La fintech, ou la contraction du mot finance et du mot technologie, est l’utilisation de la technologie pour améliorer et automatiser la fourniture et l’utilisation des services financiers. Cela peut inclure tout, des applications bancaires mobiles aux plateformes d’investissement en ligne en passant par les échanges de crypto-monnaie. La Fintech a pour vocation de rendre les services financiers plus accessibles, efficaces et sécurisés pour les particuliers comme pour les entreprises.
Fintech, Intelligence Artificielle (IA) et ChatGPT
Récemment, les modèles d’IA (intelligence artificielle) , tels que ChatGPT, ont montré des capacités exceptionnelles dans leur potentiel de révolutionner un nombre important d’industries, notamment celles des secteurs de la fintech et de la banque, et ceci de plusieurs manières. Dans cet article nous allons tenter d’explorer les domaines qui pourraient bénéficier de l’émergence actuelle de modèles d’A.I. (Artificial Intelligence) tel que Chat GPT.
En voici quelques exemples.
L’automatisation du secteur bancaire
Ces algorithmes peuvent automatiser de nombreuses tâches de routine actuellement effectuées par des employés humains dans le secteur financier. Cela peut inclure des éléments tels que :
- l’ouverture de compte,
- la détection de fraude
- et les contrôles de conformité.
Les modèles d’IA sont entraînés pour détecter les schémas et les anomalies pouvant indiquer une activité frauduleuse, ce qui permet aux institutions financières d’identifier et de prévenir plus facilement la fraude.
Cependant, il est important de noter que l’utilisation de l’IA dans le secteur financier soulève également d’importantes questions éthiques et réglementaires, telles que des problèmes de transparence, de sécurité des données et le potentiel de partialité. Il est important que l’industrie réponde à ces préoccupations lorsqu’elle développe et met en œuvre des systèmes alimentés par l’IA.
L’amélioration du service client à distance
Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir un service client 24h/24 et 7j/7, répondant aux questions et résolvant les problèmes plus rapidement et plus efficacement que les représentants humains du service client. Les chatbots sont déjà beaucoup utilisés par l’industrie, cependant, les capacités récemment démontrées par Chat GPT révèlent qu’ils sont actuellement nettement en dessous des possibilités de conversation démontrées par les modèles d’IA les plus évolués comme ChatGPT.
Certains conseils financiers personnalisés
Ce type d’algorithme a aujourd’hui la faculté d’analyser des données sur la situation financière d’un client et de fournir des recommandations personnalisées pour les investissements, l’épargne et d’autres décisions financières.
La gestion des risques financiers
Les modèles d’IA ont la capacité d’analyser de grandes quantités de données pour identifier les modèles et les risques potentiels, ce qui peut aider les institutions financières à prendre des décisions plus éclairées concernant les prêts et d’autres activités.
Notation de crédit ou scoring
Comme indiqué précédemment, les modèles d’IA sont utiles pour analyser de grandes quantités de données sur les antécédents financiers des candidats, telles que les antécédents de crédit, les habitudes de dépenses et les revenus, afin de fournir une évaluation plus précise de sa solvabilité. Une I.A. suffisamment entraînée pourrait elle-même être capable d’appréhender au mieux la capacité de l’emprunteur, et ceci afin d’optimiser au maximum ce à quoi il pourrait prétendre.
Trading et investissement
Les applications d’IA peuvent également être formées pour analyser les données du marché dans son ensemble et prendre des décisions de négociation ou d’investissement en temps réel, ce qui pourrait aider les traders et les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées.
Anti-Money Laundering (AML) et Know Your Customer (KYC)
Ces outils nouvelle génération ont aussi la possibilité d’être formés pour détecter des schémas et des anomalies pouvant indiquer un blanchiment d’argent ou d’autres activités illégales, ce qui peut aider les institutions financières à se conformer aux réglementations AML et KYC.
L’automatisation intelligente
Ces robots sont souvent utilisés pour automatiser des processus tels que le traitement des factures, la gestion des contrats et la documentation de conformité, ce qui peut aider à gagner du temps et à réduire les erreurs.
L’analyse prédictive
Grâce à leur capacité d’analyse de grandes quantités de données, ces processus d’imitation de l’intelligence humaine, sont aujourd’hui capables de faire des prédictions sur le comportement futur des clients et des marchés. Cela peut aider les institutions financières à identifier de nouvelles opportunités.
Algorithme : des atouts mais aussi des limites
Toutes ces utilisations ont le potentiel d’améliorer l’efficacité du secteur financier, mais soulèvent également des inquiétudes concernant la sécurité et la confidentialité des données, la transparence et le risque d’erreurs ou de biais dans la prise de décision. Pour cette raison, il est important pour l’industrie de s’assurer que les modèles d’IA sont développés et mis en œuvre de manière transparente, équitable et conforme à toutes les réglementations applicables.
Il existe de fait des risques associés à l’utilisation accrue de ces programmes informatiques dans l’industrie de la Fintech.
La sécurité des données en fait partie.
Les modèles d’IA reposent sur de grandes quantités de données pour fonctionner, et ces données sont souvent sensibles et personnelles. Il existe un risque que ces données soient volées ou utilisées à mauvais escient, ce qui pourrait avoir de graves conséquences pour les individus et les organisations.
Les biais et la discrimination qui peut en découler.
L’I.A. doit être entraînée sur des données, et toute information peut contenir un biais, ce qui peut amener le modèle à prendre des décisions discriminatoires à l’encontre de certains groupes de personnes. Cela peut être particulièrement préoccupant dans des domaines tels que les prêts, où des AI ou Artificial Intelligence en anglais peuvent être utilisés pour évaluer le demandeur.
Certains modèles d’IA sont loin d’être transparents et sont considérés comme des « boîtes noires » car il est difficile de comprendre comment ils prennent des décisions. Il est important de garder le contrôle sur les prises de décisions finales et de pouvoir les contester si besoin.
Le chômage des postes devenus inutiles
Les pertes d’emploi peuvent aussi être un des risques ou conséquence de l’utilisation accrue de l’automatisation de certaines tâches par l’IA qui pourrait entraîner le chômage de beaucoup de d’employés. Les machines remplacent déjà les travailleurs humains dans bon nombre de domaines, et l’IA contribue à accélérer ce phénomène.
Aussi, l’utilisation de l’IA dans le secteur financier est un développement relativement nouveau, et il existe actuellement un manque de réglementation pour régir son utilisation. Cela peut être difficile pour les organisations et entreprises de s’assurer qu’elles emploient l’AI d’une manière éthique et en respect des personnes affectées par leur utilisation.
Il est aujourd’hui nécessaire d’élaborer des réglementations et des lignes directrices pour l’utilisation de l’IA dans le secteur financier afin de garantir que ces risques soient minimisés et que les individus et les organisations soient protégés.
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