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L’IA dans le secteur financier

Rédigé par Farhad Khalilnia | 28 mars 2023 11:23:00

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) a connu une croissance rapide à travers les industries, y compris dans le secteur financier. L’une des technologies d’IA les plus impressionnantes ayant vu le jour est ChatGPT, un grand modèle de langage capable de générer des réponses à des questions écrites, de façon similaire à un être humain. Depuis sa sortie fin 2022, ChatGPT a pris le monde d’assaut.

Pourquoi l’IA occupe-t-elle une place importante dans la finance ?

C’est une période critique pour le monde des affaires, car ces nouvelles technologies basées sur l’IA sont
susceptibles de perturber les modèles commerciaux et d’offrir de nouvelles opportunités.

Les entreprises qui mettront rapidement ces technologies à profit pour améliorer leurs services et leurs
opérations pourront bénéficier d’un avantage concurrentiel.

Comment le secteur financier peut-il utiliser ChatGPT ?

  • Expérience client personnalisée : dans le secteur des banques et des assurances, l’IA est utilisée pour offrir un service client convenable avec moins de personnel.
  • Conseils personnalisés : les robots-conseillers financiers peuvent analyser les profils de risque des clients et leurs objectifs de placement afin de fournir des conseils personnalisés en matière d’investissement et de proposer des produits financiers adaptés.
  • Service client : l’intelligence artificielle peut être intégrée dans les chatbots et les assistants virtuelspour permettre aux clients de bénéficier d’une assistance tenant compte du contexte, similaire à celle qui peut être fournie par un être humain, 24h/24 et 7j/7.
  • Détection des fraudes : il est possible d’entraîner l’IA à identifier des activités frauduleuses en temps réel et à avertir les clients et les autorités compétentes afin de prendre les mesures nécessaires.
  • Gestion des risques : il est possible d’entraîner les modèles alimentés par l’IA à analyser des données financières, à identifier les risques potentiels et à proposer des stratégies et des outils d’atténuation.
  • Analyse des investissements : l’IA peut analyser les données financières, les actualités et lestendances du marché afin d’identifier les opportunités d’investissement potentielles et de fournir des renseignements.
  • Surveillance de la conformité : il est possible d’utiliser l’IA pour surveiller le niveau de conformité réglementaire d’une entité et garantir son respect des exigences réglementaires. Cela peut contribuer à minimiser le risque de sanctions ou de poursuites judiciaires et à améliorer sa réputation.
  • Évaluation des risques et notation : il est possible d’entraîner l’IA à analyser les données des clients et l’historique des transactions afin d’évaluer le risque de crédit et de générer des notes de crédit pour les entreprises et les individus. Ces modèles permettent ensuite de fournir des recommandations concernant les limites de crédit, les taux d’intérêt et autres décisions liées au crédit.