L'intelligence artificielle (IA) est très prometteuse pour les banques, car elle améliore l'efficacité des tâches quotidiennes. Cet outil simplifie et accélère également les analyses complexes et la modélisation des risques.
Selon Business Insider , l'IA a révolutionné Wall Street depuis de nombreuses années, la plupart des transactions étant et étant toujours 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, 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 mondiale 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 Open AI en novembre 2022 a sensibilisé les dirigeants bancaires au potentiel de l'IA dans le secteur bancaire, compte tenu de ses 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 excellent exemple d'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire et financier est celui de la Deutsche Bank, le plus grand groupe bancaire privé allemand. Elle a développé un produit capable d'analyser les risques liés aux investissements de ses clients. La banque utilise également cet outil pour trouver des fonds, des actions et des obligations adaptés aux besoins et aux souhaits 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.
ING, groupe bancaire et financier multinational néerlandais, utilise l'IA pour détecter les défaillants potentiels. Morgan Stanley, quant à lui, se lance dans la course à l'IA et teste de nouvelles technologies utilisant un modèle de langage étendu (MLE). Morgan Stanley détient actuellement un brevet pour un modèle utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour identifier les informations de la Réserve fédérale américaine (Fed) reflétant 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. JPMorgan a annoncé 3 651 offres d'emploi liées à l'IA dans le monde entre février et avril, soit près du double du nombre de ses concurrents Citigroup et Deutsche Bank, selon les données d'Evident.
Les traders à la Bourse de New York
Les banques utilisent l'IA pour mieux adapter leurs 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, explique Steven Burrows, directeur du cabinet d'avocats multinational Fieldfisher. « Chaque entreprise, chaque bureau de négociation et chaque équipe d'investissement s'efforce de comprendre l'IA », explique Yuriy Nevmyvaka, responsable de l'apprentissage automatique chez Morgan Stanley.
La banque américaine Wells Fargo utilise des modèles de langage à grande échelle pour déterminer les informations que ses clients doivent communiquer aux autorités de régulation et pour améliorer ses processus métier. Parallèlement, 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 basé sur l'IA de la banque française Société Générale, utilise sa puissance de calcul pour détecter d'éventuelles pratiques répréhensibles sur les marchés financiers.
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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 quelque chose 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 sujet de préoccupation majeur dans le cadre du développement de l'IA dans le secteur bancaire et financier. Les banques sont tenues d'effectuer des transactions et de prendre des décisions commerciales sur la base de sources d'information authentiques. Selon l'experte Anne Beaumont, associée au sein 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 Alan Blackwell, professeur d' informatique et de technologie à 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 étendu 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 dans les transactions à Wall Street ne soit pas nouveau, de nombreux analystes évoquent un avenir où l'IA pourrait complètement remplacer l'humain dans la réalisation des 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 évolutions rapides du secteur bancaire et financier dans un avenir proche. Cependant, les cabinets de conseil estiment tous que les banques doivent clairement identifier les domaines où l'IA créera une valeur exceptionnelle afin d'élaborer une stratégie claire d'application de l'IA. 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, le flou politique entourant son application et les questions liées à l'exactitude des données.
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