Les solutions pilotées par l’IA deviennent aujourd'hui un facteur de différenciation concurrentielle pour les banques et autres services financiers, proposant hyper-personnalisation, amélioration de la prise de décision et une meilleure efficacité opérationnelle. Pour autant, dans ce domaine, nombre d’établissements financiers restent au stade expérimental. Ils devront accélérer le déploiement effectif de l’IA, au risque d’être devancés par les acteurs « digital native ».

L'IA est en train de transformer rapidement tous les aspects du monde de la finance. Cette mutation a récemment connu un phénomène d’accélération avec l'IA évolutive, un nouveau type de technologie qui permet à l'intelligence artificielle de se concevoir automatiquement en ne recourant que de façon limitée à la programmation explicite par des humains. En se généralisant progressivement, cette technologie devrait réinventer le secteur financier.

Qu’est-ce que l'IA évolutive et comment fonctionne-t-elle ?

L'IA évolutive fonctionne de manière itérative. Tout d'abord, elle génère de façon aléatoire un ensemble de solutions potentielles afin de constituer une population initiale, puis attribue une note aux différentes solutions en fonction de leurs performances les unes par rapport aux autres. Dans un deuxième temps, elle retient les solutions les plus performantes (5 % peut-être de l’ensemble des solutions) et recombine leurs composants, parfois en procédant à une « mutation », afin de constituer une nouvelle population. Cette nouvelle population est ensuite testée, et le processus recommence. Sur plusieurs générations, les composants appropriés des solutions les plus performantes se répandront dans la population, et la solution offrant les meilleurs résultats sortira du lot.

Avantages et cas d'utilisation

Contrairement à la conception humaine, l'IA évolutive peut être déployée beaucoup plus rapidement, évite les biais et les idées préconçues et donne généralement de meilleurs résultats. En outre, le modèle choisi évoluera et progressera au fil du temps en fonction des données nouvelles.

L'IA évolutive peut trouver une application dans un large éventail de domaines au sein des établissements financiers. Parmi les exemples possibles figure la conception de stratégies de négociation quantitatives visant à maximiser les rendements tout en minimisant les risques. La souscription de prêts constitue un autre exemple. Plutôt que de se fonder sur l’analyse humaine, les solutions d'IA évolutive peuvent examiner rapidement toutes les combinaisons de variables pertinentes en vue de créer des modèles évaluant plus précisément le risque de défaillance d'un emprunteur potentiel.

La recette du succès

Pour tirer profit de ces avantages, à mesure que l'IA restructure chaque élément de la chaîne de valeur, les établissements financiers doivent se concentrer sur les points suivants :

• Créer et maintenir des applications d'IA responsables – Ils doivent se comporter de telle sorte que leurs clients et leurs collaborateurs soient en confiance et ne pas prendre de décisions partiales ou contraires à l'éthique. Les entreprises doivent surveiller ces applications pour s'assurer qu'elles continuent à agir de manière appropriée, à mesure qu'elles apprennent et évoluent.

• Élaborer des stratégies d'IA orientées métiers – L'IA doit être jugée en adoptant une approche métiers plutôt que technologique. Nous recommandons de confier la gestion des projets d'IA à des équipes transversales, pilotées par des responsables métiers. Les entreprises doivent passer au crible l'ensemble de leur organisation afin d'identifier les possibilités de générer une valeur commerciale concrète grâce à l'IA, non seulement sous la forme d’une réduction des coûts, mais aussi en augmentant les revenus grâce à l’amélioration de l’expérience client et à une meilleure prise de décision.

• Améliorer la gestion des données – Les applications d'IA sont tributaires d’un accès précis et rapide aux données. Cela constitue un défi pour de nombreux établissements financiers dont les architectures de données sont fragmentées et caractérisées par plusieurs systèmes anciens. Les entreprises doivent identifier les types de données nécessaires pour chaque projet d'IA et s'assurer qu'elles peuvent être saisies dans un format approprié.

• Adopter un état d'esprit expérimental – Les projets d'IA doivent être déployés rapidement, tout en étant mesurés de façon rigoureuse, afin de stopper aussitôt les échecs et de mettre en production les réussites.

Les applications d'IA étant de plus en plus conçues et testées par elles-mêmes, le rythme de l'innovation et la précision des prévisions vont considérablement s'améliorer. Nous sommes convaincus que prochainement les établissements financiers jugeront qu’il serait irresponsable de prendre des décisions commerciales importantes sans consulter au préalable un système d'IA. Les robots traiteront les tâches de routine tout en signalant les exceptions que les collaborateurs devront examiner et résoudre. Les collaborateurs se consacreront à des décisions plus complexes et à des interactions délicates avec les clients, telles que le traitement des réclamations ou la fourniture de conseils financiers élaborés. En bref, les humains et les robots d’IA travailleront côte à côte, en apportant ensemble une valeur ajoutée plus importante que si chacun d’eux intervenait seul.

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