Le marché financier est en constante évolution et l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important. À mesure que les technologies avancent, les institutions financières cherchent des moyens de s'adapter et d'innover pour rester compétitives. Selon une enquête mondiale récente de McKinsey, environ un tiers des grandes et moyennes entreprises utilisent déjà l'IA dans leurs opérations quotidiennes. De plus, 40 % d'entre elles augmenteront leurs investissements dans cette innovation, en raison des avancées exponentielles observées dans l'IA générative, principalement.
L'IA offre une gamme de solutions allant de l'analyse de grands volumes de données à l'automatisation de processus complexes, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle. Avec la capacité d'apprendre et de s'améliorer continuellement, les systèmes d'IA contribuent à transformer la manière dont les services financiers sont offerts et gérés.
L'application de l'IA sur le marché financier ne se limite pas seulement à l'automatisation des tâches. Elle est également utilisée pour améliorer l'expérience client, prévoir les tendances du marché, identifier les fraudes et gérer les risques de manière plus efficace. Les optimisations attirent l'attention des investisseurs sur le marché – Gartner prévoit déjà une augmentation des acquisitions d'entreprises basées sur l'IA, ainsi que l'utilisation de la technologie pour améliorer les processus, comme indiqué dans les tendances en matière de fusions et acquisitions.
Le spécialiste Thiago Oliveira, PDG et fondateur de Monest – une entreprise de récupération d'actifs par le biais de la recouvrement de créances par intelligence artificielle –, explique qu'aujourd'hui la technologie est très bien acceptée par les entreprises et a permis d'obtenir de bons résultats dans ses applications. Cela apporte au marché une gamme de possibilités de nouvelles affaires et de nouvelles créations de produits. Aujourd'hui, tout ce que les entreprises envisagent de faire, elles penseront à comment utiliser l'IA pour améliorer le processus et offrir une meilleure expérience à l'utilisateur, souligne-t-il.
Ce n'est pas différent sur le marché financier. Le secteur devient de plus en plus dynamique et réactif aux changements, permettant aux entreprises de s'adapter rapidement à de nouvelles opportunités et défis tels que : efficacité opérationnelle avec l'optimisation des processus internes, prise de décision précise, accessibilité et commodité pour les clients, innovation et création de nouveaux produits, cybersécurité et réduction des coûts ainsi que des risques de fraude.
Parmi les tendances de l’IA identifiées pour le marché financier, on trouve :
- Automatisation des processus robotisés (RPA)
L'automatisation robotisée des processus (RPA) est largement adoptée pour automatiser les tâches routinières et répétitives, telles que le traitement des transactions, la vérification de conformité et la gestion des comptes. Cette automatisation augmente non seulement l'efficacité opérationnelle, mais réduit également les coûts et minimise les erreurs humaines, permettant aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques.
- Analyse de Big Data et apprentissage automatique
L'analyse de grands volumes de données utilisant des techniques d'apprentissage automatique aide les institutions financières à obtenir des insights plus approfondis sur les comportements des clients, les tendances du marché et les risques potentiels. Cela permet une prise de décision plus éclairée et des stratégies d'investissement plus précises. Des modèles prédictifs avancés sont utilisés pour prévoir les mouvements du marché, identifier les schémas de fraude et personnaliser les offres de produits.
- Assistants virtuels et chatbots
Les assistants virtuels et chatbots basés sur l'IA deviennent une partie essentielle du service client dans le secteur financier. Ils peuvent répondre aux demandes des clients en temps réel, fournir une assistance personnalisée et effectuer des transactions simples, améliorant ainsi l'expérience client et réduisant la charge de travail des agents humains.
- Gestion des risques et détection des fraudes
L'IA est utilisée pour améliorer les systèmes de gestion des risques et de détection de la fraude. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel pour identifier des activités suspectes et des anomalies qui pourraient passer inaperçues par les méthodes traditionnelles. Cela permet une réponse plus rapide et efficace aux menaces de sécurité.
- Trading algorithmique
Le trading algorithmique, ou trading automatisé, utilise des algorithmes d'IA pour exécuter des transactions sur le marché financier en se basant sur des paramètres prédéfinis et des analyses de données en temps réel. Ces algorithmes peuvent réagir aux changements du marché en fractions de seconde, profitant d'opportunités de trading qui seraient impossibles à détecter et à exécuter pour des traders humains avec la même rapidité.
Pour les entreprises souhaitant commencer à appliquer l'IA dans leurs processus, il est nécessaire d'adopter une approche stratégique et bien planifiée, en commençant par identifier les processus appropriés à l'automatisation, sélectionner des outils sécurisés et développer des modèles d'IA robustes pour l'analyse prédictive et la détection de fraudes.
Le spécialiste Thiago Oliveira explique également que l'intégration de ces technologies avec les systèmes existants et la surveillance continue de leur performance garantiront non seulement une efficacité opérationnelle, mais aussi une prise de décision plus éclairée et une expérience client améliorée grâce à des interactions automatisées et personnalisées. Il est certain que l'IA dicte l'avenir. Il faut savoir quelles seront les entreprises qui profiteront de cette vague d'opportunités d'innovation. Ceux qui ne s'adapteront pas resteront certainement derrière dans cette course technologique, conclut-il.
