L'automatisation dans la finance : L'apprentissage automatique, l'IA et au-delà

Les données massives (big data) sont un enjeu majeur pour les entreprises du 21e siècle. La course est lancée pour collecter davantage de données, les traiter pour en tirer des enseignements et prendre de l'avance sur la concurrence. Le bureau des finances travaille avec les données les plus importantes de l'organisation. Alors que les entreprises cherchent à devenir plus axées sur les données, elles se tournent vers le département financier pour qu'il devienne un conseiller stratégique. Sur notre page de ressources sur l 'IA dans la finance, nous avons approfondi la manière dont l'intelligence artificielle peut aider les responsables financiers à prendre ces décisions stratégiques fondées sur les données. Mais comment l'équipe financière peut-elle assumer ce nouveau rôle tout en ayant le temps d'équilibrer les comptes ? Le défi consiste à développer de nouvelles efficacités, en libérant du temps et des ressources pour les tâches de niveau supérieur. L'automatisation dans le domaine financier est un élément essentiel du changement. La plupart des départements financiers automatisent déjà certains processus manuels répétitifs. Mais l'automatisation est sur le point de devenir beaucoup plus intelligente. L'apprentissage automatique peut contribuer à rendre votre département plus efficace, mieux équipé pour assumer un rôle plus stratégique au sein de l'organisation. Poursuivez votre lecture pour découvrir les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en finance, les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'ensemble de l'organisation, et bien plus encore.

Les fondamentaux de l'apprentissage automatique en finance

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Il est facile de se perdre dans la terminologie relative à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Il s'agit d'une technologie nouvelle et en plein essor, et nous sommes encore en train de développer le vocabulaire pour en parler. C'est particulièrement vrai pour les fournisseurs - le marketing joue également un rôle dans le langage que nous utilisons. Voici ce que vous devez savoir. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il s'agit de choses légèrement différentes :

• L'intelligence artificielle désigne une machine (généralement un logiciel) capable de s'adapter à de nouvelles situations sans instruction humaine. Les machines IA ne sont pas limitées par ce pour quoi elles ont été programmées.
• L'apprentissage automatique est une méthode permettant de créer des machines capables d'apprendre et d'élaborer leurs propres règles pour comprendre les données.

Ces deux types de technologie ont leur place dans le département financier moderne. Pour explorer l'aspect IA de l'équation, consultez notre page de ressources sur l'intelligence artificielle en finance. Dans ce billet, nous nous concentrerons sur l'apprentissage automatique.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique commence par un modèle, une prédiction que le système utilisera pour commencer à apprendre. Ce modèle provient de l'humain qui supervise le processus. Par exemple, vous pouvez prédire qu'un investissement de X en ressources humaines générera un revenu de Y. C'est le point de départ de l'apprentissage. C'est le point de départ de l'apprentissage. Ensuite, l'apprenant automatique a besoin de données. Dans ce cas, il s'agit de données historiques sur le montant investi dans les ressources humaines et le retour sur investissement pour chaque investissement. L'apprenant compare les données au modèle, évalue leur adéquation et commence à affiner le modèle. Le processus se répète ensuite avec de nouvelles données. À chaque fois, la machine ajuste le modèle pour qu'il corresponde mieux aux données. Dans ce cas, la machine deviendrait plus apte à prédire le retour sur investissement des ressources humaines. Elle finira par développer un modèle bien plus précis qu'une estimation humaine ne pourrait l'être. Pour que ce processus fonctionne, vous devez disposer d'un bon modèle au départ et d'un grand nombre de données propres et fiables, structurées de manière à ce que la machine puisse les comprendre. L'apprentissage automatique fonctionne généralement avec des modèles plus complexes que notre exemple, bien entendu. Vos modèles financiers auront bien plus que deux types de données à comparer. Les résultats de l'application de l'apprentissage automatique à des modèles complexes peuvent être frappants : L'algorithme d'apprentissage automatique d'Amazon a permis de réduire les délais d'expédition de 225 %.

Démarrer avec l'apprentissage automatique en finance

L'introduction de l'apprentissage automatique dans votre département financier est une étape nécessaire, mais c'est une étape importante qui nécessite une planification minutieuse. La première chose dont vous avez besoin est le bon problème à résoudre - le bon projet qui servira de projet d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un projet essentiel à vos activités, mais qui prend du temps et qui est répétitif. L'apprentissage automatique s'applique de préférence aux processus qui traitent des données ; plus il y a de données, mieux c'est. Faites de votre premier projet un "petit pari" Il n'est pas nécessaire d'affecter des millions de dollars ou de mener un projet pilote pendant des années. Choisissez un processus que vous pouvez essayer d'automatiser grâce à l'apprentissage automatique, obtenez des résultats rapidement et investissez davantage ou trouvez un nouveau projet potentiel. Une fois que vous avez identifié le bon projet pilote, commencez par rassembler, assainir et structurer les données. Cela peut inclure la formation de votre équipe (et au-delà) à la gestion et à l'hygiène des données. Si votre pipeline de données n'est pas encore en ordre, c'est une condition préalable. Cartographiez le paysage, assurez-vous que vous apportez des données fiables et commencez à partir de là. Lors de la mise en œuvre du projet pilote, il est important de commencer à développer quelques compétences. Il n'est pas nécessaire d'obtenir un diplôme en science des données, mais vous devez vous familiariser, ainsi que votre équipe, avec les concepts et les termes clés. Ce glossaire simple sur la science des données est une bonne première étape, tandis que ce glossaire sur l'apprentissage automatique aborde des termes plus avancés.

Les défis de l'apprentissage automatique en finance

Trois facteurs doivent être pris en compte lors de tout changement majeur : les personnes, les processus et la technologie. Pour l'apprentissage automatique, la technologie est la partie la plus facile : Les solutions disponibles sur le marché ont tendance à être personnalisables, faciles à utiliser et avec une courbe d'apprentissage conviviale. Il reste donc à mettre de l'ordre dans le personnel et les processus. Soyez prêts à relever ces trois défis les plus courants :

1. Gestion des données. Comme nous l'avons dit, l'apprentissage automatique nécessite une grande quantité de données de haute qualité. La machine ne vaut que ce que valent les données que vous lui fournissez. La plupart des organisations disposent d'un paysage de données étendu et dispersé, à travers de multiples solutions cloud, sur site, voire sur des appareils individuels. Il est important de cartographier le paysage des données et de sécuriser un pipeline de données fiables.
2. Résistance au changement. Tout changement important suscite un certain niveau d'incertitude. Avec l'IA et l'apprentissage automatique, l'anxiété est encore plus grande ; les gens ont tendance à penser que les machines vont les rendre obsolètes. Aidez votre équipe à considérer l'apprentissage automatique comme une amélioration et non comme un remplacement. L'apprentissage automatique peut en fait améliorer leur qualité de vie ; ils seront libres de poursuivre un travail plus significatif, plus stimulant, plus intéressant et d'une plus grande valeur pour l'organisation.
3. Faire une analyse de rentabilité. Commencer modestement par un simple projet pilote devrait faciliter la vente. Concentrez-vous sur la manière dont le projet contribuera non seulement à accroître l'efficacité, mais aussi à faire passer votre équipe de tâches à faible valeur ajoutée à des tâches à forte valeur ajoutée.

Si les dirigeants ne voient pas immédiatement le potentiel de votre projet d'apprentissage automatique, expliquez-leur comment Netflix a économisé un milliard de dollars grâce à l'apprentissage automatique :

Cas d'utilisation réels de l'apprentissage automatique en finance

Vous ne savez toujours pas par où commencer ? Les fonctions financières suivantes sont idéales pour votre première expérience d'apprentissage automatique.

• Facturation : Identifiez les informations manquantes ou incomplètes et contactez automatiquement les clients pour les compléter.
• Audit des notes de frais : Traiter l'essentiel des demandes de remboursement de routine, identifier les cas aberrants pour une intervention humaine
• Rapprochement des comptes : Comparer les données provenant de sources multiples pour les consolider.
• Établissement de rapports : Compilation de données provenant de différentes sources pour créer des rapports simples
• Détection des fraudes : Identifier les modèles inhabituels/les valeurs aberrantes dans les données financières qui pourraient indiquer une fraude.

L'apprentissage automatique joue déjà un rôle dans l'évolution du département financier, car la technologie est enfin abordable, disponible dans le commerce et facile à déployer. Le bureau des finances devrait adopter la technologie de l'apprentissage automatique pour accroître l'efficacité, automatiser les tâches répétitives et libérer des ressources pour assumer un rôle plus stratégique au sein de l'organisation. Prêt pour la prochaine évolution ? Découvrez comment l'intelligence artificielle va améliorer le bureau des finances grâce à notre page de ressources, Activer l'imagination : L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans la finance. Sources :

1. https://www.callcredit.co.uk/contact-us/campaign-ebook-data-dilemma
2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx
3. https://www.mediapost.com/publications/article/291358/90-of-todays-data-created-in-two-years.html
4. https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx