropriés ou potentiellement dangereux ;
- Partage d’informations qui pourraient ne pas être uniformément accessibles à tous les clients ;
- Protection des données confidentielles ou sensibles contre un accès non autorisé ;
- Risque de fuite de données dû à des modèles exportant des données en dehors des frontières de l’organisation ;
- Modélisation des biais et des considérations éthiques, telle que la violation des droits d’auteur ;
- Manque de transparence dans les modèles d’IA générative ;
- Difficultés liées aux tests en raison de la nature dynamique des résultats du modèle ;
- Coûts de mise en œuvre élevés et rendement du capital investi (ROI) incertain ;
- Consommation d’énergie et d’eau élevée pour le fonctionnement des modèles.
Atténuation des risques et garantie d’une utilisation responsable de l’IA générative
L’IA générative étant une technologie relativement nouvelle, il n’existe pas encore de consensus ou de connaissances approfondies sur les meilleures pratiques pour traiter certaines de ces questions. De nombreuses organisations financières en sont aux premiers stades de l’expérimentation de cette technologie afin de comprendre ses limites et d’élaborer des stratégies efficaces pour atténuer les risques. Les autorités de régulation financière examinent également activement cette technologie pour fournir des orientations aux organisations relevant de leur compétence, ce qui peut constituer un défi pour les premiers utilisateurs et les organisations opérant dans plusieurs collectivités territoriales.
Dans les secteurs fortement réglementés comme la banque et les marchés de capitaux, ces limites peuvent rendre l’IA générative inadaptée à de nombreuses applications. Cependant, avec une planification et une préparation minutieuses, elle peut être appliquée efficacement pour apporter des avantages à l’ensemble de l’organisation.
Comment l’IA générative transforme les services financiers : applications et avantages clés
Comment l’IA générative peut-elle être utilisée de manière précise dans les services financiers ?
Détection des fraudes et enquête
Le ML et l’analyse prédictive sont largement utilisés dans la détection des fraudes. Ces technologies peuvent repérer des modèles de comportement en temps réel afin de détecter ou d’anticiper les transactions frauduleuses. L’IA générative peut améliorer la qualité de ces modèles en générant des ensembles de données synthétiques pour l’entraînement des modèles. Récemment, Mastercard a appliqué l’IA générative pour améliorer les modèles qui identifient les cartes de crédit compromises.2 L’entreprise a utilisé des modèles d’IA générative pour compléter automatiquement les numéros de cartes de crédit volées et obscurcies publiées sur le Web clandestin (dark web), améliorant ainsi les taux de détection et doublant presque la vitesse à laquelle les cartes compromises ont été identifiées.
L’IA générative peut également contribuer aux enquêtes sur les fraudes.3 Les moteurs de recherche intelligents conçus avec l’IA générative peuvent rechercher, résumer et organiser des sources de données non structurées, telles que des courriels, des transcriptions d’appels téléphoniques, des réunions vidéo, des documents juridiques et des rapports. Cela améliore l’efficacité opérationnelle, permettant de résoudre les enquêtes plus rapidement et de réduire la charge de travail manuelle des enquêteurs.
Conformité réglementaire
L’IA générative peut alléger la charge de travail des responsables de la conformité en surveillant et en signalant les changements de réglementation, permettant ainsi d’identifier rapidement les modifications pertinentes. Elle peut également analyser et comparer des documents pour trouver des similitudes ou des différences entre les réglementations de différentes collectivités territoriales.
Les moteurs de recherche intelligents peuvent rechercher et résumer des documents réglementaires sur le Web, permettant ainsi aux utilisateurs de parcourir efficacement le paysage réglementaire. Les assistants numériques basés sur les rôles facilitent les requêtes dans les référentiels de documents d’entreprise ou dans diverses sources de données non structurées, telles que les transcriptions de conversations de messagerie instantanée. Cela permet à un auditeur de localiser et de résumer efficacement les données pertinentes pour étayer une enquête.
L’IA générative peut également aider à générer des rapports de conformité à partir de modèles et de systèmes de gestion des dossiers, garantissant ainsi une divulgation en temps voulu aux régulateurs. Par exemple, une application d’IA générative pourrait générer automatiquement des rapports d’incidents pour la divulgation d’incidents de cybersécurité importants aux organismes de réglementation de la sécurité.
Soutien et engagement des clients
Dans le secteur très réglementé des services financiers, les limites actuelles de l’IA générative peuvent la rendre inadaptée à la création de robots conversationnels autonomes qui interagissent directement avec les clients. Cependant, l’IA générative peut toujours être utilisée pour soutenir les agents humains dans leurs interactions avec les clients.
Microsoft Copilot for Customer Support et Cisco AI Assistant for Customer Experience sont des exemples d’assistants virtuels basés sur des rôles qui automatisent les flux des travaux du soutien client. Ces applications peuvent transcrire et résumer les appels téléphoniques, proposer des scripts dynamiques pour parler aux clients et fournir une interface en langage naturel pour interroger les référentiels de documents, tels que les wikis de la base de connaissances ou les documents d’assistance opérationnelle. Lorsqu’ils sont intégrés à des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de gestion des dossiers, ces outils peuvent récupérer des informations de base sur le problème d’un client et générer ou mettre à jour un ticket d’assistance.
Analyse du marché et perspectives
La principale application de l’IA générative dans l’analyse des marchés consiste à faciliter la recherche et la synthèse de documents externes. Les analystes d’affaires peuvent utiliser des moteurs de recherche intelligents pour parcourir et résumer les états financiers, les prospectus, les dépôts réglementaires et les appels d’analystes. L’IA générative peut également analyser le sentiment des appels d’analystes ou alerter un analyste lorsque des événements d’actualité susceptibles de l’intéresser surviennent, en fonction de ses préférences.
Adopter l’avenir des services financiers grâce à l’IA générative et aux technologies de pointe
En conclusion, l’intégration de l’IA générative et des technologies avancées dans les services financiers offre une opportunité de transformation majeure pour le secteur. En exploitant l’IA générative, les institutions financières peuvent augmenter leur productivité, améliorer l’expérience client et stimuler l’innovation. Cependant, il est essentiel d’aborder cette intégration avec une stratégie de mise en œuvre bien structurée pour atténuer les risques et garantir une utilisation responsable. Alors que le secteur des services financiers continue d’évoluer, rester à la pointe des avancées technologiques sera crucial pour maintenir un avantage concurrentiel.
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