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L'intelligence artificielle dans le secteur des services financiers : mythe et réalité

07/01/2019

Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle (IA) va radicalement transformer l’univers des services financiers. Elle va permettre d’améliorer l‘expérience client, de détecter les fraudes et de débusquer de nouvelles opportunités. Cependant, à l’heure actuelle, le buzz autour de l’IA est plus important que son potentiel réel. Les entreprises doivent donc avant tout mieux comprendre dans quels domaines cette technologie aura l’impact le plus significatif.

Les nouvelles technologies doivent être un moyen et non une fin

« L’un des défis majeurs tient au fait que les gens recherchent des solutions avant même d’avoir identifié les problèmes », explique Matt Davey, Directeur Business Solutions au sein de la Société Générale. En d’autres termes, ils ne devraient pas utiliser cette technologie juste pour le plaisir de l’utiliser, mais bien avoir une vision claire de leurs objectifs et un plan pour les atteindre le plus efficacement possible. « Les entreprises courent le risque de perdre de vue leurs besoins métier et de ne pas savoir comment utiliser au mieux la technologie. », prévient Matt Davey. « En conséquence, il est possible que les attentes ne soient pas comblées mais qu’elle aura suscité beaucoup d’intérêt. On est dans ce cas de figure pour toutes les nouvelles technologies. »

Où en est l'IA en matière de services financiers ?

La particularité de l’IA est qu’il ne s’agit pas d’une technologie amorphe mais d’un ensemble d’outils distincts, qui peuvent être appliqués à différentes problématiques commerciales. À ce jour, tous en sont à différents stades de développement, et les chatbots, aussi appelés « agents conversationnels » ou « assistants virtuels », et plus connus sous les noms de Siri ou Ok Google, sont parmi les plus sophistiqués. Toutefois, le machine learning, le natural learning processing (NLP) et la robotic processing automation (RPA) ont également le vent en poupe. En les associant, d’énormes gains d’efficacité et de qualité sont possibles grâce à la validation de données, qui permettent la notification et la réalisation de modèles, l’identification d’erreurs et la production de rapports sur les échanges et les transactions à des fins de conformité.

La génération et la compréhension du langage naturel viennent compléter la formule afin d’assimiler des informations brutes au sein de grands ensembles de données, de comprendre et de détecter des tendances et des corrélations ainsi que d’identifier des inférences, des risques ou des opportunités d’investissement. On peut donc imaginer qu’à terme, entre le NLP et la génération automatique, les clients auront de plus en plus de mal à savoir s’ils s’adressent à un humain ou à une interface d’IA. La reconnaissance vocale et faciale va également se développer pour améliorer l’expérience client et répondre à des enjeux de cybersécurité.

La RPA, qui vise à remplacer le traitement manuel de tâches de grande ampleur et répétitives, fait également l’objet d’une grande attention. Elle diffère des logiciels d’automatisation traditionnels en cela qu’elle ne requiert ni restructuration, ni transformations profondes. « On a beaucoup parlé de la manière dont l’IA pouvait améliorer les processus de prise de décision. La RPA, quant à elle, permet surtout d’améliorer les processus opérationnels », précise Davey. « Cette technologie gagne du terrain dans les services financiers car sa modularité et son efficacité sont de solides arguments en sa faveur. Les banques ont investi du temps et de l’argent dans l’intégration des nouveaux systèmes aux systèmes existants, mais il est encore nécessaire qu’un être humain ressaisisse toutes les informations. Grâce à la RPA, il est possible de paramétrer le processus et de le faire fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. »

Les banques ont investi du temps et de l’argent dans l’intégration des nouveaux systèmes aux systèmes existants, mais il est encore nécessaire qu’un être humain ressaisisse toutes les informations.  Matt Davey, Directeur Business Solutions au sein de Société Générale

Outre les avantages liés à l’intégration, Davey mentionne plusieurs autres cas d’utilisation rentables dans les domaines du traitement et du rapprochement des transactions, ou des contrôles clients. « Par exemple, la RPA peut également être utilisée pour constituer des fonds qui nécessitent la saisie d’un grand nombre de données. Cette technologie peut définir le processus, l’automatiser et ensuite effectuer automatiquement les mises à jour. »

Une législation souple qui encourage l'innovation

Il ne serait pas surprenant qu’un arsenal de questions réglementaires accompagne ces nouvelles technologies. Toutefois, pour l’instant, les législateurs avancent avec précaution. Par exemple, au Royaume-Uni, la Financial Conduct Authority souhaite déployer sur la scène internationale sa sandbox réglementaire (littéralement, « bac à sable réglementaire »), lancée en 2016. Cette initiative permet aux sociétés de services financiers d’émettre de nouvelles idées et de développer des produits dans un environnement « sécurisé ». De plus, elle aide à identifier les garanties appropriées en matière de protection des clients qui peuvent être intégrées à de nouveaux produits et services.

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