Les 25 principaux cas d'utilisation de l'IA générative dans la finance en 2026
J'ai passé dix ans à travailler comme consultant pour des entreprises de services financiers. Toutes les implémentations d'IA que j'ai vues suivaient le même schéma : des projets pilotes impressionnants lors des présentations, mais qui s'enlisaient en production.
La situation évolue. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont tangibles. Voici ce qui fonctionne concrètement, d'après des exemples vérifiables.
- Pour les entreprises de services financiers
- Pour les unités financières des entreprises non financières
- Dans le secteur bancaire , consultez les cas d'utilisation de l'IA générative .
Les fonctions financières dans les entreprises non financières
1-Automatisation des fonctions comptables
Des modèles de transformateurs spécialisés aident les services financiers à automatiser des fonctions telles que l'audit et la comptabilité fournisseurs, y compris la saisie et le traitement des factures . Grâce à des fonctions d'apprentissage profond, Les modèles GPT spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux d'automatisation élevés dans la plupart des tâches comptables.
sociétés 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 schémas de langage similaires à ceux des humains. De ce fait, l'IA générative peut améliorer considérablement les performances et l'expérience utilisateur des systèmes d'IA conversationnelle financière et des chatbots en offrant des interactions plus précises, engageantes et nuancées.
La finance conversationnelle offre aux clients :
- Amélioration du service client
- conseils financiers personnalisés
- Notifications de paiement
- Génération de documents, tels que des résumés d'investissement ou des demandes de prêt.
Par exemple, Morgan Stanley utilise des chatbots alimentés par OpenAI pour soutenir les conseillers financiers en tirant parti des recherches et des données internes de l'entreprise comme ressource de connaissances.
Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, consultez notre article sur les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans le secteur des services financiers. Pour découvrir comment l'IA conversationnelle peut améliorer le service client, consultez notre article dédié à l'IA conversationnelle pour le service client.
3- Générer des explications de refus compréhensibles par les candidats
L'intelligence artificielle joue un rôle important dans le secteur bancaire, notamment dans les processus de décision relatifs aux prêts. 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 taux d'intérêt des prêts en fonction du risque.
Toutefois, les décideurs et les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires sur les décisions prises par l'IA, notamment sur les raisons du refus des demandes, afin de favoriser la confiance et d'améliorer la sensibilisation des clients pour les demandes futures.
Un réseau antagoniste génératif conditionnel (GAN) , un type d'intelligence artificielle générative, a été utilisé pour générer des explications de refus plus claires pour les utilisateurs. En organisant hiérarchiquement les motifs de refus, du plus simple au plus complexe, un conditionnement à deux niveaux est mis en œuvre afin de fournir des explications plus compréhensibles aux candidats (Figure 3).
Exemple concret de génération de scripts
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 les questions potentielles des investisseurs pour la conférence téléphonique sur les résultats. 2
Un analyste importe les données financières du trimestre en cours et du trimestre précédent dans un tableur et utilise un outil d'IA générative. Ce dernier reçoit des informations contextuelles issues des précédents comptes rendus de résultats et des analyses spécifiques afin de générer des commentaires pertinents.
L'outil d'IA génère un script pour la conférence téléphonique sur les résultats, incluant les questions et réponses probables des investisseurs. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, surligne les questions clés des investisseurs et le prépare pour la relecture par la direction et la préparation par le directeur financier.
back-office
Modernisation du code en 4 étapes pour les systèmes existants
Les banques utilisent encore des logiciels écrits en COBOL datant des années 1970 et 1980. Trouver des développeurs maîtrisant le COBOL est quasiment impossible, mais ces logiciels gèrent des transactions critiques et ne peuvent pas être simplement mis hors service.
Les modèles d'IA générative peuvent :
- Lire du code hérité en COBOL, Fortran ou autres langages anciens
- Convertissez-le dans des langages modernes comme Python ou Java.
- Conserver la même logique métier tout en améliorant les performances
- Générer une documentation expliquant le fonctionnement du code.
Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais au cœur de ses efforts de développement et d'amélioration d'applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA, détectant les erreurs avant le déploiement, mais c'est l'IA qui effectue la majeure partie du travail.
Les coûts technologiques représentent environ 10 % des dépenses d'une banque type. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliorent directement la rentabilité. 3
5-Modernisation des applications
Les banques cherchent à éviter de dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans leur modernisation. Les modèles d'IA d'entreprise permettent de convertir le code des anciens langages logiciels vers des langages modernes, ce qui permet aux développeurs de valider le nouveau logiciel et de réaliser un gain de temps considérable.
Des employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un atout majeur du développement et de l'amélioration des applications. 4
6- Génération automatisée de documents
Les banques produisent quotidiennement des milliers de documents : synthèses d’investissement, demandes de prêt, rapports clients et déclarations réglementaires. Ces documents sont basés sur des modèles, mais leur personnalisation prend du temps.
L'IA générative gère désormais cela :
- Générez des documents professionnels à partir de simples instructions.
- Extraire les données pertinentes de plusieurs systèmes
- Appliquez une mise en forme appropriée en fonction du type de document et du destinataire.
- Assurer la conformité aux exigences réglementaires
7-Prévisions et analyses financières
L'IA générative améliore les prévisions en apprenant des données financières historiques pour saisir des tendances et des relations complexes. Une fois correctement paramétrés pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces modèles permettent de faire des prédictions concernant :
- mouvements des prix des actifs
- trajectoires des taux d'intérêt
- probabilités de défaut de crédit
- volatilité des marchés
- tendances des indicateurs économiques
L'expression clé : « paramétré avec précision ». Les modèles prêts à l'emploi produisent des prédictions hasardeuses, basées sur des schémas inexistants. Les banques qui réussissent en matière de prévisions par IA investissent massivement dans l'entraînement de modèles sur leurs données spécifiques et la validation des résultats par des experts.
8- Prévisions de marché
En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, notamment les cours boursiers, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.
Exemple concret
Une institution financière asiatique mène une preuve de concept pour fournir une fonctionnalité de reporting rapide à 2 000 analystes et utilisateurs. 5
9- Génération de rapports financiers
Rapports automatisés
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs à partir des données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :
- bilans
- états des résultats
- états des flux de trésorerie
Cette automatisation rationalise le processus de reporting, réduisant les efforts manuels et garantissant la cohérence, l'exactitude et la livraison des rapports en temps voulu.
10- Reportage basé sur des scénarios
L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à garantir leur conformité à toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.
Découvrez des cas d'utilisation et des exemples concrets de génération de texte par IA .
11-Détection des fraudes
L'intelligence artificielle générative peut servir à détecter les fraudes financières en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples permettent d'entraîner et d'améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique afin de reconnaître et de différencier les schémas légitimes et frauduleux dans les données financières.
Grâce à une meilleure compréhension des schémas de fraude, ces modèles identifient les activités suspectes avec plus de précision et d'efficacité, ce qui accélère la détection et la prévention des fraudes. En intégrant l'IA générative dans les systèmes de détection des fraudes , 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 contribuer à lutter contre les activités frauduleuses.
Exemple concret
Face à l'exploitation croissante des données de cartes de paiement volées, Mastercard avait besoin d'une méthode plus rapide et plus précise pour détecter les transactions frauduleuses. Grâce à l'intelligence artificielle générative, Mastercard a analysé les données de transactions de millions de commerçants afin de prédire et de détecter les cartes compromises, permettant ainsi aux banques de les bloquer plus rapidement et de prévenir la fraude.
Résultats :
- Taux de détection des cartes compromises doublé.
- Réduction des faux positifs dans la détection des fraudes jusqu'à 200 %.
- Vitesse de détection des fraudes des commerçants augmentée de 300 %.
12-Répondre aux demandes des organismes de réglementation
Acteurs d'un secteur fortement réglementé, les banques reçoivent régulièrement des demandes de la part des autorités de régulation.
Exemple concret
Les banques mènent des tests de faisabilité pour voir si elles peuvent utiliser les LLM pour répondre aux questions simples et moins critiques des organismes de réglementation. 6
13-Gestion de portefeuille
Gestion de portefeuille dynamique
L'optimisation de portefeuille peut également être une application financière de l'IA générative. 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 de leurs actifs et de leur patrimoine, en tenant compte de facteurs tels que :
- Tolérance au risque
- Rendements attendus
- Horizons d'investissement.
14-Indices personnalisés
Ces modèles permettent de simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements afin de mieux appréhender leurs impacts potentiels sur la performance d'un portefeuille. Les professionnels de la finance peuvent ainsi élaborer et affiner leurs stratégies d'investissement, optimiser les rendements ajustés au risque et prendre des décisions plus éclairées quant à la gestion de leurs portefeuilles. En définitive, cela se traduit par de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou leurs 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 ainsi 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 ainsi la précision de la notation de crédit et des prédictions de défaut de paiement.
17-Anomaly détection
Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les schémas transactionnels habituels et à générer des données représentant des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela permet d'identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les schémas transactionnels inhabituels pouvant indiquer un blanchiment d'argent.
18-Données synthétiques pour l'entraînement
Étant donné que les transactions frauduleuses réelles sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activités frauduleuses, contribuant ainsi à l'entraînement de meilleurs algorithmes de détection.
19-Génération de données synthétiques
Les données financières des clients sont confidentielles et soumises à la réglementation RGPD, CCPA et autres lois sur la protection de la vie privée. Cela pose des problèmes :
- Impossible de partager des données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement du modèle
- Impossible d'utiliser les données de production dans les environnements de développement/test.
- Il est impossible de mener des recherches sans risquer de porter atteinte à la vie privée.
Les données synthétiques permettent :
- Entraînement de modèles d'apprentissage automatique sans exposer les informations client
- Systèmes de test de résistance avec des volumes de données réalistes
- Valider les modèles auprès de divers segments de clientèle
- Partage de données avec les partenaires pour les tests d'intégration
Les clients virtuels ont des scores de crédit, des habitudes de transaction, des niveaux de revenus et des comportements financiers réalistes, mais ce ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de la vie privée n'est à craindre.
Les informations clients étant des données confidentielles pour les équipes financières, leur utilisation et leur réglementation posent des problèmes. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la protection de la vie privée telles que le RGPD et le CCPA.
Exemple concret de génération de données synthétiques
Morgan Stanley devait relever le défi d'optimiser ses opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions entre conseillers et clients 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 permettant de synthétiser des données de recherche. Ils ont testé l'outil auprès de 900 conseillers et prévoient un déploiement plus large.
Cet outil d'IA a permis aux conseillers de traiter plus efficacement de grands volumes de données. Morgan Stanley déploie actuellement la plateforme tout en gérant les risques liés aux erreurs d'IA et aux problèmes de sécurité des données. 7
20 stratégies de trading et d'investissement algorithmiques
21-Analyse de scénarios
Ces modèles peuvent simuler différents scénarios de marché, aidant ainsi 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 américains d'ici 2024 et 1 705,1 millions de dollars américains d'ici 2033. En 2024, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26,3 %. 8
22-Développement de produits
Portefeuilles d'investissement personnalisés
L'intelligence artificielle générative peut analyser les profils, les préférences et les objectifs financiers de chaque investisseur afin de générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Ceci est particulièrement utile pour les conseillers financiers automatisés et les plateformes de gestion de patrimoine.
Produits d'assurance sur mesure
L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés en fonction des profils de risque individuels, générant des conditions et des structures tarifaires 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 dynamiques qui s'ajustent en temps réel en fonction des nouvelles données, des conditions du marché et du comportement individuel des clients.
L'évaluation des risques
L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant ainsi les assureurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.
Applications courantes
24-Réponses aux questions financières
En tirant parti de sa compréhension des schémas du langage humain et de 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 vastes ensembles de données de connaissances financières afin de répondre à un large éventail de requêtes financières avec des informations appropriées, notamment sur des sujets tels que :
- Principes comptables
- ratios financiers
- Analyse boursière
- Conformité réglementaire
Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance, comparativement à d'autres modèles génératifs.
Découvrez comment utiliser ChatGPT pour votre entreprise .
25-Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, une approche du traitement automatique du langage naturel (TALN), catégorise les textes, les images ou les vidéos selon leur tonalité émotionnelle : négative, positive ou neutre . En comprenant les émotions et les opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou leurs produits.
Les institutions financières peuvent tirer profit de l'analyse des sentiments pour mesurer leur réputation de marque et la satisfaction de leurs clients à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions avec les centres de contact ou d'autres sources.
Par exemple, Bloomberg a annoncé son modèle génératif optimisé pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer des analyses de sentiments, de classer les actualités et d'autres tâches financières, et qui a réussi à passer les tests de référence.
Consultez notre article sur l'analyse du sentiment du marché boursier pour en savoir plus.
Les défis de l'IA générative dans le secteur financier et des conseils pour les surmonter
Voici quelques raisons pour lesquelles certains professionnels de la finance hésitent à adopter les outils d'IA générative dans le secteur financier :
- Exactitude des données : « Bien que l’IA améliore considérablement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à d’importants problèmes de qualité des données », comme l’indique la Banque centrale européenne. Il est possible que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les modèles de base produisent des résultats comportant davantage d’erreurs. La qualité et l’exactitude des données sont donc des facteurs cruciaux pour l’alimentation de ces modèles. 11
- Biais dans les modèles : les modèles d’IA peuvent hériter des biais des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui conduit à des décisions injustes ou biaisées, notamment dans des domaines comme la notation de crédit ou les recommandations d’investissement.
- Pour détecter de tels biais de l'IA , les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable .
- Généralisation limitée : Les entreprises peuvent soit utiliser des modèles de langage prêts à l’emploi, soit les adapter à leurs cas d’utilisation. Les modèles prêts à l’emploi peuvent s’avérer peu performants dans des contextes financiers spécifiques et très spécialisés sans un paramétrage adéquat, ce qui peut entraîner des résultats inexacts ou non pertinents.
- Adoptez les outils LLMOps pour mieux construire, tester, surveiller et optimiser vos LLM.
- Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué dans le secteur financier où les décisions reposent sur des données précises, pouvant conduire à de mauvais conseils en matière d'investissement ou à des infractions réglementaires.
- Utilisez les outils de sécurité LLM et l'IA extractive pour surmonter ce problème et garantir la précision du modèle.
- Réglementation : Le secteur financier est fortement réglementé et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, ce qui pose des défis pour garantir la conformité aux cadres juridiques en constante évolution.
- Déployez des outils de gouvernance de l'IA et constituez un inventaire de l'IA pour garantir la conformité en matière d'IA .
- Sécurité des données : Les données financières sont sensibles et il est crucial de veiller à ce que les systèmes d'IA les traitent en toute sécurité, en empêchant les violations ou les utilisations abusives, afin de maintenir la confiance des clients et d'éviter les sanctions réglementaires. 12
Découvrez 10 risques majeurs liés au LLM et leur impact.
Dépenses liées à l'IA générative et attentes du marché
Les simulations et prévisions financières réalisées grâce à l'IA générative d'entreprise sont précieuses pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, tels que les gains de temps, l'accès à de vastes ensembles de données et la puissance de calcul, cette technologie peut dysfonctionner et exposer des données sensibles, engendrant ainsi des risques de sécurité. Ces problèmes peuvent impacter les processus financiers et la fonction finance dans son ensemble.
- D’ici 2030, le secteur bancaire devrait dépenser 84,99 milliards de dollars américains en intelligence artificielle générative (IA), avec un taux de croissance annuel composé remarquable de 55,55 %. 13
- JP Morgan devrait investir 17 milliards de dollars dans l'IA générative cette année, soit une hausse de 10 % par rapport aux 15,5 milliards de dollars prévus en 2023. Des professionnels expérimentés en IA et en apprentissage automatique travaillent au sein d'un groupe de travail afin de trouver des applications dans divers secteurs d'activité. 15
- Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de l'intelligence artificielle générale dans le secteur bancaire pourrait générer une valeur ajoutée annuelle de 200 à 340 milliards de dollars, soit 2,8 à 4,7 % du chiffre d'affaires total du secteur. Cette valeur ajoutée proviendrait principalement d'une productivité accrue. 16
Pour en savoir plus sur l'automatisation dans le secteur financier, consultez notre article sur Intelligent Automation in Banking & Financial Services.
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