Le secteur FinTech a transformé de fond en comble la discussion autour de l’industrie des services financiers. Il a été le fer de lance d’une évolution vers des opérations plus rationalisées pour les institutions financières et a également rendu des processus autrement gênants et frustrants tellement plus pratiques pour l’utilisateur final.
Depuis son apparition au début des années 2000, le secteur FinTech s’est rapidement développé et a connu une multitude d’innovations au fil des ans. Le paysage technologique mondial étant dominé par des conversations autour de l’IA, ce n’était qu’une question de temps avant qu’elle ne devienne également un sujet de discussion dans le secteur FinTech.
Voici quatre cas d’utilisation de l’IA dans le secteur FinTech
1. Détection de la fraude
La fraude restera toujours un risque majeur pour les institutions financières. Les fraudeurs conçoivent des méthodes de plus en plus complexes et convaincantes pour commettre des fraudes, et les institutions financières doivent s’assurer qu’elles améliorent constamment leurs mécanismes de détection pour suivre ces progrès.
Diverses mesures ont été prises au fil des ans pour lutter contre la fraude financière. Les plateformes FinTech, par exemple, permettent aux prestataires de services de surveiller les transactions et l’activité des utilisateurs. Cependant, les méthodes traditionnelles de détection des fraudes sont sujettes aux faux positifs, ce qui peut entraîner le blocage ou l’annulation de transactions légitimes.
L’intégration de modèles d’IA peut permettre aux plateformes FinTech d’exploiter des capacités telles que l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et la reconnaissance des comportements et des modèles pour créer des mesures de détection de la fraude plus précises tout en minimisant les faux positifs.
2. Un service client basé sur l’IA générative
Les sociétés FinTech peuvent utiliser des modèles d’IA générative tels que GPT-4 pour fournir aux clients un service client conversationnel. Les capacités NLP de ces modèles d’IA permettent à l’utilisateur d’avoir des interactions presque humaines et personnalisées 24 heures sur 24 avec un agent d’IA. Les services fournis par ces agents peuvent varier en fonction de la nature de la demande : Ils peuvent aider à résoudre des incidents ou des demandes de service simples et répétitifs, en ne faisant appel à des agents du service clientèle humains que dans des circonstances particulières.
3. Recommandations financières intelligentes (robo-advisors)
Les robots-conseillers sont une innovation en plein essor dans le domaine de la FinTech, fondée sur l’IA. Ces conseillers sont soit des plateformes FinTech distinctes, soit des assistants virtuels inclus dans d’autres plateformes FinTech. Les robots-conseillers utilisent des algorithmes pour analyser les données recueillies directement auprès de l’utilisateur (généralement sous la forme d’une enquête lors de la création de son compte) et ses objectifs d’investissement et/ou ses données d’investissement historiques. Ces données sont ensuite utilisées pour fournir des conseils et des recommandations d’investissement personnalisés. Ces outils peuvent également aider à la prise de décision et être utilisés pour améliorer les connaissances financières de l’utilisateur.
Cette technologie pilotée par l’IA est extrêmement rentable tant pour le prestataire de services que pour le client, car elle peut réduire considérablement le besoin d’experts en investissement humains, en particulier dans le cas de méthodes d’investissement simples, directes et plus traditionnelles telles que la négociation d’actions. Ces outils peuvent également utiliser l’IA générative pour fournir des services plus conversationnels, comme décrit dans le point précédent. Toutefois, il convient de noter que les robots-conseillers ne remplaceront pas complètement les experts en investissement humains, car ils ne sont pas encore équipés pour gérer des investissements non conventionnels ou des services complexes tels que la planification successorale ou la gestion fiscale compliquée.
4. Le trading algorithmique
La négociation algorithmique est une approche automatisée de la négociation financière, fondée sur des règles. Cette méthode consiste à utiliser des algorithmes très complexes pour exécuter automatiquement la meilleure transaction possible en utilisant les données disponibles, qu’elles soient actuelles ou historiques (et parfois même des données futures recueillies à partir de modèles prédictifs). L’un des principaux objectifs du trading algorithmique est d’exécuter les transactions à grande vitesse, bien plus rapidement qu’il n’est humainement possible de le faire.
Des algorithmes complexes d’IA et d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour analyser de vastes ensembles de données relatives aux marchés financiers afin de rationaliser davantage ce processus. Ces modèles d’IA peuvent être utilisés pour identifier les tendances actuelles et futures du marché et faire des prédictions précises, ce qui ajoute une couche supplémentaire de précision et de fiabilité pour garantir l’exécution la plus efficace possible de la transaction.
L’intégration de l’IA est l’avenir de la FinTech
L’IA ouvre la voie à une FinTech plus efficace, permettant aux plateformes de fournir un service instantané, plus personnalisé et plus sûr aux utilisateurs, comme le démontrent ces cas d’utilisation.
À l’instar des tendances observées dans d’autres secteurs, l’IA promet de transformer encore davantage le secteur FinTech, en permettant aux institutions financières de mieux se préparer aux défis qui les attendent. Nous ne faisons qu’effleurer le potentiel de l’IA à transformer l’ensemble du secteur des services financiers.
Source : Top tips: Four compelling use cases for AI in FinTech by Eric Roshaan
