Dans le monde des finances, l’un des paris les plus risqués aujourd’hui concerne l’adoption de l’Intelligence artificielle (IA). Ces solutions « intelligentes » peuvent donner un coup d’avance aux institutions bancaires et financières face à leurs concurrents. L’IA est désormais à un stade suffisamment avancé pour que nombre d’industries et d’entreprises l’adopte avec succès. Certaines banques utilisent déjà des « bots » contrôlés par l’IA dans leurs relations clients ou pour estimer automatiquement les risques des emprunteurs. L'utilisation de la vision par ordinateur, de l’analyse de schémas récurrents ou du « deep learning » permettent d’identifier les inefficacités des différents processus. Par exemple, des solutions anti-blanchiment d’argent sont basées sur l’IA.

Les banques et autres institutions financières combinent l’IA à d’autres nouvelles technologies afin de poursuivre leur évolution, comme l’analyse de données, la blockchain ou l’internet des objets (IdO), afin d’anticiper la demande, la consommation et les prix, lors de l’élaboration de modèles économiques.

Pallier les limites de l’IA

L’IA n’est pas toute-puissante. Étant créée par l’humain, elle hérite de ses biais. Il est toujours possible, voire nécessaire, non sans mal, d’utiliser des données provenant d’autres sources, tels que les réseaux sociaux, ou de créer des algorithmes qui resteront « aveugles » à certaines caractéristiques. L'utilisation de techniques telles que l'IA explicable et l'IA éthique apporte de la transparence sur la façon dont l'IA prend une décision et permet de mettre à jour les modèles d'IA pour éliminer ses biais, ce qui la rend plus fiable, plus sûre et plus empathique.

L’IA dans le secteur bancaire et financier

Plus les transactions numériques, les applications de paiement, et les moyens de paiements virtuels seront utilisés, plus l’IA prendra de l’ampleur. Que cela soit pour améliorer l’interface utilisateur ou la rendre plus sécurisée, comme par exemple Daniel, le chatbot d’UBS .

De la même façon, minimiser les risques financiers est la spécialité de l’IA. Une grande banque européenne a mis en œuvre avec succès l'analyse AML et KYC pour les processus d'accueil de ses clients. Elle a atteint un taux d'automatisation de près de 50 %, car ses modèles d'IA aident à segmenter les entités, à former des groupes et à appliquer des règles pour les déclarations d'activités suspectes (DAS).
Dans une ère où la personnalisation est cruciale pour captiver les clients, l’IA permet d’utiliser la donnée pour créer des services hyper-personnalisés. DBS, par exemple, a mis à jour son application avec plus de 100 avis automatiques et personnalisés, générés par l’IA pour ses utilisateurs.

Pour générer des revenus, des « RoboAdvisors » peuvent être déployés dans diverses fonctions bancaires : recommandations de produits d'investissement, conseils aux utilisateurs, envoi d'alertes d'investissement, suivi et projection des dépenses par rapport aux gains, entre autres.

Tout comme de nombreux autres secteurs, celui de la banque et finance a été sévèrement touché par la pandémie. A vrai dire, seules les banques qui avaient déjà une bonne empreinte dans l’univers digital et une base clientèle robuste ont pu poursuivre sans trop d'accrocs. Les chefs d’entreprises essayent désormais de se mettre à l’IA aussi vite que possible. L'enquête de la Banque d'Angleterre reflète ce sentiment puisqu'elle prévoit une augmentation de l'utilisation de l'IA pour répondre aux futures demandes opérationnelles dans la nouvelle normalité d'un monde Covid-19. Toutefois, cette intention est limitée par les infrastructures de gestion des risques et de gouvernance qui n’évoluent pas aussi rapidement que l'IA.

Les nations et les gouvernements prennent également conscience du fait que l'IA devient rapidement indispensable à notre mode de vie et à nos activités commerciales et élaborent des lignes directrices autour d'elle. L’Union européenne a publié sa loi sur l'intelligence artificielle (IA) et devrait finaliser les règlements d'ici 2023-24. Il faudra voir si ces règlements vont accélérer l'innovation en matière d'IA ou la freiner.

Quoi qu'il en soit, comme a pu le constater Deloitte, les banques européennes ne doivent pas rester simples spectateurs. Au contraire, elles doivent évaluer leur stratégie en matière d'IA et les efforts nécessaires à sa mise en œuvre, car il ne fait aucun doute que l'IA est en train de changer notre avenir au moment même où nous parlons. Et la croissance et la compétitivité du secteur des services financiers dépendront de la rapidité avec laquelle il adoptera l'IA pour améliorer l’expérience des clients et ainsi leur donner un avantage concurrentiel.