
L'intelligence artificielle pour la finance
Pour la majorité de la population, intelligence artificielle rime avec Chat GPT ou robots d’Elon Musk. En revanche, ces technologies, bien qu’assez anciennes, transforment aujourd’hui en profondeur le secteur de la Finance, bousculant les modèles traditionnels pour ouvrir la voie à des solutions plus rapides, plus fiables et plus accessibles.
Des prévisionnels automatiques et fiables, à la détection de fraudes, en passant par l’automatisation des processus de conformité, l’IA est devenue une force motrice incontournable pour les institutions financières désireuses de rester compétitives.
À une époque où les données sont le nouvel or noir, les capacités prédictives de l’IA permettent non seulement de mieux comprendre les besoins des clients, mais également d’anticiper les tendances du marché.
Dans cet article, et au travers des exemples très concrets, nous allons parcourir différentes applications de l’IA dans le domaine de la finance, en explorant comment elle redéfinit les métiers, optimise la gestion des risques et permet des économies substantielles. Découvrez comment cette révolution technologique façonne l’avenir du secteur financier.
Trading algorithmique
Sur les marchés financiers modernes, la vitesse, la précision et l’efficacité sont des enjeux essentiels. Les algorithmes de trading algorithmique peuvent être programmés pour exploiter une variété de stratégies, comme l’arbitrage, le suivi de tendance ou l’anticipation de (dé)croissance.
Le trading algorithmique repose sur des modèles mathématiques qui analysent les données historiques, et de plus en plus, sur des techniques d’apprentissage automatique, pour améliorer les performances et la précision des décisions.
Les traders peuvent ainsi analyser de vastes quantités de données en temps réel et exécuter un nombre colossal de transactions en quelques millisecondes.
Gestion des risques
Traditionnellement, pour évaluer la solvabilité d’un emprunteur, la banque s’appuie sur des critères fixes comme l’historique de crédit, le niveau d’endettement ou les revenus. Cependant, ces approches peuvent manquer de précision en cas de données complexes ou limitées.
Avec l’IA, des modèles de machine learning peuvent analyser des quantités massives de données variées, allant des transactions bancaires aux comportements en ligne, en passant par les actualités économiques.
Par exemple : un modèle d’IA peut détecter des signaux faibles indiquant qu’un client risque de se retrouver en défaut de paiement, comme des changements soudains dans ses habitudes de consommation ou des retards mineurs dans le paiement d’autres créances, voire, pondérer le risque rapporté au secteur d’activités dans lequel évolue ce client.
De plus, ces modèles s’améliorent au fil du temps grâce à l’apprentissage supervisé : en comparant leurs prévisions à la réalité (clients en défaut ou non), ils affinent leur capacité à prédire les risques.
Ainsi, l’IA aide les institutions bancaires à réduire leurs pertes, tout en optimisant leur portefeuille de crédits pour éviter des défaillances systémiques.
Détection et prévention de la fraude
L’apprentissage profond est utilisé pour analyser le comportement des clients et déclencher une alerte lorsque des habitudes de dépenses inhabituelles sont identifiées.
Par exemple, lorsqu’un client utilise une carte bancaire pour effectuer un achat en ligne, un modèle d’intelligence artificielle peut instantanément analyser la transaction et déterminer si elle est légitime ou potentiellement frauduleuse.
Comment ça fonctionne ?
1 – Analyse des données en temps réel :
Les algorithmes d’intelligences artificielle peuvent examiner plusieurs paramètres : le lieu de la transaction, le montant, l’heure, l’emplacement de la dernière transaction, et les habitudes d’achat du client. Par exemple, si un client fait habituellement des achats en France, mais qu’une transaction (même un retrait d’espèces) est enregistrée en Asie à une heure inhabituelle, cela peut déclencher un signal d’alerte.
2 – Modèles prédictifs :
Ces modèles identifient des schémas dans des milliers de transactions passées. Une transaction où une grande quantité de petits montants sont débités en très peu de temps pourrait, par exemple, indiquer une fraude via test de cartes volées. Il est donc possible pour tout site marchand, d’identifier l’adresse IP de l’utilisateur et la bloquer.
3 – Action automatique et ciblée :
Si un risque élevé est détecté, l’IA peut automatiquement bloquer la transaction et envoyer une notification au client. Elle peut également adapter en temps réel les seuils de paiement en ligne.
Grâce à ces systèmes, les institutions financières peuvent donc réagir aux comportements suspects plus vite (et sans surcoût) qu’un être humain, réduire les pertes financières liées à la fraude et surtout limiter l’impact sur les clients en réduisant les faux positifs (transactions légitimes bloquées par erreur).
Evaluation de crédits
Partons du principe de base que le rôle fondamental d’une banque est de prêter de l’argent et de le récupérer moyennant les intérêts. Dans ce cas, un crédit non octroyé équivaut à la perte d’un client potentiel.
Les méthodes classiques d’évaluation de crédits se basent sur des critères rigides tels que les revenus stables, l’ancienneté professionnelle ou l’historique bancaire. Un chef d’entreprise ou travailleur indépendant ayant des revenus fluctuants risque d’être considéré comme un emprunteur à risque, malgré sa capacité réelle à rembourser.
L’IA peut en revanche amener à une institution bancaire une analyse plus fine de la situation de l’emprunteur. Par exemple, les algorithmes d’analyse peuvent prendre en compte un ensemble de données variées et souvent négligées par les approches traditionnelles :
– Revenus mensuels sur plusieurs années pour détecter une tendance stable malgré des fluctuations saisonnières.
– Données comportementales (paiements réguliers des factures, gestion des comptes bancaires, réalisation d’épargne stable etc.).
– Profil social ou professionnel, comme l’évaluation des avis clients pour des freelances ou des entrepreneurs.
– L’évolution du marché sur lequel se positionne le chef d’entreprise.
Les modèles de machine learning identifient des signaux faibles suggérant une fiabilité financière, par exemple :
– Une progression constante des revenus, même si les montants varient.
– Un taux d’épargne ou de remboursement élevé, même avec un historique de crédit limité.
L’IA calcule alors un score de crédit beaucoup plus précis en prenant en compte la spécificité des données collectées. Elle peut ajuster en temps réel ses recommandations en fonction des nouvelles informations ajoutées au dossier. Les institutions financières accèdent ainsi à une clientèle plus large de profils atypiques (start ups, freelances, jeunes professionnels, chefs d’entreprises), tout en minimisant les risques.
Automatisation des processus
L’IA automatise les tâches répétitives et chronophages, permettant aux utilisateurs de traiter de grandes quantités de données plus rapidement et avec plus de précision. Par exemple, elle peut être utilisée pour la saisie automatique de données financières voire la réalisation de prévisionnels financiers. Nous avons précédemment réalisé un article présentant les défis de l’automatisation en finance d’entreprise.
Analyse prédictive
L’IA fournit une modélisation prédictive qui aide les organisations financières à anticiper les tendances du marché, les risques potentiels voire le comportement des clients. Nous avons précédemment réalisé un article présentant les étapes pour automatiser les prévisions financières.
Conformité et lutte contre le blanchiment d'argent
Les institutions bancaires ont l’obligation légale d’avoir une connaissance approfondie et actualisée de tous leurs clients, de leurs revenus et de leur patrimoine. Le non-respect de ces obligations les expose à une responsabilité disciplinaire, voire pénale.
Une institution bancaire doit donc examiner des milliers de transactions par jour pour identifier des activités suspectes. Les règles classiques, basées sur des seuils rigides (par exemple, signaler toute transaction supérieure à un certain montant), produisent souvent un grand nombre de faux positifs, ce qui surcharge les équipes de conformité et laisse potentiellement passer de véritables infractions.
Un modèle d’IA peut examiner en temps réel les flux de transactions pour détecter des comportements inhabituels ou suspects en comparant chaque transaction à des schémas historiques et à des scénarios typiques de blanchiment d’argent (ex. : structuration, opérations en plusieurs étapes pour masquer l’origine des fonds).
Certaines opérations peuvent aussi être subtiles et difficiles à repérer manuellement, comme des transferts répétitifs mais sur des durées aléatoires de petites sommes totalisant un montant important (smurfing).
Comment faire?
Chaque transaction ou profil est évalué par l’IA en fonction de plusieurs facteurs (provenance des fonds, nature des bénéficiaires, régularité des transferts). Un score de risque est attribué et les transactions dépassant un seuil sont signalées aux équipes de lutte contre le blanchiment d’argent (AML).
En se basant sur les retours des analystes (les transactions signalées comme inoffensives ou suspectes), l’algorithme affine progressivement ses critères pour améliorer la précision et éviter de surcharger les équipes.
Une fois les anomalies identifiées, l’IA compile un rapport clair et détaillé, prêt à être envoyé aux autorités compétentes si nécessaire.
Résultat: des institutions financières respectant mieux les régulations en détectant rapidement des activités suspectes, et une charge de travail réduite pour les équipes conformité grâce à une baisse des faux positifs.
Ces applications de l’IA transforment ainsi profondément le secteur financier, offrant des opportunités d’amélioration de l’efficacité, de la précision et de la personnalisation des services financiers, tout en engendrant des économies d’échelle impressionnantes.
Vous souhaitez mettre en place ce type de solutions au sein de votre entreprise? Contactez nous !