77% des directions financières utilisent l’intelligence artificielle. Que ce soit pour accélérer les processus, identifier des opportunités, réduire des risques ou améliorer la prise de décision, l’IA est rapidement devenue un allié de premier ordre pour les professionnels de la finance.
L’adoption de l’intelligence artificielle par les services financiers
Adoptée par plus de ¾ des directions financières, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) permettent de prendre de meilleures décisions à tous les niveaux : processus financiers, services clients, gestion des risques, prévision budgétaire, amélioration du recrutement, rationalisation des achat, détection des fraudes, identification des opportunités, etc.
Finalement, toutes les décisions prises par les institutions financières peuvent être facilitées par l’intelligence artificielle. Mais surtout, ces technologies permettent aussi degagner un temps précieux sur certaines tâches chronophages. Ce qui laisse supposer une augmentation du rôle de l’IA dans le secteur de la finance.
C’est d’ailleurs ce que suggère le rapport élaboré par Workday avec ces quelques chiffres :
- 39 % des responsables financiers pensent que l’IA va bouleverser le secteur financier.
- 40% voient en l’IA un moyen d’apporter davantage de valeur stratégique.
- 30 % d’entre eux pensent que cette technologie pourrait augmenter les revenus et les bénéfices de leur entreprise.
- 26% des DAF se plaignent de la lourdeur et de la quantité de tâches administratives à accomplir
- 33% ne sont pas satisfaits de la perception de leur rôle au sein de leur entreprise.
Les avantages de l’IA pour le secteur de la finance
Souvent perçu comme conservateur, le secteur de la finance sait se montrer innovant en adaptant massivement l’intelligence artificielle. Et pour cause, cette technologie leur permet d’en tirer de nombreux bénéfices.
1 - Prendre des décisions plus éclairées
Fraude, spéculation, perte de revenus, fausses estimations,… Le secteur de la finance présente une multitude de risques. Chaque décision prise peut avoir des conséquences monétaires dramatiques. D’où l’importance de se baser sur des informations fiables et pertinentes. Ce qui suppose un travail de préparation de la donnée très conséquent. L’IA peut justement traiter, nettoyer et transformer de grands volumes de données financières en très peu de temps.
De même, l’analyse prédictive permet d’anticiper différents scénarios en fonction des événements actuels. À partir de ces analyses, il est plus facile de prévenir les risques et/ou de détecter des opportunités.
Les responsables financiers peuvent ainsi prendre des décisions plus éclairées et adopter une stratégie plus cohérente.
2 - Améliorer l'efficacité opérationnelle
Pour limiter les risques financiers, de nombreuses procédures sont mises en place. Mais ces procédures alourdissent fortement la charge de travail des professionnels de la finance. L’IA permet d’alléger cette charge en automatisant les tâches les plus chronophages. C’est notamment le cas en comptabilité pour le traitement des factures et des devis. Plutôt que de saisir manuellement chaque facture, l’IA peut s’en charger en quelques secondes. L’algorithme est capable d’analyser une photo de la facture, d’en extraire les informations importantes (nom du fournisseur, matériel vendu, coût, …) et de les retranscrire automatiquement dans le logiciel comptable.
Cette délégation de certaines tâches répétitives représente un gain de temps considérable pour les équipes. Elles peuvent se focaliser sur leur cœur de métier pour apporter encore plus de valeur à l’entreprise.
Selon une enquête OneStream, 80 % des leaders financiers pensent que l’IA va accroître la productivité et l’efficacité des services.
3 - Fidéliser les clients
Comme pour tout autre secteur d’activité, la fidélisation client est l’un des principaux enjeux du secteur de la finance. Or, la pénurie de talent rend la tâche plus difficile. En sous-effectif, les membres du support client ne peuvent pas toujours répondre efficacement aux demandes de leurs clients, créant ainsi une certaine frustration. L’intelligence artificielle permet de combler ces lacunes, et notamment l’IA générative appliquée à la finance. Et pour cause, il est possible de mettre en place un chatbot pour répondre aux questions les plus fréquentes des clients. De leur côté, les équipes se concentrent sur les problématiques les plus complexes afin de fournir à leurs clients une satisfaction maximale.
IA et finance - 3 exemples d’application
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’applique à presque tous les domaines du secteur de la finance. Voici quelques exemples concrets :
- Les trading boxs : ils sont capables d’analyser des séries temporelles afin de réagir plus rapidement pour toutes les fluctuations sur les marchés boursiers
- Le dispositif “foncier innovant” : il s’agit de cumuler l’IA, la valorisation des données et les prises de vue aériennes de l’IGN pour les taxes foncières. Ce faisant, les services de contrôles fiscaux peuvent détecter plus facilement des fraudes.
- La lutte contre le blanchiment d’argent : les algorithmes de classification supervisée ont été entraînés sur des exemples de transactions normales et de transactions illicites. Ils sont capables de les différencier et de détecter rapidement des schémas de blanchiment.
