Selon IDC, les dépenses des entreprises en intelligence artificielle devraient bondir de 166 milliards de dollars en 2023 (152 Md€) à plus de 400 milliards en 2027 (367 Md€). Les entreprises financières, et notamment les banques, forment le moteur de cette croissance ultrarapide. En 2027, elles devraient investir à elles seules près d’un quart de la somme totale : 97 milliards de dollars, soit 89 milliards d’euros. Le FMI, qui cite ces chiffres dans une étude publiée en fin d’année dernière, voit l’IA bouleverser tous les domaines de la finance.
Dans la banque en particulier, selon une étude publiée début mars par McKinsey, la capacité de l’IA générative à modéliser des analyses, automatiser des tâches manuelles et synthétiser du contenu non structuré est déjà en train de changer la manière de gérer les risques et de respecter les réglementations.
Parmi les cas d’usage les plus prometteurs de l’IA générative, McKinsey recense la gestion du risque (crédit, cybernétique, climatique…), mais aussi la conformité réglementaire, la lutte contre la criminalité financière et notamment le blanchiment et le financement du terrorisme, la modélisation et l’analyse de données…
Une nouvelle gestion du risque et de la conformité
Pour le risque de crédit, par exemple, l’IA peut résumer les informations sur les clients pour informer les décisions de crédit et rédiger les mémos de crédit et les contrats. Les fonctions de risque semblent destinées à évoluer vers la création de centres d’intelligence des risques alimentés par l’IA, offrant une automatisation des rapports, une transparence des risques améliorée, une efficacité accrue dans la prise de décision liée aux risques, et une automatisation partielle dans la rédaction et la mise à jour des politiques et procédures. Cela pourra libérer les professionnels du risque pour conseiller les lignes d’affaires sur la prévention stratégique des risques, sur le développement de nouveaux produits et sur les décisions commerciales stratégiques.
L’IA générative peut également jouer un rôle dans la conformité réglementaire en servant d’expert virtuel réglementaire et politique, en automatisant la vérification de la conformité réglementaire et en fournissant des alertes pour les violations potentielles. En matière de criminalité financière, l’IA générative peut générer des rapports d’activités suspectes et automatiser la création et la mise à jour des évaluations du risque des clients.
Dans le domaine de la modélisation et de l’analyse de données, enfin, l’IA générative peut accélérer la migration des langages de programmation hérités et automatiser la surveillance des performances des modèles.
La plus grande banque américaine, JP Morgan Chase, a ainsi recensé plus de 300 cas d’usage, dans ses différents métiers, de la prospection au marketing, via la gestion du risque, la prévention de la fraude, les paiements… Elle investit 15 milliards de dollars par an dans l’IA et le numérique, où travaillent 20% de ses 300 000 employés.
Pour en savoir plus :
- McKinsey, How generative AI can help banks manage risk and compliance, 2024
- IMF, AI’s reverberations across finance, décembre 2023
- JP Morgan
- BNP Paribas, The Rise of AI Assistants: Hedge Fund Managers and ChatGPT, juillet 2023
- Built In
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_8e9eaae25af54a5c85b1df054afc1051
