L'IA dans la finance : Innovations et applications

Les outils d'intelligence artificielle (IA) transforment tous les secteurs d'activité. De nombreuses fonctions financières dépendent du traitement de quantités massives de données, de l'identification de tendances et de la recherche d'opportunités. Autant de tâches pour lesquelles les outils d'IA montrent rapidement une affinité. Les équipes financières d'organisations d'autres secteurs et d'institutions financières voient leur domaine évoluer à chaque fois qu'elles sont sollicitées par l'IA.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans la finance ?

L'intelligence artificielle couvre un large éventail d'outils et peut être utilisée dans toutes sortes de flux de travail critiques. Il est essentiel de comprendre les différentes technologies qui sous-tendent ce que nous appelons l'IA pour mieux saisir son rôle dans la finance, d'autant plus qu'elles sont souvent combinées au sein d'un seul et même outil. Examinons quelques-uns des composants clés.

• Apprentissage machine (ML) : Au niveau le plus élémentaire, ce sous-ensemble de l'IA couvre la technologie qui passe au crible des ensembles de données massives, créant des algorithmes pour identifier des modèles ou prédire des résultats.

• Traitement du langage naturel : Cette technologie permet aux outils d'IA de comprendre et de reproduire le langage humain. Elle est généralement utilisée pour l'analyse des sentiments, la traduction automatique et la rédaction de textes à consonance humaine.

• Analyse prédictive : Application des modèles d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive permet aux outils d'IA de transformer les tendances des ensembles de données existants en prédictions. Imaginez un outil d'IA qui utilise les données financières historiques de votre organisation pour prévoir les recettes futures.

• Réseaux neuronaux : Ce type de technologie d'IA reproduit la structure des neurones humains pour traiter une séquence complexe d'entrées, puis identifier et prendre les mesures appropriées.

Principales applications de l'IA dans la finance

Bien que la popularité des outils d'IA soit relativement récente, leurs applications dans la finance sont déjà évidentes. Voici les fonctions clés pour lesquelles le recours à l'IA est appelé à se développer.

Gestion des risques

Dans le cadre de la gestion des risques, les équipes financières identifient les risques potentiels susceptibles d'affecter leur organisation, élaborent des plans pour les atténuer et guident les parties prenantes vers la meilleure solution en cas de manifestation de ces risques. Les outils d'IA automatisent les parties les plus longues de ce processus (par exemple, l'analyse des données pour identifier les risques), ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les domaines où l'intervention humaine est essentielle.

Détection et prévention des fraudes

La fraude est sans surprise un problème massif dans la finance, causant 10 milliards de dollars de pertes pour les consommateurs en 2023. Si des systèmes automatisés sont déjà en place pour effectuer une grande partie du travail de détection et de prévention des fraudes, les récentes avancées de la technologie de l'IA (notamment en matière d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux) constituent des améliorations essentielles.

Évaluation du crédit et traitement des prêts

Le calcul des scores de crédit et le traitement de l'éligibilité aux prêts sont des processus gourmands en données. Les outils d'IA tels que Prophix One sont particulièrement bien adaptés pour traiter des ensembles massifs de données et les transformer en résultats utiles.

Analyse des données et analyse prédictive

Quel que soit le type de données financières avec lesquelles vous travaillez, l'IA est un outil puissant pour transformer des masses de données en actions, en rapports détaillés ou en résumés pour les parties prenantes importantes. Cela peut vous donner une longueur d'avance sur tous les processus qui impliquent le traitement de grandes quantités de données.

Mise en œuvre de l'IA dans les équipes financières

Si l'IA peut avoir un impact massif sur les processus de votre équipe financière, une mise en œuvre adéquate est essentielle. Cela commence par la sélection des outils. Des outils comme ChatGPT peuvent être populaires, mais ils ne sont pas toujours bien adaptés à des fonctions de niche comme la finance.

Un outil comme Prophix One, par exemple, est une plateforme de performance financière dédiée, dotée de fonctions alimentées par l'IA pour l'automatisation des flux de travail, l'analyse des rapports, les prévisions et bien d'autres choses encore. Cela signifie qu'il est mieux adapté à la gestion de tous vos processus financiers tout en vous offrant l'augmentation de la productivité pour laquelle les outils d'IA sont réputés.

Avant de déployer un outil d'IA, assurez-vous qu'il est adapté aux équipes commerciales d'organisations comme la vôtre. Trop de ces outils sont conçus pour une utilisation individuelle, ce qui rend leur déploiement à grande échelle plus difficile.

Parties prenantes clés

Lorsque le moment est venu de déployer un outil d'IA dans votre organisation, voici les parties prenantes qui doivent être impliquées :

• Le directeur financier : il n'est pas nécessaire d'impliquer le directeur financier dans tous les aspects de l'adoption, mais il doit être informé au fur et à mesure de l'avancement de la mise en œuvre, car il est probable qu'il utilisera également ces outils. Vous devrez également lui donner la possibilité d'exprimer ses préoccupations et de les voir résolues.

• Les responsables d'autres fonctions : Étant donné que les changements apportés aux processus financiers ont des répercussions sur la plupart des autres équipes, ces responsables doivent être consultés lorsque des outils d'IA sont adoptés.

• Les analystes financiers : En tant que personnes les plus susceptibles d'être touchées par l'adoption de l'IA, les analystes financiers doivent être impliqués (ou au moins représentés) dans toute mise en œuvre.

• Contrôleurs financiers : Un contrôleur financier peut apporter des informations précieuses à toute mise en œuvre de l'IA, car il dirige des processus financiers cruciaux. Obtenir son avis sur les outils à choisir et les processus auxquels les appliquer peut vous faire gagner du temps à l'avenir.

Meilleures pratiques pour l'adoption

Si les outils d'IA peuvent avoir un impact considérable sur vos processus financiers, il convient de garder à l'esprit certaines choses importantes lorsqu'il s'agit de les mettre en œuvre :

• Testez les outils : Ce n'est pas parce qu'un outil d'IA promet de rendre certains processus plus fluides qu'il le fera dans la pratique. Lorsque vous mettez en œuvre un nouvel outil, commencez par un projet de test et un ensemble de données limité pour vous assurer qu'il convient. Vous pourrez ensuite élargir l'utilisation.

• Formation : Toute personne qui utilise un outil particulier a besoin d'un temps de formation spécifique pour se familiariser efficacement avec cet outil. Il en va de même pour les outils d'IA.

• Qualité des données : Si l'un des principaux avantages de l'IA est l'automatisation du travail manuel, cela ne signifie pas que vous ne devez pas examiner périodiquement les résultats d'un outil d'IA. Sinon, vous risquez de baser des flux de travail importants sur des données inexactes.

• Sécurité : Lorsque vous travaillez avec des données financières, vous devez respecter certaines normes de sécurité. Tout outil d'IA que vous utilisez peut rapidement devenir le maillon faible de votre infrastructure de sécurité si ses risques de sécurité ne sont pas correctement évalués.

• Conformité : Existe-t-il des réglementations dans votre juridiction qui pourraient ne pas être respectées par un outil d'IA que vous souhaitez mettre en œuvre ? Demandez à des experts d'examiner cela en profondeur avant de déployer un outil.

Préoccupations éthiques et gouvernance de l'IA dans la finance

Si les outils d'IA apportent des gains de productivité massifs aux équipes financières, ils s'accompagnent de certaines préoccupations en matière d'éthique et de gouvernance :

• Suggestions vs. choix : Comment une organisation peut-elle déterminer quand un outil d'IA guide une équipe financière pour qu'elle prenne sa propre décision et quand cette décision est prise pour elle ? L'externalisation des décisions vers des outils d'IA peut être aussi destructrice que tentante.

• Acteurs malveillants : Un outil d'IA ne peut pas faire la différence entre un utilisateur autorisé et un utilisateur malveillant. Plus les capacités de l'IA progressent dans le secteur financier, plus le risque d'une utilisation malveillante augmente.

• Réduction des risques : Les outils d'IA peuvent-ils être utilisés pour réduire les dommages financiers ? Ou bien les biais intégrés hérités de l'homme vont-ils creuser les écarts de richesse et d'autres exemples d'inégalité ?

• Sécurité de l'emploi : Les gains de productivité réalisés grâce à l'IA peuvent avoir des répercussions sur la sécurité de l'emploi, et certaines organisations pourraient être tentées de réduire leurs effectifs afin de diminuer les dépenses tout en maintenant une productivité relativement égale.

Toute organisation qui s'appuie sur des outils d'IA a besoin d'un cadre de gouvernance solide qui réponde en permanence à ces préoccupations et examine leurs incidences.

Principales innovations en matière d'IA dans la finance

Maintenant que nous avons abordé les technologies d'IA à mettre en œuvre et leurs risques, passons en revue certains des domaines les plus importants de la finance où elles sont susceptibles d'être déployées dans les années à venir.

Amélioration de la planification et de l'analyse financières (FP&A)

Le domaine de la planification et de l'analyse financières couvre les processus financiers essentiels qui donnent aux organisations une image complète de leur santé financière, de leurs performances passées et des bases de leurs performances futures. Grâce aux outils d'IA, davantage de données peuvent être traitées rapidement, ce qui permet d'obtenir de meilleures informations et des prévisions plus précises.

L'IA dans la gestion des risques

L'utilisation de l'IA dans la gestion des risques peut conduire à une compréhension plus complète des risques financiers auxquels une organisation est confrontée, à de meilleurs plans pour y faire face et à une adaptation plus rapide. Bien que l'intervention humaine soit toujours nécessaire, les modèles d'IA deviennent rapidement plus adaptés à l'identification de modèles dans des événements apparemment sans rapport.

Analyse intelligente des données

Votre équipe financière pourrait passer des mois à analyser toutes ses données financières sans pour autant parvenir à tirer toutes les conclusions possibles de ces données. Les outils d'IA étant de puissants assistants pour l'analyse des données, vous pouvez générer davantage de scénarios et d'informations en une fraction du temps.

L'IA dans l'analyse financière

Les rapports automatisés alimentés par l'IA peuvent donner aux parties prenantes une meilleure compréhension des finances de leur organisation sans nécessiter des heures de travail de la part d'autres équipes. Et comme ces rapports sont mis à jour en temps réel avec un logiciel comme Prophix One, ils sauront qu'ils disposent toujours des bonnes données.

Détection et prévention des fraudes

Les outils d'IA jouent déjà un rôle dans la détection et la prévention des fraudes, et ce rôle ne fait que croître. La prolifération de ces outils du côté des fraudeurs peut rendre la fraude plus courante, ce qui signifie que les organisations financières doivent rester à jour sur les capacités de l'IA.

Les avantages de l'IA dans la finance

Les outils d'IA apportent des avantages significatifs aux équipes financières, à tel point qu'il y aura bientôt un moment où la plupart des organisations, si ce n'est toutes, devront commencer à les utiliser. Ces avantages sont les suivants :

• Une productivité accrue : Le principal avantage de l'IA est de pouvoir faire plus en moins de temps. En rationalisant certains aspects de vos processus financiers, vous libérez du temps pour les tâches qui nécessitent une intervention humaine.

• Amélioration de la prise de décision : L'IA fournit aux parties prenantes et aux analystes plus de données, plus d'informations et plus d'éléments pour prendre des décisions importantes.

• Réduction des coûts : Tout processus optimisé par l'IA prend moins de temps et comporte moins d'erreurs. Cela les rend plus efficaces et, en fin de compte, moins coûteux.

• Innovation et progrès concurrentiel : L'IA est la prochaine étape de nombreux processus financiers. En adoptant une technologie financière de pointe, vous prendrez une longueur d'avance sur vos concurrents.

Aller de l'avant avec le pouvoir de transformation de l'IA dans la finance

L'IA transforme déjà les processus financiers, mais il y a encore beaucoup de place pour l'innovation. En adoptant ces technologies tout en les déployant de manière responsable, vous pouvez transformer complètement les processus et les flux de travail de votre organisation et garder une longueur d'avance sur les défis à venir.