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Finance : les promesses de l’intelligence artificielle

12 octobre 2017 | Pierre-Luc Trudel | Commenter

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34284357 - robot using a futuristic interfaceMême si l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur financier n’en est qu’à ses balbutiements, de nombreux géants du secteur fondent beaucoup d’espoir dans l’automatisation afin de rendre leurs opérations plus efficientes et moins coûteuses.

« Les systèmes qui peuvent apprendre et s’adapter vont être au cœur de tous les progrès technologiques dans tous les secteurs d’activité, et particulièrement dans le secteur financier », affirme Antoine Shagoury, vice-président exécutif et directeur de l’information à State Street.

Lors du Forum Fintech, mercredi, il a expliqué que le développement de « systèmes qui peuvent apprendre et s’adapter » permettront aux institutions financières de rendre leurs opérations et processus plus efficients, de mieux gérer leurs risques, d’améliorer les décisions d’investissement et de personnaliser l’expérience client.

« Les entreprises du secteur financier doivent s’inspirer de firmes comme Google, Microsoft, Amazon ou encore IBM », dit-il. Selon lui, le succès de ces entreprises repose sur leur capacité à récolter une masse critique de données, à les utiliser dans leurs activités d’exploitation quotidiennes, et dans un dernier temps, à s’en servir pour développer de nouveaux produits et services.

COLLABORATION HUMAIN-MACHINE

À State Street, les travaux dans le domaine de l’intelligence artificielle ont mené à la création de différents outils. Parmi eux, Quantextual, un assistant de recherche conçu pour les investisseurs. En « combinant le pouvoir quantitatif des machines et les connaissances contextuelles humaines », Quantextual est en mesure de synthétiser le gigantesque volume d’information disponible et de produire des rapports personnalisés en « langage naturel », ce qui facilite les activités de recherche et d’analyse des professionnels de l’investissement.

L’outil formule également des recommandations basées sur les intérêts de recherche et les comportements de l’utilisateur. À chaque interaction, Quantextual apprend et s’adapte, ce qui lui permet d’offrir une expérience personnalisée à l’utilisateur.

« L’outil ne prend pas de décisions, il aide l’humain à en prendre », nuance Antoine Shagoury.

State Street a également créé une application mobile qui vise à simplifier le processus de gestion des risques. Basé sur l’intelligence artificielle, l’outil fait des liens entre l’actualité et les éléments d’actifs détenus en portefeuille. Grâce à des algorithmes et des analyses prédictives, l’application signale aux professionnels de l’investissement l’impact probable d’un fait d’actualité sur la performance de leur portefeuille.

NÉGOCIATIONS OPTIMISÉES

La plupart des grandes banques internationales investissent massivement dans l’intelligence artificielle. BNP Paribas vient tout juste de lancer un nouvel outil sur le marché : Smart Chaser. Il s’agit en fait d’un système qui, grâce à l’analyse prédictive, minimise le besoin d’interventions manuelles lors des transactions réalisées sur les marchés financiers.

Des interventions manuelles sont en effet souvent nécessaires en raison de données erronées détenues par les contreparties d’une même transaction. En analysant les données historique, Smart Chaser identifie les transactions susceptibles de requérir une intervention humaine et avertit de façon proactive le courtier et ses clients. De cette façon, ils peuvent agir promptement et accélérer le traitement des opérations sur les marchés, a expliqué Sadia Halim, de BNP Paribas, lors du Forum Fintech.

JPMorgan travaille de son côté sur une solution conçue pour exécuter les ordres d’achat ou de vente des clients le plus rapidement possible et au coût le plus bas possible. Grâce aux leçons tirées de milliards de transactions passées, LOXM est en mesure de résoudre des problèmes complexes, par exemple trouver la meilleure façon de réaliser une importante transaction d’actions sans pour autant perturber le cours du marché.

Du côté des clients de détails, Bank of America a développé un assistant vocal et textuel qui donne des conseils aux clients de détails sur la façon de mieux gérer leurs finances. Se limitant aux transactions simples, l’assistant peut par exemple proposer à un client qui dispose d’un surplus ponctuel de fonds de rembourser ses dettes ou d’épargner.

Au Canada, Sun Life a lancé le mois dernier Ella, un assistant virtuel destiné aux clients des régimes d’assurance et de retraite collectifs. iA Groupe Financier travaille sur un prototype du même genre nommé Sophia.

PRÉVENTION DE LA FRAUDE

Les institutions financières fondent beaucoup d’espoir dans l’intelligence artificielle pour détecter plus efficacement les fraudes. « En utilisant des modèles de comportements, de nouveaux outils sont capables d’évaluer et de détecter en temps réel les transactions potentiellement frauduleuses. L’intelligence artificielle permet de détecter plus précisément les fraudes à moindre coût, tout en réduisant le nombre de faux positifs », soutient Nadia Halim.

Bref, qu’il soit question d’investissement, d’assurance, d’activités bancaires de détail ou encore de prévention de la fraude, le potentiel de l’intelligence artificielle dans l’industrie financière est énorme, mais les défis le sont tout autant. « Définir le rendement des projets en intelligence artificielle n’est pas facile, pas plus que de convertir des problématiques d’affaires en données pouvant être utilisées par les machines, note Mme Halim. Les organisations doivent garder en tête que les développements technologiques ne sont pas une fin en soit, ils doivent répondre à des besoins ».

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