L’IA générative pour faciliter l’accès aux conseils financiers

De la rédaction de lettres de motivation à la rédaction d’articles universitaires, les programmes d’intelligence artificielle (IA) générative transforment la façon dont les affaires sont menées, y compris dans le domaine de la planification financière.

Et pour les millénariaux et les membres de la génération Z avec un budget limité, l’IA pourrait être un ticket pour accéder à des conseils simples sur les finances personnelles.

En fait, Intuit — la société derrière Mint et TurboTax — a récemment indiqué qu’elle essayait de rendre la planification financière plus accessible en incorporant l’IA générative dans son logiciel.

« Tout le monde ne naît pas avec les connaissances financières nécessaires pour savoir comment faire une recherche et poser les bonnes questions », rappelle Nhung Ho, vice-présidente de l’IA chez Intuit, dont l’équipe a dirigé le nouveau système d’exploitation pour l’IA générative de l’entreprise, GenOS.

« Ce que nous essayons de faire, c’est d’aller à la rencontre des gens en leur permettant de poser des questions dans leurs propres mots, que le programme peut utiliser pour les mettre en contact avec les meilleurs conseils et les meilleures façons d’aller de l’avant », ajoute-t-elle.

Bien que les systèmes complexes d’IA générative soient une nouveauté dans le monde de la planification financière, l’IA occupe une place importante dans les services de finances personnelles depuis près d’une décennie, souligne Alberto Rossi, professeur de finance et de conseil en robotique à l’Université Georgetown, à Washington, D.C.

Il estime que les agrégateurs financiers comme Mint — qui suit les comptes bancaires des clients pour aider à gérer leur budget et leur flux de trésorerie —, qui ont émergé au début des années 2010, sont en quelque sorte les prédécesseurs des programmes d’aujourd’hui dans le genre de GenOS.

« À mesure que la technologie évoluait, (les entreprises) ont commencé à se rendre compte qu’une grande partie du marché était dépourvue de conseils financiers, explique Alberto Rossi. Plus précisément, les personnes qui ne pouvaient pas vraiment se permettre un conseiller financier humain parce qu’elles n’avaient pas les actifs pour les payer. »

Les éditeurs de logiciels ont alors commencé à s’orienter dans deux directions. Les développeurs ont soit cherché à produire des systèmes entièrement automatisés, soit conçu des programmes hybrides où les consommateurs recevaient des conseils initiaux via l’IA — pour pouvoir, plus tard, rechercher une aide plus spécifique auprès d’un conseiller humain.

« Souvent, ce dont les gens ont vraiment besoin, ce sont des conseils pour éviter de commettre les plus grosses erreurs, comme laisser de l’argent sur votre compte d’épargne pendant qu’une dette de carte de crédit cumule des intérêts, observe-t-il. Une fois que ces corrections sont apportées, on a essentiellement parcouru 90 % du chemin. »

Nhung Ho fait écho aux vues d’Alberto Rossi, soulignant qu’Intuit ne cherche pas à remplacer les conseillers financiers humains, mais cherche plutôt à les utiliser pour combler le manque de connaissances et de conseils.

« Il ne s’agit pas de réduire les interactions humaines, mais plutôt d’augmenter la qualité de ces interactions », assure-t-elle. Ainsi, au lieu de payer un planificateur financier dès le début du processus, les utilisateurs peuvent économiser de l’argent et du temps en ayant recours à l’IA générative pour l’essentiel de leurs recherches et pour des conseils préliminaires nécessaires pour lesquels un planificateur financier facturerait probablement des frais importants.

« Les systèmes d’IA sont formidables, mais ils ne sont pas toujours parfaits à 100 %, c’est donc là qu’on doit les associer à une personne qui possède des années d’expertise dans le domaine afin qu’on puisse passer à l’étape suivante et agir à partir des conseils que l’IA a donnés », ajoute Nhung Ho.

INFORMATIONS PERSONNELLES ET CONFIANCE

Bien qu’il ne soit pas encore clair si les robots-conseillers peuvent rendre la planification financière plus inclusive, observe Alberto Rossi, il croit qu’il est important que ces programmes soient conçus de manière à garantir que les individus soient disposés et capables de divulguer les informations nécessaires pour obtenir des conseils utiles.

En particulier, les « informations financières informelles », comme la volatilité d’un statut d’emploi ou l’espérance de vie moyenne de sa famille, peuvent être plus faciles à obtenir par l’entremise d’interactions individuelles avec un conseiller humain auquel le client pense pouvoir faire confiance, par opposition à un programme d’IA inconnu.

« Les gens peuvent être très timides à propos de leurs informations financières, note M. Rossi, donc, ce dont les gens ont besoin, c’est d’un robot-conseiller holistique qui prend en considération l’ensemble de la situation, et est capable d’obtenir ce portrait en fonction des types de questions qu’il pose et de la façon dont il pose ces questions. »

Le plus important, lorsqu’on se demande quelle IA financière utiliser, est peut-être la façon dont le logiciel protège et utilise les données, croit Alberto Rossi. Il met ainsi en garde contre les développeurs de logiciels qui peuvent utiliser des informations personnelles (comme l’âge ou le sexe) pour commercialiser des produits spécifiques grâce aux conseils qu’ils génèrent — comme faire la promotion de la marge de crédit d’une banque plutôt qu’une autre en tant que publicité payante, sous le couvert d’un « conseil » impartial.

Nhung Ho insiste également sur l’importance de faire ses recherches avant de choisir une IA de finances personnelles. Les consommateurs devraient faire attention pour être certains d’utiliser une IA générative spécialement conçue pour la planification financière, plutôt que n’importe quel ancien robot conversationnel.

« La confidentialité des données est extrêmement importante, mais il faut aussi comprendre que tous les systèmes d’IA générative ne sont pas créés égaux », prévient-elle.

« Ce que nous ne voulons pas voir, ce sont des personnes qui n’ont déjà pas un bon accès aux ressources financières se mettre à utiliser des systèmes qui leur donnent de terribles conseils et mettent leurs données en danger — il ne s’agit donc pas seulement d’une question de littératie financière, mais aussi de littératie des données. »