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Gestion des risques en temps réel
L'effondrement soudain de la place de marché de crypto-monnaies FTX constitue un excellent exemple de la vitesse à laquelle des risques inconnus peuvent se manifester pour les entreprises. Les entreprises financières se tournent progressivement vers l'IA pour la gestion des risques, car la nécessité du calcul de risques en temps réel est plus forte que jamais.
Les techniques de simulation utilisées pour évaluer le risque dans le cadre du commerce des produits dérivés nécessitent des calculs intensifs et consomment généralement une grande partie de l'espace, de l'énergie et du refroidissement des centres de données. En 2023, ce qui prenait toute une nuit sur un ordinateur traditionnel prendra le temps d’une pause déjeuner voire moins sur un ordinateur accéléré. Une valeur en temps réel des sensibilités permettra de mieux gérer les risques et d'améliorer la valeur offerte aux investisseurs. L'IA et l'informatique accélérée semble devenir incontournables.
Cette technologie ne sera pas seulement utilisée pour les marchés de capitaux des banques mondiales. Elle s'appliquera également aux fonds spéculatifs, qui utiliseront le calcul accéléré pour entraîner les algorithmes à découvrir des signaux et à produire des prédictions plus précises. Ils déploieront des modèles de plus en plus grands et complexes en production pour saisir l'opportunité du marché et améliorer les rendements des investisseurs.
Cloud-first pour les services financiers
En 2023, les banques auront un nouvel impératif : devenir agile rapidement. Confrontées à la concurrence croissante d'institutions financières non traditionnelles, à l'évolution des attentes des clients découlant de leurs expériences dans d'autres secteurs, à des infrastructures héritées et à des vents contraires, les banques et autres institutions financières adopteront une approche de l'IA privilégiant le cloud.
Mais dans le secteur hautement réglementé des services financiers, certaines données ne peuvent pas être transférées vers le cloud en raison d'exigences de conformité, de lois sur la souveraineté des données ou d'autres réglementations internationales. Les banques constatent également que certaines charges de travail ont d'un coût prohibitif dans le cloud, notamment la formation de modèles linguistiques de grande envergure (LLM) qui constituent la base de nombreuses applications d'IA parmi les plus importantes d'une banque, des assistants virtuels et des chatbots à l'analyse du sentiment des appels de résultats et à la surveillance de la conformité des salles de marché.
Le secteur exige une résilience opérationnelle, un terme qui signifie que vos systèmes peuvent absorber et survivre aux chocs. Les banques rechercheront donc des solutions ouvertes, portables, renforcées et hybrides, notamment des logiciels d'IA qui fonctionnent à la fois dans des environnements sur site et dans le cloud, afin d'offrir un seul et unique tableau de bord à travers lequel elles pourront gérer les expériences de science des données et l'utilisation de l'infrastructure. Au fur et à mesure que les applications d'IA seront déployées en production, les banques devront acheter des contrats de support pour leurs logiciels d'IA plutôt que de s'en remettre à des solutions open-source soutenues par la communauté.
Miser sur l'IA générative
Cette année, le monde a été témoin de la sensation ChatGPT d'OpenAI, qui montre la puissance des LLM et de l'IA générative pour une variété de cas d'utilisation allant de la rédaction d'histoires à l'écriture de code logiciel. En 2023, les banques vont surfer sur cette vague pour permettre une gamme d'applications avec les LLM. L'IA générative peut être utilisée pour rédiger des e-mails personnalisés en fonction du profil ou du style de vie d'un client, aider les ingénieurs logiciels à améliorer leur code et aider les spécialistes du marketing à créer de meilleurs messages de vente croisée.
Comme indiqué précédemment, les banques ne pourront pas s'appuyer sur des solutions open-source formées à partir de corpus de données non traités comme celui utilisé dans ChatGPT. Elles auront besoin de cadres fiables pour construire, entraîner et affiner les modèles de compréhension de la parole et du langage naturel (NLU) accélérés par les GPU. Les LLM sont également basés sur des transformateurs, ce qui nécessite des calculs et des ensembles de données massifs pour les former. Sans le calcul accéléré, les banques devront supporter des coûts non budgétés étonnamment élevés et des délais de valorisation plus longs.
Donner un visage à la banque numérique
Le chatbot est un pilier de l'expérience du service client dans le secteur des services financiers depuis de nombreuses années. Cependant, de nombreux clients se disent frustrés par cette expérience, qui peut leur sembler froide et déconnectée. Les chatbots manquent en effet d’empathie et les banques investiront davantage dans les avatars numériques pour améliorer l'expérience client.
Les avatars numériques vont au-delà des chatbots et des règles pour apporter le contact visuel, les gestes et la synchronisation de la voix au mouvement du visage. Ils s'appuient également sur les LLM, de sorte que le nombre de questions et de tâches qu'ils peuvent gérer n'est pas limité à des scripts pré-écrits, mais reste lié aux garde-fous dictés par les data-scientists utilisés pour affiner les modèles. Les avatars numériques modifieront l'apparence et le comportement des assistants virtuels, ce qui permettra de renforcer la confiance des clients des banques.
De nouvelles technologies comme celle-ci promettent de faire de 2023 une année d'innovation passionnante dans tout le secteur. Mais toutes ces améliorations reposent sur la data science et nécessite donc le concours de data-scientists.
Or, le nouveau rapport d'enquête sur l'état de l'IA dans les services financiers, publié en janvier 2023, montre que le défi numéro un auquel sont confrontées les institutions financières est le recrutement et la fidélisation des data scientists. Pour attirer les meilleurs talents, les banques devront leur fournir l’informatique accélérée nécessaire à leur mission et tenir la promesse de ces innovations en 2023.
Kevin Levitt, Responsable développement commercial dans le secteur financier chez NVIDIA.
L'effondrement soudain de la place de marché de crypto-monnaies FTX constitue un excellent exemple de la vitesse à laquelle des risques inconnus peuvent se manifester pour les entreprises. Les entreprises financières se tournent progressivement vers l'IA pour la gestion des risques, car la nécessité du calcul de risques en temps réel est plus forte que jamais.
Les techniques de simulation utilisées pour évaluer le risque dans le cadre du commerce des produits dérivés nécessitent des calculs intensifs et consomment généralement une grande partie de l'espace, de l'énergie et du refroidissement des centres de données. En 2023, ce qui prenait toute une nuit sur un ordinateur traditionnel prendra le temps d’une pause déjeuner voire moins sur un ordinateur accéléré. Une valeur en temps réel des sensibilités permettra de mieux gérer les risques et d'améliorer la valeur offerte aux investisseurs. L'IA et l'informatique accélérée semble devenir incontournables.
Cette technologie ne sera pas seulement utilisée pour les marchés de capitaux des banques mondiales. Elle s'appliquera également aux fonds spéculatifs, qui utiliseront le calcul accéléré pour entraîner les algorithmes à découvrir des signaux et à produire des prédictions plus précises. Ils déploieront des modèles de plus en plus grands et complexes en production pour saisir l'opportunité du marché et améliorer les rendements des investisseurs.
Cloud-first pour les services financiers
En 2023, les banques auront un nouvel impératif : devenir agile rapidement. Confrontées à la concurrence croissante d'institutions financières non traditionnelles, à l'évolution des attentes des clients découlant de leurs expériences dans d'autres secteurs, à des infrastructures héritées et à des vents contraires, les banques et autres institutions financières adopteront une approche de l'IA privilégiant le cloud.
Mais dans le secteur hautement réglementé des services financiers, certaines données ne peuvent pas être transférées vers le cloud en raison d'exigences de conformité, de lois sur la souveraineté des données ou d'autres réglementations internationales. Les banques constatent également que certaines charges de travail ont d'un coût prohibitif dans le cloud, notamment la formation de modèles linguistiques de grande envergure (LLM) qui constituent la base de nombreuses applications d'IA parmi les plus importantes d'une banque, des assistants virtuels et des chatbots à l'analyse du sentiment des appels de résultats et à la surveillance de la conformité des salles de marché.
Le secteur exige une résilience opérationnelle, un terme qui signifie que vos systèmes peuvent absorber et survivre aux chocs. Les banques rechercheront donc des solutions ouvertes, portables, renforcées et hybrides, notamment des logiciels d'IA qui fonctionnent à la fois dans des environnements sur site et dans le cloud, afin d'offrir un seul et unique tableau de bord à travers lequel elles pourront gérer les expériences de science des données et l'utilisation de l'infrastructure. Au fur et à mesure que les applications d'IA seront déployées en production, les banques devront acheter des contrats de support pour leurs logiciels d'IA plutôt que de s'en remettre à des solutions open-source soutenues par la communauté.
Miser sur l'IA générative
Cette année, le monde a été témoin de la sensation ChatGPT d'OpenAI, qui montre la puissance des LLM et de l'IA générative pour une variété de cas d'utilisation allant de la rédaction d'histoires à l'écriture de code logiciel. En 2023, les banques vont surfer sur cette vague pour permettre une gamme d'applications avec les LLM. L'IA générative peut être utilisée pour rédiger des e-mails personnalisés en fonction du profil ou du style de vie d'un client, aider les ingénieurs logiciels à améliorer leur code et aider les spécialistes du marketing à créer de meilleurs messages de vente croisée.
Comme indiqué précédemment, les banques ne pourront pas s'appuyer sur des solutions open-source formées à partir de corpus de données non traités comme celui utilisé dans ChatGPT. Elles auront besoin de cadres fiables pour construire, entraîner et affiner les modèles de compréhension de la parole et du langage naturel (NLU) accélérés par les GPU. Les LLM sont également basés sur des transformateurs, ce qui nécessite des calculs et des ensembles de données massifs pour les former. Sans le calcul accéléré, les banques devront supporter des coûts non budgétés étonnamment élevés et des délais de valorisation plus longs.
Donner un visage à la banque numérique
Le chatbot est un pilier de l'expérience du service client dans le secteur des services financiers depuis de nombreuses années. Cependant, de nombreux clients se disent frustrés par cette expérience, qui peut leur sembler froide et déconnectée. Les chatbots manquent en effet d’empathie et les banques investiront davantage dans les avatars numériques pour améliorer l'expérience client.
Les avatars numériques vont au-delà des chatbots et des règles pour apporter le contact visuel, les gestes et la synchronisation de la voix au mouvement du visage. Ils s'appuient également sur les LLM, de sorte que le nombre de questions et de tâches qu'ils peuvent gérer n'est pas limité à des scripts pré-écrits, mais reste lié aux garde-fous dictés par les data-scientists utilisés pour affiner les modèles. Les avatars numériques modifieront l'apparence et le comportement des assistants virtuels, ce qui permettra de renforcer la confiance des clients des banques.
De nouvelles technologies comme celle-ci promettent de faire de 2023 une année d'innovation passionnante dans tout le secteur. Mais toutes ces améliorations reposent sur la data science et nécessite donc le concours de data-scientists.
Or, le nouveau rapport d'enquête sur l'état de l'IA dans les services financiers, publié en janvier 2023, montre que le défi numéro un auquel sont confrontées les institutions financières est le recrutement et la fidélisation des data scientists. Pour attirer les meilleurs talents, les banques devront leur fournir l’informatique accélérée nécessaire à leur mission et tenir la promesse de ces innovations en 2023.
Kevin Levitt, Responsable développement commercial dans le secteur financier chez NVIDIA.
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Disclaimer: The text above is a press release that was not written by Finyear.com.
The issuer is solely responsible for the content of this announcement.
Avertissement : Le texte ci-dessus est un communiqué de presse qui n'a pas été rédigé par Finyear.com.
L'émetteur est seul responsable du contenu de cette annonce.
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Les avis financiers et/ou économiques présentés par les contributeurs de Finyear.com (experts, avocats, observateurs, bloggers, etc...) sont les leurs et peuvent évoluer sans qu’il soit nécessaire de faire une mise à jour des contenus. Les articles présentés ne constituent en rien une invitation à réaliser un quelconque investissement.
The financial and/or economic opinions presented by Finyear.com contributors (experts, lawyers, observers, bloggers, etc.) are their own and may change without the need to update the content. The articles presented do not constitute an invitation to make any investment.
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