L'intelligence artificielle (IA) est très prometteuse pour les banques, car elle améliore l'efficacité des opérations quotidiennes. Cet outil simplifie et accélère également les analyses complexes et la modélisation des risques.
Selon Business Insider , l'IA révolutionne Wall Street depuis de nombreuses années, alors que la plupart des transactions étaient et sont encore effectuées par des algorithmes. En traitant les informations reçues, en les analysant et en prenant des décisions d'achat ou de vente, les algorithmes contribuent à réaliser 60 à 75 % des transactions quotidiennes à Wall Street, le centre financier de New York (États-Unis). Cependant, la question est désormais de savoir si ce taux peut être supérieur et si l'IA remplacera complètement le travail humain dans la recherche de profits.
Course aux applications de l'IA
Wall Street s'attend à ce que l'IA ait un impact majeur sur le trading financier. Selon une enquête de JPMorgan, l'une des plus anciennes sociétés de services financiers au monde , dont le siège social est à New York, jusqu'à 53 % des traders estiment que l'IA, ou l'apprentissage automatique, sera la technologie la plus influente sur le trading au cours des trois prochaines années (contre 25 % en 2022).
Selon de nouvelles données d'Evident Consulting (USA), dans les banques les plus développées, environ 40 % des postes de recrutement sont liés à l'IA, tels que les ingénieurs de données et quantitatifs, les administrateurs...
Eigen Technologies, une société technologique basée à New York qui fournit des services d'IA à des banques telles que Goldman Sachs et ING, a déclaré que les demandes d'IA des banques ont quintuplé au premier trimestre 2023 par rapport à la même période l'année dernière.
Alexandra Mousavizadeh, PDG et cofondatrice d'Evident, a déclaré que le lancement de ChatGPT par l'entreprise américaine Open AI en novembre 2022 avait sensibilisé les dirigeants bancaires au potentiel de l'IA dans le secteur bancaire, car elle offre de nombreuses perspectives. « Le coût des talents en IA a considérablement augmenté. Une course à l'IA est lancée », a-t-elle souligné.
De plus en plus de banques de Wall Street adoptent la technologie de l’IA.
Un exemple typique d'utilisation de l'IA dans le secteur financier et bancaire est le développement d'un produit par le plus grand groupe bancaire privé allemand, Deutsche Bank, capable d'analyser si les investissements de ses clients sont à risque ou non. La banque utilise également cet outil pour trouver des fonds, des actions et des obligations qui répondent aux besoins et aux attentes de chaque client.
Kirsten Anne Bremke, responsable mondiale des solutions de données de la Deutsche Bank, est enthousiasmée par la combinaison de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine.
Le groupe bancaire et financier multinational néerlandais ING utilise l'IA pour détecter les défaillants potentiels. De son côté, Morgan Stanley est en course pour utiliser l'IA lors de tests de nouvelles technologies, utilisant des modèles de langage large (MLL). Morgan Stanley détient actuellement un brevet pour un modèle qui utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour identifier les informations de la Réserve fédérale américaine (Fed) indiquant des politiques strictes ou accommodantes, l'aidant ainsi à prédire les mesures de politique monétaire.
JPMorgan a des projets similaires. Dans un dépôt de brevet déposé en mai, la banque a annoncé avoir créé un produit similaire à ChatGPT qui pourrait aider les investisseurs à choisir les actions les plus pertinentes. Des données probantes montrent que, grâce à une campagne publicitaire mondiale, JPMorgan a recruté 3 651 personnes liées à l'IA entre février et avril, soit près du double de ses concurrents Citigroup et Deutsche Bank.
Les traders à la Bourse de New York
Steven Burrows, directeur du cabinet d'avocats multinational Fieldfisher, a déclaré que les banques utilisent l'IA pour proposer de meilleures solutions de couverture, grâce à des outils tels que les swaps de taux d'intérêt et les produits dérivés sur actions, ce qui leur permet d'offrir de meilleurs prix à leurs clients. Yuriy Nevmyvaka, responsable de l'apprentissage automatique chez Morgan Stanley (États-Unis), a quant à lui déclaré : « Chaque entreprise, chaque bureau de négociation et chaque équipe d'investissement s'efforce de comprendre l'IA en profondeur. »
La banque américaine Wells Fargo utilise des modèles de langage à grande échelle pour déterminer les informations que les clients doivent communiquer aux autorités de régulation et ainsi améliorer leurs processus opérationnels. De son côté, la banque française BNP Paribas utilise des chatbots pour répondre à ses clients et utilise l'IA pour détecter et prévenir la fraude et le blanchiment d'argent. De même, Cast, l'outil de surveillance et d'analyse par IA de la banque française Société Générale, utilise sa puissance de calcul pour détecter d'éventuelles pratiques répréhensibles sur les marchés financiers.
Les gouvernements s'efforcent de trouver des moyens de réglementer les outils d'IA
Transparence et efficacité
La promotion de l’application de l’IA dans les secteurs financier et bancaire, bien qu’apportant des changements positifs, pose également des défis importants pour le marché financier : du risque de perte d’emploi à la transparence et à l’efficacité de cette technologie.
Premièrement, le risque de pertes d'emplois futures est élevé. Les analystes de Goldman Sachs craignent que 300 millions d'emplois à temps plein dans le monde soient automatisés par l'IA. Ce chiffre pourrait concerner 35 % du secteur commercial et financier américain.
Le milliardaire Warren Buffett, président de Berkshire Hathaway Inc., a exprimé son inquiétude lors de l'assemblée générale annuelle de l'entreprise le 6 mai : « Quand une technologie peut accomplir toutes sortes de tâches, je suis un peu inquiet. Car je sais que nous ne pouvons pas inverser cette tendance. » Partageant le même point de vue, Brian Moynihan, PDG de Bank of America, a estimé que l'IA pouvait apporter de grands avantages et contribuer à réduire de nombreuses tâches, mais qu'il était important de comprendre le fonctionnement des flux de travail et des prises de décision.
Bien que l’application de l’IA ait des impacts positifs, elle comporte également des défis.
Deuxièmement, la transparence est un enjeu qui requiert une attention particulière lors du développement de l'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire et financier. Les banques sont tenues d'effectuer leurs transactions et de prendre des décisions commerciales en s'appuyant sur des sources d'information authentiques. Selon l'experte Anne Beaumont, associée du cabinet d'avocats Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (États-Unis), une fois l'utilisation de l'IA généralisée, il sera difficile d'expliquer aux clients et aux dirigeants sur quelles données la banque fonde ses décisions et si leur utilisation est valide ou non.
De plus, selon le professeur d’ informatique et de technologie Alan Blackwell de l’Université de Cambridge (Royaume-Uni), les banques doivent utiliser le big data provenant de nombreuses sources différentes pour « former » les outils d’IA et de nombreux problèmes en découleront également.
Troisièmement, le coût de développement et d'exploitation des outils d'IA est très élevé. Lewis Z. Liu, fondateur et PDG d'Eigen Technologies, a déclaré que le coût estimé de l'utilisation d'un modèle linguistique complet pour répondre aux questions des clients est d'environ 14 dollars par question, tandis que celui d'une réponse par un avocat n'est que de 6 dollars par question.
Bien que le rôle de l'IA ne soit pas nouveau dans les transactions à Wall Street, de nombreux analystes évoquent un avenir où l'IA pourrait complètement remplacer l'humain dans les transactions financières et générer des profits, notamment dans un contexte d'explosion et de généralisation de l'IA. Aujourd'hui, les banques se lancent dans une course effrénée au développement et à l'application de l'IA pour accroître leur efficacité opérationnelle, favorisant ainsi des changements rapides dans le secteur bancaire et financier à court terme. Cependant, les cabinets de conseil sont tous convaincus que les banques doivent clairement identifier les domaines où l'IA créera une valeur exceptionnelle afin de définir une stratégie claire pour son application. De plus, il est nécessaire de se concentrer sur la formation des employés, le recrutement de nouveaux experts et la mise en place d'un nouveau cadre de gestion des risques pour gérer les problématiques liées à l'IA, les contextes politiques flous en matière d'application de l'IA, ainsi que les questions liées à l'exactitude des données.
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