L'automatisation des processus de travail de nos jours ne surprendra pas grand monde, même dans les petites entreprises. Des étables automatisées avec des parkings existent déjà, des lignes de production complexes fonctionnent sans la participation des personnes et le tri des marchandises dans les entreprises de livraison ressemble à un labyrinthe à plusieurs niveaux dans lequel se précipitent de petits robots chargeurs. Tous ces exemples ont un dénominateur commun : remplacer les personnes par l'automatisation.
À la recherche d'avantages, l'humanité a fait un pas de plus. Le développement de l'intelligence artificielle permet aujourd'hui aux programmes de faire le travail là où vous devez penser, analyser et inventer. Les programmes basés sur les réseaux neuronaux analysent les tendances du marché. Les robots écrivent des nouvelles pour les médias. Les chatbots interrogent les candidats à un emploi et proposent des produits meilleurs que les meilleurs vendeurs.
Est-il désormais possible d'automatiser entièrement les petites entreprises à l'aide de programmes intelligents et d'éliminer les analystes, les stratèges et les employés créatifs du personnel de l'entreprise ? Et surtout, est-ce nécessaire ? Examinons quelques cas intéressants dans le domaine financier.
Exemples illustratifs
Pour comprendre pourquoi l'utilisation de IA pour la finance devient une tendance mondiale dans la digitalisation de la sphère financière, il suffit de considérer quelques cas typiques d'utilisation de l'IA dans les fintech. Lorsque vous utilisez l'IA pour évaluer les clients, vous pouvez réduire le temps nécessaire pour approuver une demande de quelques jours à quelques minutes. Le prix de la notation diminue et sa qualité s'améliore, affectant le délai. IA dans assistants vocaux est avant tout un système intelligent de routage d'appels à l'intérieur des centres d'appels. Et deuxièmement, c'est la communication avec le client via un assistant vocal à l'intérieur des applications. Aujourd'hui, il peut gérer jusqu'à 80% des appels tout seul en mode intelligent et 10% des appels tout seul sans avoir à parler à personne. Le temps de service pour chaque client a diminué de 40 secondes en moyenne. Si l'assistant vocal est correctement implémenté, les clients attendront beaucoup moins, et lorsqu'ils attendent, ils sont dirigés vers le bon employé avec la bonne demande de point.
Commerce
Utiliser la puissance de calcul pour négocier des actions n'est pas une idée nouvelle. Le trading algorithmique est utilisé depuis plus de 30 ans et occupe une part de marché importante, évoluant vers le trading à haute fréquence.
L'intelligence artificielle aide à gérer et à compléter les règles de négociation et d'autres décisions de négociation. L'IA aide également à traiter les données et à créer de nouveaux algorithmes qui correspondent à des modèles qui n'avaient pas été trouvés empiriquement auparavant, mais qui se présentent sous la forme de structures cachées et difficiles à distinguer. À cet égard, les gestionnaires de fonds spéculatifs et les commerçants ne peuvent pas rivaliser avec l'intelligence artificielle, qui est capable de traiter des tableaux extrêmement larges de données de séries chronologiques et d'améliorer les prévisions en fonction des succès et des erreurs antérieurs. La recherche a montré que les fonds spéculatifs utilisant l'IA affichent des résultats nettement meilleurs que ceux dans lesquels les décisions clés sont basées sur l'expérience des personnes.
Investissement
Les sociétés d'investissement appliquent depuis des années des systèmes de négociation basés sur des sentiments et des opinions obtenus à partir de réseaux sociaux et d'autres sources d'information publiques. Dans le domaine de la gestion B2C, les robots assistants complètent la gestion de portefeuille et rééquilibrent les décisions prises par les personnes en analysant le portefeuille lui-même, sa tolérance au risque et les décisions d'investissement précédentes.
Prêt
L'apprentissage automatique change les règles du jeu dans le domaine des prêts, augmente la qualité de la notation de crédit et donne une évaluation plus précise du risque de prêt. Ainsi, il existe des cas de demande d'avancées en IA dérivées de la génomique et de la physique des particules, qui donnent aux prêteurs des modèles dynamiques non linéaires de risque de crédit radicalement supérieurs aux approches traditionnelles. De tels algorithmes peuvent être appliqués avec succès aux courts antécédents de crédit des jeunes et des professionnels indépendants. Par exemple, pour créer un modèle de risque de crédit. Cela semble décourageant, mais l'IA vous permet de générer des idées pour couvrir les dettes impayées.
Fourniture de services bancaires
Chatbots aider les banques à servir leurs clients plus efficacement, même si elles ne peuvent pas gérer leurs affaires financières de manière indépendante. Grâce aux algorithmes de traitement du langage naturel, les robots peuvent écouter les appels impliquant des représentants bancaires, demander rapidement des réponses précises et proposer les meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité des ventes. Les réseaux de neurones aident les agents à répondre aux demandes de service courantes en triant et en étiquetant les métadonnées, en générant des réponses possibles des répondants et en indiquant la probabilité de chacune d'entre elles. Avec cette approche, il est beaucoup plus facile d'organiser un support client personnalisé et de réduire le temps et les coûts de travail avec chaque client.
Détection de fraude
La lutte contre la fraude fait également partie des exemples frappants démontrant les avantages de l'utilisation de l'IA dans la fintech. Et l'utilisation de l'IA pour détecter les activités atypiques permet d'arrêter chaque année environ 7 milliards de tentatives de fraude aux États-Unis. Des recherches récentes ont montré que les faux positifs liés à des transactions légitimes rejetées par erreur en raison de soupçons de fraude entraînent des pertes annuelles dans le commerce de détail de 118 $. milliard. Sans parler des clients perdus qui refusent les services de l'émetteur en raison de telles erreurs.
Les algorithmes ML analysent diverses données d'entrée pour identifier les transactions frauduleuses, minimisant le nombre de faux positifs, économisant ainsi de l'argent pour les banques et les clients.
Reconnaissance de la personnalité
Les progrès récents de l'apprentissage en profondeur ont augmenté la précision de la reconnaissance d'images à des niveaux dépassant les capacités humaines. Par exemple, l'authentification automatique des documents d'identité ou la connexion à diverses bases de données accessibles au public permettraient aux employeurs de vérifier rapidement l'identité et les données personnelles, y compris les permis de conduire et les casiers judiciaires.
Conclusion
L'intelligence artificielle a des possibilités d'application illimitées dans tous les domaines d'activité, en particulier dans le domaine des services financiers, ce qui transformera définitivement l'industrie dans les années à venir. Pour un bon travail avec les algorithmes et la finance, l'utilisation de l'IA dans l'environnement des services financiers devient de plus en plus importante. L'utilisation d'assistants automatiques dans les transactions en bourse réduit la possibilité de profiter des inefficacités du marché. Ce ne sont plus des personnes, mais des modèles statistiques qui se font concurrence. De plus, l'utilisation de l'IA simplifie et automatise définitivement tous les processus.
