Alors que les services financiers s’appuient de plus en plus sur l’intelligence artificielle (IA), ChatGPT est apparu comme une technologie ayant le potentiel de révolutionner le secteur. Ce dernier subit une transformation rapide, les banques doivent explorer des technologies innovantes pour rester en phase avec celle-ci.
Les capacités de ChatGPT vont au-delà des chatbots traditionnels utilisés depuis un certain temps et peuvent servir dans une grande variété d’applications. Les banques restent cependant prudentes sur ce terrain.
Le secteur n’est pourtant pas étranger aux mises en œuvre réussies. Par exemple, JPMorgan Chase utilise un système pour analyser des documents juridiques. Les avocats économisent ainsi des centaines de milliers d’heures de travail. De même, HSBC analyse les données des clients afin d’identifier de potentielles fraudes grâce à l’IA.
Malgré les défis réglementaires, l’utilisation de l’IA générative est susceptible d’augmenter dans les années à venir, car elle peut apporter une contribution dans des domaines clés.
Des décisions plus éclairées
L’un des principaux avantages de l’IA est sa capacité à analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles, des tendances et des corrélations. Les institutions financières peuvent ainsi mieux évaluer les risques et prendre des décisions de prêt plus éclairées. L’IA peut aider les institutions financières à analyser les données des clients, notamment leurs revenus, leurs actifs et leurs passifs, et déterminer leur solvabilité. Cela peut se traduire par des approbations de prêt plus rapides et des décisions de crédit plus précises, conduisant à des taux de défaillance plus faibles et une meilleure rentabilité.
La détection et la prévention des fraudes constituent également un domaine où l’aide de l’IA peut s’avérer précieuse. Les algorithmes alimentés sont en mesure d’identifier des transactions inhabituelles ou des modèles de comportement en temps réel : les institutions financières ont ainsi la capacité de détecter et de prévenir plus efficacement les activités frauduleuses. Les algorithmes d’apprentissage automatique tirent des enseignements des transactions frauduleuses passées et s’adaptent en permanence aux nouveaux schémas de fraude. C’est un facteur de réduction considérable du risque de pertes financières et de renforcement de la confiance des clients.
L’IA a également trouvé son application dans le service à la clientèle. Elle alimente les chatbots et les assistants virtuels, offrant une assistance rapide et efficace, réduisant les délais de réponse et améliorant la satisfaction globale des clients. Les chatbots peuvent répondre aux questions fréquemment posées, guider les clients dans les paramètres de leur compte et fournir des recommandations de produits personnalisées. Les agents du service client ont ainsi l’opportunité de se concentrer sur des problèmes plus complexes, ce qui améliore leur productivité et réduit les coûts opérationnels.
Dans la relation avec la clientèle, l’IA est un outil d’analyse des données financières individuelles pour fournir des recommandations personnalisées sur l’épargne, les investissements et la planification de la retraite, rendant ainsi les services financiers plus adaptés aux besoins du client. Cela peut aider les individus à atteindre leurs objectifs financiers plus rapidement et à améliorer leur bien-être financier. Les outils de planification financière personnalisés ont également la capacité d’aider les institutions financières à attirer et à fidéliser les clients, ce qui se traduit par une satisfaction et une fidélité accrues de ces derniers.
L’IA s’applique également pour piloter les plateformes d’investissement : elles aident les investisseurs à prendre de meilleures décisions d’investissement en leur offrant des conseils personnalisés en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs et de leur situation financière. Les robots conseillers utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les tendances du marché, les données financières et les préférences des clients et en déduisent des portefeuilles d’investissement personnalisés. Cela peut conduire à des rendements plus élevés et des risques plus faibles pour les investisseurs, l’investissement devient alors davantage accessible et pour un plus grand nombre de personnes.
Analyse et automatisation
L’IA analyse les tendances du marché, les nouvelles et d’autres données afin de faire de meilleures prévisions et d’exécuter les transactions plus efficacement, maximisant les rendements, avec des risques moindres. Le trading algorithmique peut être utilisé afin de tirer parti des opportunités du marché et de réagir rapidement à ses évolutions. Il peut en résulter une plus grande rentabilité et une réduction des coûts de négociation. Là encore, cette capacité de négociation concerne alors un plus grand nombre d’investisseurs.
L’IA peut aussi automatiser le processus de contrôle et de reporting de la conformité réglementaire, réduisant l’erreur humaine et les coûts opérationnels tout en garantissant que les institutions financières respectent leurs obligations. Le contrôle de la conformité prend du temps et nécessite des ressources importantes. L’IA contribue à une automatisation de ce processus, en réduisant le risque d’erreurs. Les institutions financières ont alors l’opportunité de se concentrer sur d’autres activités essentielles.
L’IA constitue un atout dans les processus d’octroi de crédit, car elle peut analyser des sources de données non traditionnelles pour fournir des scores de crédit plus précis, en améliorant l’accès pour les particuliers et les entreprises. Cet accès peut s’avérer difficile pour certaines personnes, car les méthodes traditionnelles d’évaluation du celui-ci s’appuient sur des sources de données limitées. L’IA donne la possibilité de se baser sur d’autres sources de données, comme les médias sociaux, le comportement en ligne et d’autres données non financières, contribuant à l’élaboration d’un score davantage en adéquation avec le profil de risque. C’est aussi un facteur d’amélioration de l’accès au crédit et de promotion de l’inclusion financière.
L’automatisation robotisée des processus (RPA) alimentée rationalise et automatise les tâches répétitives, telles que la saisie de données, le rapprochement des comptes et l’accueil des clients, réduisant ainsi les coûts opérationnels et augmentant l’efficacité. La RPA aboutit alors à un gain de temps et à une réduction des erreurs, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
L’IA peut aider les institutions financières à prévoir les tendances du marché, le comportement des clients et les risques potentiels : les décisions sont davantage éclairées et les ressources mieux allouées.
L’IA générative est là et elle n’est pas près de disparaître. Les banques pourraient élaborer des cadres de gestion des risques solides qui tiennent compte des risques réglementaires et de conformité uniques associés à la technologie. Au fur et à mesure que cette technologie devient plus sophistiquée et que ses avantages deviennent plus clairs, nous devrions assister à une adoption plus large dans l’ensemble de l’industrie.
