Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle générative, ou GenAI, a commencé à jouer un rôle majeur dans de nombreux secteurs et a catalysé une vague d’augmentation spectaculaire de la productivité. Le secteur financier ne fait pas exception. Les banques sont passées du statut de
juste des organisations financières et transformées en entreprises technologiques. 

Par exemple, Capital One et JPMorgan Chase utilisent GenAI pour renforcer leurs systèmes de détection des fraudes et des activités suspectes, Morgan Stanley a mis en œuvre un outil d'IA qui aide ses conseillers financiers à trouver des données, et Goldman Sachs utilise GenAI pour développer des outils internes.
logiciel.

Jetons un coup d'œil aux cinq implémentations les plus prometteuses de GenAI dans le domaine bancaire et financier. 

1. Expert virtuel

Il s’agit de l’un des cas d’utilisation de GenAI les plus populaires dans le secteur bancaire de nos jours. Un outil expert virtuel est un conseiller financier alimenté par l’IA qui peut être en contact avec le client et en interne. L'idée derrière cela est assez simple : un utilisateur peut poser une question et recevoir un
réponse générée basée sur de longs documents non structurés ou de grands tableaux de données.

En tant que solution de chatbot orientée client, elle peut fournir un service client de haute qualité en renvoyant des réponses rapides et précises aux questions des clients et en les aidant dans les transactions financières. Dans de nombreux cas courants, cela fonctionne beaucoup plus rapidement et plus efficacement que
un humain.  

En tant que service interne, un expert virtuel peut apporter des réponses personnalisées basées sur les informations et les actifs propriétaires de la banque. Des outils similaires peuvent être développés pour examiner automatiquement les données de transaction, notamment la nature, le volume, la fréquence et les contreparties.
impliqué. Cela peut aider à détecter d’éventuels signaux d’alarme, à surveiller l’actualité du marché et les prix des actifs en temps réel, et bien plus encore. Tout cela peut être extrêmement utile pour réaliser des évaluations éclairées des risques.

2. Évaluation des risques

L'évaluation des risques est l'une des implémentations les plus prometteuses de GenAI en finance, car elle amène la tâche à un autre niveau de qualité. Il peut analyser de grands ensembles de données et détecter des modèles qui peuvent passer inaperçus.

Le risque de crédit. GenAI peut aider à automatiser la prise de décision concernant les demandes des clients pour des produits de crédit. Auparavant, le traitement d’une demande de prêt prenait deux à trois semaines et le processus nécessitait l’attention de nombreux spécialistes différents. Lorsque ces demandes
sont examinés par l'IA, cela ne prend que quelques minutes. Un format rapide, à distance et sans papier contribue à rendre le processus de crédit plus rapide et donc plus attractif pour les clients. 

Après avoir pris une décision, GenAI peut même générer la note de crédit et élaborer un projet de contrat. Les outils d’IA générative peuvent également être utilisés pour regrouper les rapports sur le risque de crédit sur la base des données. 

Risque de cybersécurité. GenAI peut analyser les vulnérabilités de cybersécurité pour générer du code pour les règles de détection et favoriser le développement de code sécurisé. Il peut être utile pour simuler des scénarios d’attaque à des fins préventives, de test et éducatives.

GenAI est doué pour collecter et évaluer les données de sécurité. Sur cette base, il peut rendre la détection des risques plus efficace en détectant les événements de sécurité et les anomalies de comportement et en mettant en œuvre des informations et des tendances de sécurité basées sur ces informations.

Risque opérationnel. Un autre domaine dans lequel GenAI peut jouer un rôle important. Les banques peuvent l'utiliser pour l'automatisation opérationnelle des contrôles, de la surveillance et de la détection des incidents. Il peut également rédiger automatiquement des auto-évaluations des risques et des contrôles ou évaluer les risques existants.
ceux pour la qualité.

Risque climatique. Les outils GenAI peuvent automatiser la collecte de données, effectuer des évaluations des risques et générer des signaux d’alerte précoce basés sur des événements déclencheurs ou aider à visualiser les risques climatiques potentiels. Une solution d'intelligence artificielle peut générer automatiquement des rapports
sur les risques environnementaux, sociaux et de gouvernance et fournissent une base solide pour les rapports annuels sur le développement durable.

3. Prévision 

Les marchés boursiers sont connus pour leur volatilité et leur changement constant. Par conséquent, le principal outil utilisé par les banques pour évaluer les gains et les risques potentiels est la prévision. L’IA peut effectuer des études de tendances pour évaluer dans quelle mesure une action est actuellement surévaluée ou sous-évaluée.

La plupart des données et processus du secteur financier sont régulièrement répétés à travers diverses combinaisons. C'est pourquoi l'IA peut effectuer une analyse de modèles de haute qualité en utilisant ses fonctionnalités bien développées de calcul de statistiques et de probabilités. L'IA peut donner
des prédictions plus rapides, plus précises et plus efficaces des tendances les plus susceptibles d’apparaître.

4. Prévenir la criminalité financière

GenAI peut analyser les données transactionnelles pour identifier les modèles suspects ou inhabituels. Les fraudeurs suivent des schémas similaires dans 97 % des cas, c'est pourquoi il s'agit d'une mesure efficace contre la fraude financière. 

Sur cette base, l'outil peut générer des rapports d'activités suspectes basés sur les informations sur les clients et les transactions. Il peut également automatiser la création et la mise à jour des évaluations de risque des clients en fonction des changements dans les attributs de connaissance de votre client. En générant et en améliorant
code pour détecter les activités suspectes et analyser les transactions, la technologie peut améliorer la surveillance des transactions.

5. Automatisation des processus 

Plus de 80 % des opérations des entreprises de finance et d’assurance consistent en des protocoles d’action de routine. Les solutions d’IA peuvent améliorer le flux d’informations, la prise de décision et les efforts de coordination. L’IA peut automatiser de nombreux processus chronophages, notamment les demandes de prêt
traitement, gestion des comptes clients et analyse des réclamations d’assurance.

De plus, GenAI peut optimiser des processus qui ne sont pas directement liés au secteur bancaire, comme la migration de langages de programmation existants. Cela permet d’adopter les dernières tendances et technologies avec une plus grande flexibilité. 

Il peut également automatiser la surveillance des performances des modèles et générer des alertes si les métriques dépassent les niveaux de tolérance. Les entreprises utilisent également l’IA pour rédiger la documentation des modèles et les rapports de validation.

Conclusion

Le secteur bancaire est traditionnellement considéré comme très conservateur et réticent à risquer d’essayer de nouvelles technologies dans ses processus. Cependant, cette réputation évolue rapidement en raison de la popularité croissante de l’intelligence artificielle. Toutes les candidatures
de genAI mentionné ci-dessus aide les organisations financières à accroître leur efficacité et à réduire rapidement leurs coûts. 

La croissance de toute entreprise va de pair avec la capacité de s'adapter aux conditions et de tirer parti de capacités avancées, notamment des technologies qui numérisent et automatisent les processus. C'est pourquoi il est crucial d'investir dans la mise en œuvre de l'intelligence artificielle.
la mesure du possible. 

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