L'IA dans la finance : Trois étapes vers la transformation numérique

Oliver Christie est consultant en intelligence artificielle, futurologue et conférencier. Il est lauréat du prix Google Moonshot et du prix IBM Watson, et a figuré dans le classement CBR des 10 influenceurs à l'origine de l'IA dans les entreprises. La grande promesse de l'IA est qu'avec les bonnes données, chaque entreprise peut être améliorée, les revenus augmentés et les coûts réduits. Le défi consiste à savoir par où commencer avec cette technologie, ce à quoi il faut penser et ce qu'il faut construire. Dans un environnement commercial, il y a trois approches principales à considérer lorsqu'on envisage d'appliquer l'IA.

1 : Utiliser l'IA pour résoudre des problèmes commerciaux

La première consiste à utiliser l'IA pour s'attaquer à un problème, une question ou une faille existant dans l'entreprise. Cet ensemble diversifié de problèmes comprend, entre autres, la cybersécurité, la fraude, la chaîne d'approvisionnement, la conformité juridique et réglementaire. Il comprend également les erreurs humaines de base, sous toutes leurs formes, aussi nombreuses que variées. Dans chaque domaine, il existe des solutions solides qui utilisent l'IA pour mieux s'attaquer à ces problèmes complexes. Comme la plupart de ces situations peuvent être clairement définies, le principal obstacle consiste à trouver une bonne adéquation entre la technologie et l'entreprise pour n'importe quelle solution. L'amélioration de la sécurité, la réduction de la fraude, l'amélioration de la chaîne d'approvisionnement et la diminution des erreurs humaines ont toutes un impact sur le résultat net de toute entreprise. Cependant, l'impact mesuré sera bien plus qu'une simple valeur monétaire. D'autres domaines de l'entreprise seront également améliorés grâce à une meilleure intelligence (pilotée par la machine) ou à une meilleure compréhension. La résolution des problèmes existants (à l'aide de l'IA) est souvent le meilleur point de départ pour la plupart des entreprises, car le retour sur investissement est rapide, les perturbations sont minimes et il existe déjà de bonnes solutions. [bctt tweet="La résolution des problèmes existants à l'aide de l'IA est souvent le meilleur point de départ pour la plupart des entreprises, car le retour sur investissement est rapide, la perturbation est minime et il existe de bonnes solutions. - @OliverChristie" username="prophix"]

2 : Utiliser l'IA pour optimiser les processus

La deuxième approche consiste à utiliser l'IA pour optimiser les processus d'entreprise existants. Toute fonction au sein d'une entreprise peut être plus rapide, moins chère ou plus efficace en utilisant la bonne approche. Il s'agit là de la majorité des applications de l'IA dont on parle actuellement pour les entreprises. Savoir par où commencer, quel "outil" d'IA utiliser et quelles données sont utiles sont autant de décisions non triviales. Toute approche doit inclure une connaissance du fonctionnement de l'IA, ainsi qu'une idée de la valeur des informations piégées dans les données, et en même temps une compréhension des questions à poser au processus d'entreprise. C'est là qu'une équipe solide est importante et que les connaissances techniques doivent être mises en balance avec les connaissances commerciales. L'objectif de l'optimisation est de produire la version la plus raffinée (ou alpha) de l'entreprise. Bien que le travail puisse être difficile, le résultat final aura un impact majeur sur les résultats. Les entreprises qui adoptent l'IA très tôt auront un avantage injuste sur la concurrence. Il sera de plus en plus difficile de les rattraper par la suite, à mesure que les enseignements tirés de l'utilisation de la technologie seront appliqués et que la pensée de l'entreprise évoluera. [bctt tweet="Les entreprises qui adoptent l'IA tôt auront un avantage injuste sur la concurrence. - @OliverChristie" username="prophix"]

3. Utiliser l'IA pour créer de nouveaux modèles économiques

La troisième approche consiste à se tourner vers l'avenir et à créer un modèle d'entreprise centré sur l'IA : Une entreprise où des données riches sont utilisées pour chaque décision de la manière la plus intelligente possible. L'IA qui se construit aujourd'hui est différente de celle du passé ; savoir ce qui est possible aujourd'hui et bientôt est crucial pour toute stratégie. Un point de départ propre (pour tout modèle centré sur l'IA) est également indispensable, sans logiciel hérité, sans matériel hérité et, surtout, sans pensée héritée. Les anciennes méthodes de travail seront de plus en plus remises en question par la prochaine vague d'IA. S'il est important de comprendre l'IA, il est également important de poser la bonne question sur la technologie dans un contexte plus large. Qu'est-ce qui est possible ? À quoi peut ressembler le produit ou le service du futur ? Qu'est-ce qui compte dans la société de demain ? La façon dont un produit est fabriqué et la raison pour laquelle il l'est seront différentes. Il sera personnel, conçu pour s'améliorer dans des situations précises et plus réactif. Le fonctionnement des services et la valeur créée seront également différents. L'intelligence ou la perspicacité remplaceront le volume ou la solution unique. Le résultat net sera également très différent. L'économie de l'information, les crypto-monnaies décentralisées et l'économie du partage sont tous de bons exemples de pensée disruptive, où l'approche traditionnelle a été remise en question. Les personnes et les entreprises capables de se tourner vers l'avenir de cette manière construiront les prochaines grandes entreprises. Un monde centré sur l'IA est en train de naître, la seule question est de savoir si vous allez rester à la traîne Pour plus d'informations de la part d'experts en IA et en finance, consultez notre guide interactif sur L'IA dans la finance.