Top 25 Cas d'utilisation de l'IA générative en finance
J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Chaque mise en œuvre de l'IA que j'ai observée suivait le même schéma : des projets pilotes qui semblaient impressionnants dans les présentations mais qui stagnaient en production.
Cela change. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne réellement, basé sur des implémentations que vous pouvez vérifier.
- Pour les entreprises de services financiers
- Pour les unités financières des entreprises non financières
- Pour la banque, consultez les cas d'utilisation de l'IA générative.
Fonctions financières dans les entreprises non financières
1-Automatisation des fonctions comptables
Des modèles transformateurs spécialisés aident les unités financières à automatiser des fonctions telles que l'audit etla comptabilité fournisseurs, y compris la capture de factures et le traitement. Avec des fonctions d'apprentissage profond, GPT des modèles spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux élevés d'automatisation dans la plupart des tâches comptables.
Entreprises de services financiers
2-Finance conversationnelle
Les modèles d'IA générative peuvent produire des réponses plus naturelles et contextuellement pertinentes car ils sont entraînés à comprendre et à générer des modèles de langage similaires à ceux des humains. Par conséquent, l'IA générative peut considérablement améliorer les performances et l'expérience utilisateur des systèmes de IA conversationnelle et des chatbots financiers en fournissant des interactions plus précises, engageantes et nuancées avec les utilisateurs.
La finance conversationnelle offre aux clients :
- Une amélioration du support client
- Des conseils financiers personnalisés
- Des notifications de paiement
- La génération de documents, tels que des résumés d'investissement ou des demandes de prêt.
Par exemple, Morgan Stanley emploie des chatbots propulsés par OpenAI pour soutenir les conseillers financiers en exploitant la recherche interne et les données de l'entreprise comme ressource de connaissances.
Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, vous pouvez consulter notre article sur les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans l'industrie des services financiers. Pour explorer les nombreuses façons dont l'IA conversationnelle peut améliorer les opérations de service à la clientèle, consultez notre article dédié sur l'IA conversationnelle pour le service à la clientèle.
3-Génération d'explications de refus conviviales pour les demandeurs
L'IA joue un rôle important dans le secteur bancaire, en particulier dans les processus de décision de prêt. Elle aide les banques et les institutions financières à évaluer la solvabilité des clients, à déterminer les limites de crédit appropriées et à fixer les prix des prêts en fonction du risque.
Cependant, tant les décideurs que les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires des décisions basées sur l'IA, telles que les raisons des refus de demande, pour favoriser la confiance et améliorer la sensibilisation des clients pour les futures demandes.
Un réseau antagoniste génératif (GAN) conditionnel, un type d'IA générative, a été utilisé pour générer des explications de refus conviviales. En organisant les raisons de refus de manière hiérarchique, du simple au complexe, une conditionnement à deux niveaux est employé pour générer des explications plus compréhensibles pour les demandeurs (Figure 3).
Exemple concret de génération de script
Dans une étude de cas, l'équipe des relations avec les investisseurs anticipe une forte réaction du marché aux résultats financiers trimestriels de l'entreprise et doit préparer un script complet et des questions potentielles des investisseurs pour la conférence téléphonique sur les résultats.2
Un analyste importe les données financières des trimestres en cours et précédents dans un tableur et utilise un outil d'IA générative. L'IA reçoit le contexte des conférences téléphoniques sur les résultats passés et des informations spécifiques pour générer des commentaires pertinents.
L'outil d'IA génère un script pour la conférence téléphonique sur les résultats, incluant les questions probables des investisseurs et les réponses. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, met en évidence les questions clés des investisseurs et le prépare pour l'examen par la direction et la préparation du directeur financier.
Back office
4-Modernisation du code pour les systèmes hérités
Les banques exécutent encore des logiciels écrits en COBOL des années 70 et 80. Trouver des développeurs qui connaissent COBOL est presque impossible, mais ce logiciel gère des transactions critiques et ne peut pas simplement être éteint.
Les modèles d'IA générative peuvent :
- Lire le code hérité en COBOL, Fortran ou d'autres anciens langages
- Le convertir en langages modernes comme Python ou Java
- Maintenir la même logique métier tout en améliorant les performances
- Générer de la documentation expliquant ce que le code fait réellement
Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais au cœur de ses efforts de développement et d'amélioration des applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA, détectant les erreurs avant le déploiement, mais l'IA fait le gros du travail.
Les coûts technologiques représentent environ 10 % des dépenses d'une banque typique. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliorent directement la rentabilité.3
5-Modernisation des applications
Les banques visent à éviter de dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans des efforts de modernisation. Les modèles GenAI d'entreprise peuvent convertir le code des langages de logiciels hérités vers des langages modernes, permettant aux développeurs de valider le nouveau logiciel et en économisant un temps considérable.
Les employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un aspect fort du développement et de l'amélioration des applications.4
6-Génération automatisée de documents
Les banques produisent des milliers de documents quotidiennement : résumés d'investissement, demandes de prêt, rapports clients et soumissions réglementaires. Ces documents sont tirés de modèles, mais leur personnalisation prend du temps.
L'IA générative gère désormais cela :
- Générer des documents professionnels à partir de simples invites
- Extraire les données pertinentes de plusieurs systèmes
- Appliquer une mise en forme appropriée en fonction du type de document et du destinataire
- Assurer la conformité avec les exigences réglementaires
7-Projections et analyses financières
L'IA générative améliore les prévisions en apprenant des données financières historiques pour capturer des modèles et des relations complexes. Lorsqu'ils sont correctement ajustés pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces modèles font des prévisions sur :
- Les mouvements de prix des actifs
- Les trajectoires des taux d'intérêt
- Les probabilités de défaut de crédit
- La volatilité du marché
- Les tendances des indicateurs économiques
La phrase clé : « correctement ajustés ». Les modèles hors rayon hallucinent et font des prévisions confiantes basées sur des modèles qui n'existent pas. Les banques qui réussissent avec les prévisions par IA investissent massivement dans l'entraînement de modèles sur leurs données spécifiques et la validation des sorties par rapport au jugement d'experts.
8- Prévisions de marché
En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, y compris les prix des actions, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.
Exemple concret
Une institution financière asiatique mène un PoC pour fournir une fonctionnalité d'invite vers rapport à 2 000 analystes et utilisateurs.5
9-Génération de rapports financiers
Rapportage automatisé
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs basés sur les données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :
- Les bilans
- Les comptes de résultat
- Les tableaux de flux de trésorerie
Cette automatisation simplifie le processus de rapportage, réduisant l'effort manuel et assurant la cohérence, la précision et la livraison rapide des rapports.
10- Rapportage basé sur des scénarios
L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à assurer la conformité avec toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.
Découvrez les cas d'utilisation et les exemples concrets de génération de texte par IA.
11-Détection de fraude
L'IA générative peut être utilisée pour la détection de fraude en finance en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples générés peuvent aider à entraîner et à augmenter les algorithmes d'apprentissage automatique pour reconnaître et différencier les modèles légitimes et frauduleux dans les données financières.
La compréhension améliorée des modèles de fraude permet à ces modèles d'identifier les activités suspectes plus précisément et efficacement, conduisant à une détection et une prévention plus rapides de la fraude. En intégrant l'IA dans les systèmes de détection de fraude, les institutions financières peuvent :
- Améliorer la sécurité et l'intégrité globales de leurs opérations
- Minimiser les pertes dues à la fraude
- Maintenir la confiance des consommateurs
Découvrez comment les applications juridiques de l'IA générative peuvent aider à prendre des mesures contre les activités frauduleuses.
Exemple concret
Mastercard avait besoin d'un moyen plus rapide et plus précis de détecter les transactions frauduleuses alors que les fraudeurs exploitaient des données de cartes de paiement volées. En utilisant l'IA générative, Mastercard a analysé les données de transaction auprès de millions de commerçants pour prédire et détecter les cartes compromises, aidant les banques à les bloquer plus rapidement et à prévenir la fraude.
Résultats :
- Doubling du taux de détection des cartes compromises.
- Réduction des faux positifs dans la détection de fraude jusqu'à 200 %.
- Augmentation de la vitesse de détection de fraude des commerçants de 300 %.
12-Réponse aux demandes des régulateurs
En tant qu'acteurs hautement réglementés, les banques reçoivent régulièrement des demandes de la part des régulateurs.
Exemple concret
Les banques mènent des PoC pour voir s'ils peuvent utiliser des LLMs pour répondre à des requêtes simples et moins critiques de la part des régulateurs. 6
13-Gestion de portefeuille
Gestion dynamique de portefeuille
Une autre application financière de l'IA générative peut être l'optimisation de portefeuille. En analysant les données financières historiques et en générant divers scénarios d'investissement, les modèles d'IA générative peuvent aider les gestionnaires d'actifs et les investisseurs à identifier la gestion optimale des actifs et de la richesse, en tenant compte de facteurs tels que :
- La tolérance au risque
- Les rendements attendus
- Les horizons d'investissement.
14-Indices personnalisés
Ces modèles peuvent simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements pour mieux comprendre les impacts potentiels sur la performance du portefeuille. Cela permet aux professionnels de la finance de développer et d'ajuster leurs stratégies d'investissement, d'optimiser les rendements ajustés au risque et de prendre des décisions plus éclairées sur la gestion de leurs portefeuilles. Cela conduit ultimement à de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou institutions.
15-Gestion des risques
Tests de résistance
L'IA générative peut simuler des conditions de marché extrêmes qui ne se sont pas produites dans les données historiques, permettant aux institutions financières de mieux se préparer à des événements rares mais à fort impact.
16-Modélisation du risque de crédit
Les modèles d'IA peuvent générer des profils d'emprunteurs synthétiques pour tester la robustesse des modèles de risque de crédit, améliorant la précision du scoring de crédit et des prévisions de défaut.
17-Détection d'Anomalie
Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les modèles normaux de transactions et générer des points de données qui représentent des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela aide à identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les modèles de transactions inhabituels qui pourraient indiquer du blanchiment d'argent.
18-Données synthétiques pour l'entraînement
Puisque les transactions frauduleuses réelles sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activité frauduleuse, aidant à entraîner de meilleurs algorithmes de détection.
19-Génération de données synthétiques
Les données financières des clients sont propriétaires et réglementées par le RGPD, la CCPA et d'autres lois sur la vie privée. Cela crée des problèmes :
- Impossible de partager des données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement de modèles
- Impossible d'utiliser des données de production dans des environnements de développement/test
- Impossible de mener des recherches sans risquer des violations de confidentialité
Les données synthétiques permettent :
- L'entraînement de modèles d'apprentissage automatique sans exposer les informations des clients
- Des tests de résistance des systèmes avec des volumes de données réalistes
- La validation de modèles à travers divers segments de clients
- Le partage de données avec des partenaires pour des tests d'intégration
Les clients synthétiques ont des scores de crédit réalistes, des modèles de transaction, des niveaux de revenu et des comportements financiers, mais ils ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de confidentialité ne se produit.
Puisque les informations clients sont des données propriétaires pour les équipes financières, cela pose des défis pour leur utilisation et leur réglementation. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la vie privée telles que le RGPD et la CCPA.
Exemple concret de génération de données synthétiques
Morgan Stanley a fait face au défi d'optimiser les opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions conseiller-client grâce à des outils d'IA avancés tout en maintenant la sécurité des données et en minimisant les erreurs.
Ils se sont associés à OpenAI pour mettre en œuvre une plateforme d'IA générative pour synthétiser des données de recherche. Ils ont piloté l'outil avec 900 conseillers et prévoyaient un déploiement plus large.
L'outil d'IA a amélioré la capacité des conseillers à traiter efficacement de grands volumes de données. Morgan Stanley met à l'échelle la plateforme tout en abordant les risques tels que les erreurs d'IA et les problèmes de sécurité des données.7
20-Trading algorithmique et stratégies d'investissement
21-Analyse de scénarios
Ces modèles peuvent simuler divers scénarios de marché, aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à comprendre les risques et les rendements potentiels dans différentes conditions.
Selon Dimension Market Research, la taille du marché mondial de l'IA générative dans le trading devrait atteindre 208,3 millions de dollars USD d'ici 2024 et 1 705,1 millions de dollars USD d'ici 2033. En 2024, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 26,3 %.8
22-Développement de produits
Portefeuilles d'investissement personnalisés
L'IA générative peut analyser les profils, préférences et objectifs financiers individuels des investisseurs pour générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Cela est particulièrement utile pour les conseillers robotisés et les plateformes de gestion de patrimoine.
Produits d'assurance sur mesure
L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés basés sur les profils de risque individuels, générant des conditions et des structures de prix uniques pour différents clients.
23-Souscription et tarification
Modèles de tarification dynamique
L'IA générative peut aider les assureurs et les prêteurs à développer des modèles de tarification dynamique qui s'ajustent en temps réel en fonction de nouvelles données, des conditions de marché et du comportement individuel des clients.
Évaluation des risques
L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant les souscripteurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.
Applications courantes
24-Réponses aux questions financières
En exploitant sa compréhension des modèles de langage humain et sa capacité à générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, l'IA générative peut fournir des réponses précises et détaillées aux questions financières posées par les utilisateurs.
Ces modèles peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données de connaissances financières pour répondre à un large éventail de requêtes financières avec des informations appropriées, y compris des sujets tels que :
- Les principes comptables
- Les ratios financiers
- L'analyse boursière
- La conformité réglementaire
Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance par rapport à d'autres modèles génératifs.
Découvrez comment utiliser ChatGPT pour votre entreprise.
25-Analyse de sentiment
L'analyse de sentiment, une approche dans le TALN, classe les textes, images ou vidéos en tons émotionnels négatifs, positifs ou neutres. En obtenant des insights sur les émotions et opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou produits basés sur ces découvertes.
Les institutions financières peuvent bénéficier de l'analyse de sentiment pour mesurer leur réputation de marque et la satisfaction des clients à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions avec les centres d'appels ou d'autres sources.
Par exemple, Bloomberg a annoncé son modèle génératif affiné pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer une analyse de sentiment, une classification de nouvelles et d'autres tâches financières, réussissant les benchmarks.
Vérifiez notre article sur l'analyse de sentiment du marché boursier pour en savoir plus.
Ajouter comme source préféréeDéfis de l'IA générative dans l'industrie financière et conseils pour les surmonter
- Précision des données : « Bien que l'IA améliore considérablement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à des problèmes de qualité de données importants. » comme l'indique la Banque centrale européenne. Il y a un risque que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les modèles de base produisent des sorties avec plus d'erreurs. Lors de l'alimentation des modèles de base, la qualité et la précision des données sont des facteurs cruciaux.11
- Biais dans les modèles : Les modèles d'IA peuvent hériter de biais des données sur lesquelles ils sont entraînés, conduisant à des décisions injustes ou biaisées, en particulier dans des domaines comme le scoring de crédit ou les recommandations d'investissement.
- Pour détecter ce biais d'IA, les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable.
- Generalisation limitée : Les entreprises peuvent soit se fier à des modèles de langage hors rayon ou ajuster des LLMs pour leurs cas d'utilisation. Les modèles hors rayon peuvent ne pas bien performer dans des contextes financiers spécifiques et hautement spécialisés sans un ajustement approprié, ce qui pourrait entraîner des sorties inexactes ou non pertinentes.
- Adoptez des outils LLMOps pour construire, tester, surveiller et ajuster vos LLMs mieux.
- Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué en finance où les décisions reposent sur des données précises, conduisant à de mauvais conseils d'investissement ou à des violations réglementaires.
- Appliquez des outils de sécurité LLM et l'IA extractive pour surmonter ce problème et assurer la précision du modèle.
- Réglementations : Le secteur financier est hautement réglementé, et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, posant des défis pour assurer la conformité avec les cadres juridiques en évolution.
- Déploie des outils de gouvernance de l'IA et construis un inventaire d'IA pour assurer la conformité de l'IA.
- Sécurité des données : Les données financières sont sensibles, et s'assurer que les systèmes d'IA les traitent de manière sécurisée, en prévenant les violations ou les mauvais usages, est crucial pour maintenir la confiance des clients et éviter des sanctions réglementaires.12
Découvrez 10 principaux risques LLM et leur impact.
Dépenses en IA générative et attentes du marché
Les simulations et prévisions financières produites avec l'aide de l'IA générative d'entreprise sont bénéfiques pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, y compris les économies de temps, les grands ensembles de données et la puissance de calcul, elle peut dysfonctionner et exposer des données sensibles, posant des risques de sécurité. Ces défis peuvent spécifiquement affecter les processus financiers et la fonction financière globale.
- D'ici 2030, l'industrie bancaire devrait dépenser 84,99 milliards de dollars US en intelligence artificielle générative (IA), avec une croissance remarquable à un taux de croissance annuel composé de 55,55 pour cent.13
- Il est anticipé que J.P. Morgan investira 17 milliards de dollars en IA générative cette année, en hausse de 10 % par rapport à 15,5 milliards de dollars en 2023. Des professionnels ayant une expérience en IA et en apprentissage automatique travaillent sur une force opérationnelle pour trouver des applications dans diverses verticales commerciales.15
- Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de la Gen AI dans l'industrie bancaire pourrait entraîner une valeur ajoutée annuelle de 200 milliards à 340 milliards de dollars, soit 2,8 à 4,7 pour cent des revenus totaux de l'industrie. Cette valeur ajoutée proviendrait principalement d'une productivité accrue.16
Pour des informations supplémentaires sur l'automatisation dans le secteur financier, explorez notre article sur l'automatisation intelligente dans la banque et les services financiers.
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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