10 cas d'utilisation et exemples réels d'IA générative dans les services financiers

Avez-vous déjà pensé à la précision et à la croissance étonnantes du secteur financier ? C'est un domaine où les erreurs sont minimes, la précision est primordiale et le progrès est perpétuel. Mais qu’est-ce qui fait que tout cela se passe réellement dans les coulisses ? Eh bien, c'est l'IA générative.

L’IA générative en finance est devenue un outil d’innovation précieux dans le secteur, offrant des avantages qui redéfinissent la manière dont les opérations financières sont menées et les services fournis.

Son intégration dans les institutions financières améliore profondément l'efficacité, la prise de décision et l'engagement client. En automatisant les tâches répétitives et en optimisant les flux de travail, Generative AI rationalise les opérations, réduit les erreurs et réduit les coûts, améliorant ainsi les résultats des entreprises.

Le tableau ci-dessus montre que l'IA générative dans le secteur des services financiers devrait connaître un TCAC de 28,1 % de 2022 à 2032. Avec cette trajectoire de croissance, la taille du marché de l'IA générative dans la finance devrait dépasser 9,48 milliards de dollars d'ici 2032.

La taille croissante du marché indique clairement l’opportunité significative disponible pour financer les entreprises souhaitant investir dans l’IA générative, leur permettant de capitaliser sur ses capacités de transformation et d’ouvrir de nouvelles voies de croissance et d’innovation.

Ce blog explorera divers aspects de l'IA générative dans le secteur financier, y compris ses cas d'utilisation, des exemples concrets, et bien plus encore. Alors, sans plus tarder, entrons directement dans les détails.

L'IA générative en finance : une exploration approfondie

Dans le secteur financier, l’IA générative est devenue un outil que les institutions financières ne peuvent se permettre de négliger. Il transforme les opérations et les processus décisionnels avec des capacités inégalées.

La technologie innovante a le potentiel d’élever considérablement les entreprises. Selon un rapport de Deloitte, les progrès de l’IA générative pourraient stimuler la croissance de la productivité des entreprises de 1,5 point de pourcentage. Ainsi, les entreprises financières peuvent constater des gains substantiels de productivité et de revenus en intégrant l’IA générative dans leurs processus.

Le rapport s'attarde également sur la façon dont l'IA générative peut améliorer les flux de travail des entreprises et des finances en introduisant une conscience contextuelle et des capacités de prise de décision de type humain, révolutionnant potentiellement les processus de travail traditionnels. Ces progrès sont rendus possibles par des modèles de base, qui utilisent des algorithmes d’apprentissage profond inspirés de l’organisation des neurones du cerveau humain.

En outre, selon un rapport du BCG, les fonctions financières des entreprises mondiales exploitent le potentiel de transformation des outils d’IA tels que ChatGPT et Google Bard. Ces outils devraient remodeler l'avenir du travail au sein de la fonction financière, en révolutionnant les processus, en améliorant l'efficacité et en favorisant l'innovation, ce qui obligera les directeurs financiers à acquérir une compréhension nuancée de leur impact.

L’intégration de l’IA générative dans les opérations financières devrait suivre une trajectoire en forme de S, indiquant un potentiel de croissance important.

Actuellement, les équipes financières explorent activement les capacités de l'IA générative pour rationaliser les processus, en particulier dans des domaines tels que la génération de textes et la recherche.

À l’avenir, l’IA générative est sur le point de révolutionner les opérations de base et de remodeler les partenariats commerciaux au sein du secteur financier. En outre, il est prévu de collaborer avec les outils de prévision traditionnels de l’IA pour améliorer la capacité et l’efficacité des fonctions financières.

Lisez aussi : L'impact transformateur de l'IA dans la finance

Principaux cas d'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier

La convergence de l’IA générative et de la finance représente une fusion de pointe, transformant les pratiques financières conventionnelles grâce à des algorithmes sophistiqués. L'utilisation de l'IA générative en finance englobe un large éventail d'applications, notamment l'évaluation des risques, le trading algorithmique, la détection des fraudes, l'automatisation du service client, l'optimisation de portefeuille et les prévisions financières.

Examinons la multitude de façons dont l'IA générative dans la FinTech est exploitée et élève les entreprises.

Conseil pour les modifications du code réglementaire

L’intelligence artificielle générative en finance peut analyser de grandes quantités de données réglementaires et fournir aux organisations des informations sur la manière de s’adapter efficacement aux changements des codes réglementaires. L'interprétation d'exigences réglementaires complexes aide les entreprises à rester en conformité et à atténuer efficacement les risques réglementaires.

Conseils financiers sur mesure

L'IA générative et la finance convergent pour offrir des conseils financiers sur mesure, en tirant parti d'algorithmes avancés et d'analyses de données pour fournir des recommandations et des informations personnalisées aux particuliers et aux entreprises. Cette approche sur mesure améliore la satisfaction des clients et aide les individus à prendre des décisions éclairées en matière d'investissements, d'épargne et de planification financière.

Recherche et synthèse rationalisées de documents financiers

L'intelligence artificielle générative en finance simplifie le processus de recherche et de synthèse de documents financiers en extrayant automatiquement les informations pertinentes de diverses sources. Cette fonctionnalité fait gagner du temps aux analystes financiers et améliore la prise de décision en fournissant des informations complètes.

Processus comptables automatisés

L'IA générative est très avantageuse pour automatiser les tâches comptables de routine telles que la saisie des données, le rapprochement et la catégorisation des transactions financières. Réduire les efforts manuels et minimiser les erreurs augmente l’efficacité et la précision de la tenue des registres financiers.

Génération efficace de rapports financiers

L'IA générative a le potentiel de rationaliser le processus de génération de rapports financiers en synthétisant les données provenant de plusieurs sources et en les présentant dans un format structuré. Cela permet aux entreprises de produire des rapports précis et en temps opportun pour les parties prenantes, les autorités réglementaires et les investisseurs.

Détection de la fraude et garantie de la confidentialité des données

L’une des applications efficaces de l’IA générative en finance est la détection des fraudes et la sécurité des données. Les algorithmes d’IA générative peuvent détecter des anomalies et des modèles indiquant des activités frauduleuses dans les transactions financières. De plus, il garantit la confidentialité des données en mettant en œuvre des techniques de cryptage robustes et en surveillant l'accès aux informations financières sensibles.

( A lire aussi : L'IA dans le secteur bancaire – Comment l'intelligence artificielle est utilisée dans les banques)

Solutions de gestion de portefeuille et de risques

L'intelligence artificielle générative en finance permet une optimisation sophistiquée du portefeuille et une gestion des risques en analysant les données historiques, les tendances du marché et les facteurs de risque. Il aide les institutions financières à prendre des décisions fondées sur des données pour maximiser les rendements tout en minimisant l'exposition aux risques.

Mise en œuvre de stratégies de trading algorithmique

Les algorithmes d'IA générative développent et mettent en œuvre des stratégies de trading algorithmiques en analysant les données de marché et en identifiant des opportunités de trading rentables. Cela améliore l'efficacité des transactions et permet aux traders de capitaliser sur les fluctuations du marché en temps réel.

Optimisation des processus fiscaux

L'IA générative automatise les processus de conformité fiscale en analysant les lois fiscales, les réglementations et les données financières pour optimiser la planification et le reporting fiscaux. Il aide les entreprises à minimiser leurs obligations fiscales tout en garantissant le respect des réglementations fiscales.

Analyse du sentiment des clients

L'IA générative peut analyser les commentaires des clients provenant de diverses sources, telles que les médias sociaux, les enquêtes et les interactions avec le support client, pour évaluer le sentiment à l'égard des produits et services financiers. Les institutions financières peuvent adapter leurs offres et leurs stratégies marketing pour mieux répondre aux besoins et préférences des clients en comprenant leur sentiment.

Évaluation du risque de crédit

L’évaluation du risque de crédit est une utilisation importante de l’IA générative en finance. Les algorithmes d'IA générative peuvent analyser diverses sources de données, notamment les antécédents de crédit, les états financiers et les indicateurs économiques, pour évaluer le risque de crédit des emprunteurs individuels ou des entreprises. Cela permet aux prêteurs de prendre des décisions plus précises et éclairées concernant l'approbation des prêts, les taux d'intérêt et les limites de crédit, minimisant ainsi les risques de défaut et optimisant les portefeuilles de prêts.

Développement de Chatbots et Assistants Virtuels pour la Finance

L'IA générative alimente les chatbots et les assistants virtuels qui fournissent un support client personnalisé, répondent aux requêtes et effectuent des tâches financières de routine. Ces assistants basés sur l'IA améliorent l'expérience client et rationalisent les interactions entre les institutions financières et les clients.

Exemples concrets d'IA générative dans les services financiers

Voyons comment les principaux acteurs du secteur exploitent la puissance de l'IA générative dans le secteur bancaire et financier pour révolutionner leur approche, améliorer l'expérience client et accroître la rentabilité.

Grâce à une exploration détaillée, nous découvrirons l’impact optimiste de l’intelligence artificielle générative dans la finance.

JP Morgan

JPMorgan Chase, l'une des principales institutions financières mondiales, a démontré son fort engagement en faveur de l'innovation grâce à ses investissements proactifs dans les technologies d'IA de pointe. Parmi ces avancées, l’IA générative se distingue comme un outil essentiel exploité par la marque pour améliorer diverses facettes de ses opérations.

Qu'il s'agisse d'affiner les cadres de gestion des risques, d'améliorer les stratégies de négociation ou d'améliorer l'expérience du service client, l'IA générative joue un rôle multiforme au sein de l'écosystème de JPMorgan.

Goldman Sachs

Goldman Sachs, réputé pour ses prouesses en matière de banque d'investissement et de gestion d'actifs, a adopté le potentiel de transformation des technologies d'IA et d'apprentissage automatique, notamment l'IA générative.

En intégrant Generative AI dans ses opérations de trading, Goldman Sachs s'efforce d'optimiser les stratégies d'investissement, d'améliorer les protocoles de gestion des risques et de garder une longueur d'avance sur les tendances du marché.

Morgan Stanley

Morgan Stanley, un pilier de la gestion de patrimoine et des services financiers, est à l'avant-garde de l'exploration des innovations basées sur l'IA pour améliorer son avantage concurrentiel. En mettant l'accent sur l'exploitation de l'IA générative, Morgan Stanley vise à renforcer ses capacités de détection des fraudes, à optimiser les processus de gestion de portefeuille et à fournir des conseils financiers personnalisés à ses clients.

Plusieurs modèles d'IA générative trouvant des opérations dans le secteur financier

Le secteur FinTech prospère grâce à l’innovation, recherchant constamment de nouvelles façons d’améliorer son approche et d’accroître sa rentabilité. Les modèles d’IA générative jouent un rôle central dans cette quête de progrès, offrant une gamme d’outils et de techniques précieux que les entreprises financent pour atteindre leurs objectifs.

Examinons chacun de ces modèles et explorons comment ils contribuent au succès du secteur FinTech.

Auto-encodeurs variationnels (VAE)

Les VAE sont des architectures de réseaux neuronaux qui apprennent à coder et décoder des données de grande dimension, telles que des images ou du texte. Ils sont largement utilisés pour générer des résultats réalistes et diversifiés.

Réseaux adverses génératifs (GAN)

Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, formés ensemble de manière compétitive. Les GAN excellent dans la génération d’images, de vidéos et d’autres formes de données réalistes.

Modèles autorégressifs

Les modèles autorégressifs, tels que la moyenne mobile autorégressive (ARMA) et la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA), prédisent les valeurs futures dans une série chronologique basée sur des observations passées. Ils sont couramment utilisés pour les tâches de prévision de séries chronologiques.

Modèles de transformateurs

Les modèles de transformateurs, comme la série GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI, sont basés sur un mécanisme d'auto-attention qui leur permet de traiter plus efficacement les séquences de données. Ces modèles sont polyvalents et peuvent générer du texte, des images et d'autres types de données.

Modèles d'apprentissage par renforcement profond (DRL)

Les modèles DRL combinent l'apprentissage en profondeur avec des techniques d'apprentissage par renforcement pour apprendre des comportements complexes et générer des séquences d'actions. Ils sont souvent utilisés en robotique et dans d’autres environnements dynamiques.

PixelCNN

PixelCNN est un type de modèle autorégressif conçu spécifiquement pour générer des images haute résolution pixel par pixel. Il capture les dépendances spatiales entre les pixels adjacents pour créer des images réalistes.

Modèles basés sur les flux

Les modèles basés sur les flux sont des modèles génératifs qui transforment une distribution de probabilité simple en une distribution plus complexe grâce à une série de transformations inversibles. Ces modèles sont utilisés pour les tâches de génération d’images, d’estimation de densité et de compression de données.

Auto-encodeur variationnel avec flux normalisants (VANF)

VANF combine les atouts des auto-encodeurs variationnels (VAE) et des flux de normalisation pour générer des échantillons diversifiés de haute qualité à partir de distributions de données complexes. Il exploite la normalisation des flux pour modéliser des distributions spatiales latentes complexes et obtenir une meilleure qualité d’échantillon.

Comment intégrer l'IA générative dans vos opérations financières – Étapes clés

Examinons l'approche holistique et stratégique requise pour intégrer l'IA générative dans les services financiers. Grâce à une compréhension complète des méthodologies systémiques et à un partenariat avec une société de développement fiable, les entreprises peuvent exploiter efficacement le potentiel de transformation de l'IA générative pour stimuler l'innovation et atteindre leurs objectifs.

Évaluation des besoins et objectifs

Commencez par lancer une phase de recherche complète pour approfondir les subtilités des projets financiers. Cela implique de procéder à une évaluation minutieuse des besoins pour identifier et définir précisément les défis et les objectifs à atteindre.

Collecte et préparation des données

Lors de la phase de collecte de données, rassemblez des données financières complètes à partir de diverses sources. Ensuite, nettoyez et prétraitez méticuleusement les données pour supprimer les erreurs et standardiser les formats. Augmentez l'ensemble de données avec des fonctionnalités supplémentaires pertinentes pour améliorer sa richesse et sa diversité. Assurer la conformité réglementaire tout au long de ces processus afin de garantir l’intégrité des données.

Développement et mise en œuvre de modèles

Avec un ensemble de données solide en main, il est temps de se lancer dans le développement et la mise en œuvre de modèles d'IA générative spécifiquement adaptés au financement de projets. Cette étape consiste à déployer les bons algorithmes et méthodologies pour relever les défis identifiés et atteindre les objectifs définis.

Tests et validation

Après avoir terminé le développement du modèle, établissez des protocoles de test et de validation rigoureux. Cela implique de soumettre les modèles d’IA générative à des tests exhaustifs sur divers cas d’utilisation et scénarios financiers. Identifiez et corrigez toutes les lacunes ou divergences potentielles pour garantir la robustesse du modèle avant le déploiement.

Intégration dans le flux de travail logiciel

Collaborez étroitement avec les ingénieurs logiciels pour intégrer de manière transparente des modèles dans les flux de travail logiciels existants, garantissant ainsi une interaction UI/UX et une efficacité opérationnelle améliorée dans le domaine financier.

Surveillance et optimisation continues

Adoptez une surveillance et une amélioration continues après le déploiement pour vous adapter à l’évolution des tendances financières. Mettez en œuvre un suivi des performances en temps réel, une analyse des données et des améliorations itératives pour maintenir l'efficacité et la pertinence des modèles.

Répondre aux demandes : solutions aux défis de l’IA générative dans les services financiers

Lançons-nous dans une exploration complète des formidables défis rencontrés par les entreprises financières lorsqu'elles s'aventurent dans le domaine de l'IA générative. Nous approfondirons ces défis, en dévoilant des solutions innovantes prêtes à surmonter ces obstacles et à ouvrir la voie à des avancées transformationnelles dans le secteur financier.

Qualité et biais des données

Les modèles d’IA générative sont sensibles aux biais dans les données sur lesquelles ils sont formés. Cela peut conduire à des résultats injustes dans des domaines tels que l’approbation des prêts, la notation de crédit ou le trading algorithmique. Des données biaisées peuvent perpétuer des inégalités historiques et conduire à des pratiques discriminatoires.

Solutions

• Mettez en œuvre des techniques robustes de nettoyage des données pour identifier et supprimer les biais des ensembles de données de formation.
• Incorporez diverses sources de données pour représenter un spectre plus large d’informations financières.
• Développer des mesures d’équité et des outils de surveillance pour suivre les biais potentiels dans les résultats du modèle.
• Utiliser des processus de surveillance et d’examen humains pour les décisions financières critiques générées par l’IA.
• Donner la priorité aux principes et à la stratégie d’IA responsable afin d’éviter les biais en matière de données et de garantir des résultats justes et équitables.

Explicabilité et interprétabilité

Les modèles d’IA générative peuvent être complexes, ce qui rend difficile la compréhension de la manière dont ils parviennent à des résultats spécifiques. Ce manque de transparence peut être problématique pour les institutions financières qui doivent justifier les recommandations ou les décisions prises par l'IA.

Solutions

• Utilisez des techniques d'IA explicable (XAI) pour fournir des informations sur le processus de raisonnement du modèle. Cela peut contribuer à instaurer la confiance et à garantir la conformité réglementaire.
• Développer des interprétations lisibles par l’homme des résultats du modèle pour faciliter la compréhension des professionnels de la finance.
• Donner la priorité au développement de modèles d’IA générative interprétables spécifiquement conçus pour les applications financières.

Intégration et gestion du changement

L’intégration de modèles d’IA générative aux systèmes financiers existants peut s’avérer complexe. En outre, les institutions financières doivent préparer leur main-d’œuvre à l’intégration de l’IA, en répondant aux problèmes potentiels de suppression d’emplois et aux besoins de reconversion professionnelle.

Solutions

• Développer une approche progressive de l’adoption de l’IA, en commençant par des projets pilotes pour tester la faisabilité de l’intégration.
• Investissez dans des programmes de formation des employés pour doter le personnel des compétences nécessaires pour travailler efficacement avec l’IA générative.
• Favoriser une culture d’innovation et de collaboration pour garantir une intégration fluide de l’IA dans les flux de travail financiers.
• Communiquez ouvertement les avantages potentiels de l’IA pour répondre aux préoccupations du personnel et encourager un changement positif.

Généralisabilité et adaptabilité du modèle

Les marchés financiers évoluent constamment et les données historiques ne constituent pas toujours un indicateur parfait des tendances futures. Les modèles d’IA générative entraînés sur des ensembles de données statiques pourraient avoir du mal à s’adapter à ces changements, conduisant à des résultats inexacts ou obsolètes.

Solution

• Mettez continuellement à jour les données de formation avec de nouvelles informations pour garantir la généralisabilité du modèle.
• Développez des modèles d’IA générative adaptatifs capables d’apprendre et d’ajuster leurs résultats en fonction de flux de données en temps réel.
• Utiliser des techniques d'apprentissage par transfert pour exploiter les connaissances des modèles existants dans de nouveaux scénarios financiers.

(Lire aussi : Prévenir l'effondrement des modèles d'IA : gérer le risque inhérent aux ensembles de données synthétiques)

Accessibilité limitée des données

Les modèles d’IA générative prospèrent sur de vastes ensembles de données de haute qualité. Les données financières peuvent être coûteuses à acquérir, fragmentées entre différentes institutions et soumises à des réglementations strictes en matière de confidentialité. Cet accès limité aux données peut entraver le développement et l’efficacité des modèles d’IA générative en finance.

Solution

• Explorez des sources de données alternatives telles que le sentiment sur les réseaux sociaux ou les indicateurs économiques pour compléter les données financières traditionnelles.
• Développez des accords de collaboration en matière de données entre les institutions financières pour partager des données anonymisées pour la formation de modèles tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité.
• Tirez parti des techniques de génération de données synthétiques pour créer des ensembles de données financières artificielles mais réalistes à des fins de formation, en garantissant le respect des règles de confidentialité des données.

Fragmentation de la réglementation mondiale

Le paysage réglementaire de l’IA, en particulier concernant l’utilisation de l’IA générative en finance, continue d’évoluer et varie selon les pays. Ce manque de réglementation mondiale cohérente crée une incertitude pour les institutions financières internationales et décourage l’adoption généralisée des technologies.

Solution

• Plaider en faveur de réglementations mondiales claires et cohérentes pour l’IA générative dans la finance grâce à la collaboration du secteur et à l’engagement avec les organismes de réglementation.
• Développer des cadres de conformité qui garantissent que les modèles d’IA générative respectent les réglementations financières existantes et les directives émergentes.
• Restez informé de l’évolution des réglementations du marché et adaptez les pratiques d’IA en conséquence pour maintenir la conformité.

Révolutionnez votre activité financière avec les services de développement d'IA générative de pointe d'Appinventiv

En tant que société de développement de logiciels financiers dédiée, Appinventiv propose une approche globale pour intégrer l'IA générative dans les entreprises financières, caractérisée par une planification de projet méticuleuse, une analyse de recherche approfondie et des solutions technologiques de pointe. Notre équipe de leaders d’opinion allie un service exceptionnel à une expertise dans le domaine, offrant une expérience sur mesure aux anciens clients et aux nouveaux clients.

Grâce à notre vaste expérience dans le développement de solutions basées sur l'IA, nous concevons et mettons en œuvre des solutions d'IA générative personnalisées adaptées aux besoins uniques de chaque projet financier.

En tant que société de développement d'IA générative, nous accordons la priorité au leadership éclairé, en recherchant continuellement des moyens de repousser les limites du possible en tirant parti de l'IA générative dans la finance.

Contactez-nous pour créer des applications financières innovantes dotées de solutions d'IA générative, enrichissant l'engagement et améliorant l'expérience utilisateur dans le secteur financier.

FAQ

Q. Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en finance ?

A. L'IA générative offre de nombreuses applications en finance, allant de l'engagement client à la gestion des risques. Il peut être utilisé pour analyser le sentiment des clients, générer des conseils financiers personnalisés et automatiser les stratégies d'investissement.

De plus, Generative AI aide à générer des données financières synthétiques pour former des modèles prédictifs, optimiser la gestion de portefeuille et rationaliser le traitement des documents financiers.

Q. Comment l'IA générative peut-elle aider à générer des données financières synthétiques pour former des modèles prédictifs ?

A. L'IA générative en finance joue un rôle crucial dans la génération de données synthétiques pour former des modèles prédictifs en imitant les modèles et les caractéristiques des données financières du monde réel. Grâce à des techniques telles que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et les encodeurs automatiques variationnels (VAE), l'IA générative peut créer des ensembles de données synthétiques qui ressemblent étroitement aux données financières réelles tout en préservant la confidentialité.

Q. Quels sont les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles intègrent l'IA générative dans leurs projets financiers ?

R. Les entreprises sont confrontées à plusieurs défis lors de l'adaptation de l'IA générative aux projets financiers, notamment les problèmes de confidentialité des données, l'interprétabilité des modèles, l'intégration avec les systèmes existants, la conformité aux réglementations, l'acquisition de talents et l'analyse des coûts. Relever ces défis avec l'aide d'un partenaire technologique expert comme Appinventiv est essentiel pour une mise en œuvre et une innovation réussies dans le domaine financier.

La mise en œuvre de techniques robustes de cryptage des données pour une meilleure confidentialité, le développement de modèles d’IA explicables pour une meilleure interprétabilité et l’offre de programmes de formation complets pour combler les déficits de talents sont des solutions potentielles à ces défis.