intelligence artificielle

L’Intelligence Artificielle au service du secteur financier

L’intelligence artificielle (IA) est au coeur des préoccupations actuelles. Ses applications voient le jour depuis quelques années dans différents secteurs, tels que le E-commerce, l’automobile et dernièrement la santé.
Selon Gartner, 59% des Directions techniques des entreprises mondiales ont déjà lancé des investissements dans l’IA et le machine learning pour innover dans leurs offres et services. En 2023, les entreprises lanceront en moyenne 35 projets liés à ces technologies, principalement liés aux chatbots, à l’automatisation des tâches et à l’aide décisionnelle.

En effet, la puissance de calcul des machines est mise à profit pour automatiser et transformer des processus manuels ou fastidieux dans des algorithmes toujours plus innovants.

La croissance exponentielle des développements d’une telle technologie est corrélée au besoin de se différencier, de répondre aux besoins utilisateurs et à l’émergence de nouvelles réglementations, notamment dans le secteur financier. Ce dernier l’a d’ailleurs bien compris : l’IA représente un vecteur de croissance et d’innovation.

L’IA, QUELS AVANTAGES POUR LE KYC ?

Le paysage réglementaire du secteur financier s’est particulièrement complexifié ces dernières années avec l’entrée en vigueur de nouvelles obligations liées à la connaissance client ou KYC (Know Your Customer).
Ces changements ont également été une parfaite opportunité pour l’émergence des “Regtech”, ces entreprises qui mettent à profit leur technologie d’intelligence artificielle dont le machine learning (apprentissage des machines) au service du secteur financier.

Ces technologies vont être en mesure de reconnaître, extraire, agréger et exploiter les données d’un dossier complet d’une personne physique ou morale en quelques secondes et prédire des comportements ou capter les attentes d’un consommateur.

L’un des premiers avantages est le gain de temps opérationnel : la machine se charge des tâches chronophages et sans valeur ajoutée, comme la vérification manuelle des données clients à la place des équipes opérationnelles qui peuvent se concentrer pleinement sur la relation client.

La puissance de l’IA permet de traiter un grand nombre de données tout en étant disponible et réactive au profit de l’expérience utilisateur. Le parcours est désormais automatisé à chaque étape; dépôt de dossier, aide à la saisie, chatbot, notifications, reconnaissance faciale ou encore capture et contrôle de documents justificatifs.

Outre l’automatisation de processus chronophages, l’intelligence artificielle peut se substituer aux experts financiers pour analyser de façon précisément et en temps réel l’identité, l’historique bancaire, la situation professionnelle ou les revenus des clients dans le cadre de demandes de financement ou à l’ouverture d’un compte bancaire. Une aide précieuse pour les conseillers qui peuvent s’appuyer sur ces diagnostics pour prendre rapidement des décisions tout en minimisant les prises de risques.

Selon le cabinet Gartner, les principaux défis associés à la mise en œuvre de projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine sont le manque de compétences qualifiées – cité par 56% des répondants de leur étude.

L’émergence des “Regtech” représente une réelle opportunité pour les institutions financières, qui n’ont pas toutes les ressources pour développer de telles technologies elles-mêmes et dont le flux de données à traiter est considérable face aux obligations réglementaires toujours plus strictes.

Un rapport récent le démontre, 2018 a été la plus grande année d’investissement dans les RegTech, avec des transactions attirant 4,5 milliards de dollars dans le monde et ayant plus que doublé en valeur au cours de l’année.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, DES RÉTICENCES PERDURENT ?

Bien que les algorithmes soient puissants et entraînés à collecter et exploiter les données pour aider l’humain, une certaine réticence se fait ressentir face à cette technologie en France.
Une étude de Future Workplace pour Oracle démontre que seulement 8% des travailleurs français se disent enthousiasmés par l’IA.

Et pour cause, l’IA peut être associée à la robotisation des processus et à la désertification humaine.

Elle peut aussi être source d’erreur ou d’atteinte à la vie privée, comme le montre la polémique actuelle autour de la reconnaissance faciale.

Certaines associations comme la Quadrature du Net ou des autorités comme la CNIL française avaient même mis en garde dans une note contre les « risques d’atteintes aux libertés individuelles » et les difficultés liées à la protection des données personnelles.

Selon la loi « informatique et libertés » et le règlement européen sur la protection des données (dit « RGPD »), l’utilisation de la reconnaissance faciale est encadrée et doit être limitée aux cas exceptionnels, comme lorsque la personne est consentante ou en cas de « motif d’intérêt public important » à condition qu’il soit « proportionné à l’objectif poursuivi ».

Pour certaines activités, la reconnaissance faciale et le machine learning sont ainsi des outils, qui, complètent et décuplent les compétences humaines. Dans le secteur financier notamment, et lorsqu’on parle de connaissance client, ces technologies accélèrent les parcours et agissent comme outils d’aide à la prise de décision. Leur usage est transparent pour les utilisateurs (clients et entreprises) et n’atteint pas leur vie privée.

Alors que les innovations technologiques sont en plein essor, et l’intelligence artificielle en est l’une des stars, chaque secteur réagit différemment à sa présence.
Le secteur financier, alourdi par des obligations réglementaires complexes, profite de tous les avantages de l’intelligence artificielle pour les tâches opérationnelles du quotidien.
En effet, grâce à ses capacités à traiter un important nombre de données en temps réel et limiter les risques multiples du secteur, l’IA apporte automatisation et rapidité aux différents métiers ainsi qu’à l’utilisateur final.

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