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L’IA dans la finance – ce que vous devez savoir

par  mars 22, 2021 | 6 minutes de lecture

Pour les services financiers, les implications des nouvelles fonctionnalités de traitement des données comme l’IA et l’apprentissage automatique sont énormes. D’autant plus que les équipes financières sont plus que jamais submergées de données et de demandes. Ici, nous souhaitons explorer certains des défis les plus courants auxquels les équipes financières sont confrontées et comprendre pourquoi l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pourraient constituer une bonne solution. 

Le secteur financier a connu une évolution rapide en termes de responsabilités et de capacités au cours des dernières années, s’efforçant de suivre la transformation numérique des entreprises. Les technologies utilisées par les services financiers ont également évolué rapidement. La pandémie de COVID n’a fait qu’accélérer des processus déjà en marche. 

Ces changements comprennent des évolutions de la méthodologie utilisée pour les prévisions, des changements dans la façon dont les entreprises effectuent la planification et la budgétisation, ainsi que des changements dans le rôle du service financier au sens large dans les opérations. Mais, plus que toute autre chose, les données constituent le moteur de ces changements. 

Pourquoi l’afflux de données exige l’adoption de nouveaux outils ?

Le volume considérable de données disponibles constitue une arme à double tranchant pour une fonction d’analyse et de planification. D’une part, il permet d’établir des prévisions plus précises que jamais et de simuler avec précision les effets de différents scénarios sur la santé financière de votre organisation.  

D’autre part, il crée une nouvelle poussée de la demande qui pourrait menacer de surcharger les capacités de vos équipes.  

Et cette demande ne peut être satisfaite que par une nouvelle génération d’outils intelligents. Ces outils permettent aux équipes de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée comme la prise de décision stratégique, la modélisation et la planification de scénarios, tout en laissant le tri et le traitement des données aux robots. 

Entrez dans l’IA et l’apprentissage automatique

Loin d’être des concepts de science-fiction, l’« intelligence artificielle » et l’« apprentissage automatique » sont en fait, dans de nombreux cas, des extensions de principes déjà existants dans les logiciels d’entreprise. L’IA dans le secteur bancaire et financier est un domaine qui suscite un intérêt croissant, qu’il s’agisse de transactions automatisées ou de gestion et d’atténuation des risques.

Ces technologies permettent aux outils – comme les plateformes ERP Cloud – de s’« entraîner » par rapport aux données entrantes afin d’automatiser la segmentation, le marquage, le stockage et le rappel des données pour une multitude de tâches. Il n’est donc plus nécessaire de procéder au marquage manuel et au « nettoyage » fastidieux des ensembles de données avant leur utilisation. 

L’application de l’intelligence artificielle dans le secteur financier

L’IA et l’apprentissage automatique effectuent une partie du travail à la place de vos équipes (en particulier les tâches à faible valeur ajoutée), et garantissent des données de haute qualité pour vos systèmes. Vous pouvez ainsi effectuer davantage de tâches à forte valeur ajoutée, et ce, plus rapidement. Tout cela permet d’éviter le principal problème lié à l’utilisation de la technologie pour créer des modèles de planification – telles entrées, telles sorties. 

Mais au-delà d’un travail de meilleure qualité et d’un niveau de précision plus élevé, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent apporter quelque chose de totalement nouveau dans le monde de la finance. 

Vers des prévisions automatisées

Supposons qu’au lieu d’établir vos prévisions plus rapidement, vous puissiez choisir les pilotes à explorer, appliquer vos données à un modèle IA/ML, vérifier les résultats lorsque vous incluez un nouveau pilote ou révisez un pilote existant, puis l’inclure ou l’exclure uniquement si ses effets sont significatifs.  

Cette fonctionnalité vous permettrait non seulement d’établir des prévisions instantanées par rapport à n’importe quel nombre de variables, mais aussi de créer un modèle totalement automatisé qui améliorera en permanence la qualité de vos prévisions grâce à l’apprentissage continu du modèle d’apprentissage automatique lors de la mise à jour de vos ensembles de données. 

L’IA et l’apprentissage automatique réduisent le temps consacré aux tâches sans valeur ajoutée, garantissent la qualité des données et fournissent des analyses qui augmentent l’agilité stratégique de votre équipe et sa capacité à apporter une valeur ajoutée à l’organisation. Tout cela simplifie le travail sans modifier les fonctions et les compétences de base. Cela se traduit par une approche de la gestion des risques qui peut prendre en compte toutes les variables, tout en étant à la fois pratique et opportune. 

Répondre simplement et rapidement aux questions complexes

Grâce à la capacité de traitement des systèmes modernes basés sur le cloud, l’IA peut analyser des ensembles de données volumineux et complexes – au sein et en dehors de votre organisation – de manière plus efficace et plus précise que les humains.  

Et au-delà des calculs, cela signifie pour la première fois qu’il est désormais possible pour les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique d’analyser des données non structurées. L’analyse et le traitement des mots et des phrases clés dans des documents, des recherches, vos dossiers, et même des reportages et des discussions en ligne vous permettent de déterminer avec précision les tendances de votre secteur et de comprendre leur impact sur votre organisation. Vous pouvez également déterminer la marche à suivre pour vous prémunir contre les risques et tirer parti des opportunités. 

Tout cela aidera votre service à remplir son objectif, à savoir permettre aux autres équipes de l’organisation d’innover et de mieux travailler. 

Comment l’IA dans la finance peut soulager vos équipes

Au-delà de ces utilisations plus avancées, l’utilisation la plus incontestable de l’IA dans les services financiers est nettement plus banale. Un système d’IA peut être entraîné avec une relative facilité pour prendre des décisions de base de type « oui » et « non » à partir de données déterminées.  

Ainsi, de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée qui prenaient une grande partie du temps de vos équipes, notamment la conformité réglementaire, peuvent être confiées aux machines. Tout le monde peut alors se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée, ce qui n’est pas négligeable si l’on considère que 33 % du temps moyen d’un professionnel est consacré à l’administration. 

Assurez-vous de disposer des bonnes personnes

L’IA en comptabilité et finance oblige les directeurs financiers à repenser les méthodes de travail de leurs équipes et à choisir avec soin les personnes qui feront partie de ces équipes. Dans certains cas, de nouvelles fonctions seront nécessaires. Votre stratégie en matière d’IA doit donc être soigneusement étudiée en fonction de la stratégie globale de votre organisation en matière de ressources humaines. 

Le service financier n’est pas prêt d’être entièrement automatisé. En effet, l’IA n’entraînera pas tant le remplacement des personnes par des machines qu’une évolution des fonctions de vos employés. Le plus souvent pour le mieux. 

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