L'IA et le secteur financier : une combinaison parfaite ?

Les applications réelles de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) ont changé la donne pour le secteur financier, même si les changements sont progressifs. Si les banques et les institutions financières adoptent rapidement l'IA générative, qui promet notamment une croissance des bénéfices et une meilleure prise de décision, elle s'accompagne également de nouveaux risques qu'il convient de gérer.  

Dans cet article, nous allons explorer l'IA dans le contexte de l'industrie financière. Bien que son potentiel soit considérable, il est essentiel d'être conscient des risques qui existent, en particulier le risque de fraude en plein essor qui représente un défi de plus en plus important chaque jour. À mesure que l'IA s'accélère, les tactiques des acteurs de la menace visant à exploiter les systèmes financiers évoluent également, faisant de la lutte contre la fraude un front en constante évolution. 

Un bref aperçu de l'IA dans le secteur financier 

L'adoption de l'IA dans le secteur des services financiers a connu une croissance significative, l'IA prédictive devenant de plus en plus répandue tandis que l'IA générative commence tout juste à s'imposer.  

Malgré les hésitations initiales, les capacités de l'IA générative suscitent désormais de l'intérêt, les institutions financières cherchant à exploiter son potentiel en conjonction avec l'IA prédictive. À mesure que les progrès en matière de gestion des risques se poursuivent, l'adoption de l'IA générative devrait s'accélérer, la positionnant comme un formidable avantage concurrentiel dans l'industrie financière. 

Le voyage vers une mise en œuvre plus large de l'IA générative dans les services financiers n'est pas sans obstacles. Ces défis vont des contraintes techniques et de la nécessité d'établir une base d'innovation solide à la tâche critique de recruter une main-d'œuvre possédant les compétences requises. L'une des préoccupations les plus pressantes des entreprises est de s'assurer que leur utilisation de l'IA générative s'aligne sur les cadres juridiques existants, une tâche compliquée par l'évolution du paysage de la réglementation de l'IA. L'imprévisibilité des orientations réglementaires futures ajoute une couche de complexité supplémentaire, nécessitant une approche prospective et adaptable de la part des institutions financières. 

Actuellement, le secteur financier n'en est qu'aux premiers stades de l'adoption de l'IA générative. Toutefois, cette phase précoce est porteuse d'un potentiel d'intégration de masse dans les fonctions opérationnelles clés. Ce scénario offre aux entreprises tournées vers l'avenir une occasion en or d'exploiter l'IA générative, non seulement comme un outil d'innovation, mais aussi comme un levier stratégique pour se tailler un avantage concurrentiel. Les institutions qui relèveront efficacement ces premiers défis, en adoptant le potentiel de transformation de l'IA générative tout en gérant habilement la conformité réglementaire et les obstacles techniques, tireront profit de la poursuite de l'innovation et de la transformation du secteur des services financiers.  

Le potentiel de l'IA dans le secteur financier 

Automatisation des processus 

L'intégration de l'IA dans les secteurs de la finance et de l'assurance a permis d'améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle. Ce résultat est obtenu principalement par l'automatisation des tâches répétitives et chronophages telles que la saisie de données, le traitement de documents et le traitement des demandes de renseignements courantes des clients. Les solutions modernes peuvent rationaliser ces processus avec une précision et une rapidité remarquables, et elles s'améliorent de jour en jour. 

En confiant des tâches banales à l'IA, les entreprises peuvent atténuer le risque d'erreur humaine et redéployer leurs ressources humaines pour se concentrer sur des questions plus stratégiques et plus complexes, ce qui favorise l'innovation et accroît la satisfaction professionnelle des employés, qui peuvent désormais s'engager dans un travail plus utile. 

Dans une enquête récente, 23 institutions financières du Royaume-Uni ont été invitées à répondre à la question suivante : "Qu'est-ce qui décrit le mieux votre utilisation actuelle de l'IA dans votre institution ?" 

Évaluation et gestion des risques 

Pour des raisons évidentes, il est essentiel de pouvoir évaluer les risques rapidement et avec précision dans le domaine de la finance. Les algorithmes d'IA se distinguent par leur capacité à digérer et à analyser de vastes ensembles de données bien au-delà des capacités humaines, à identifier les facteurs de risque pour les polices d'assurance et à repérer les opportunités d'investissement prometteuses.  

La puissance analytique brute de certaines solutions d'IA permet aux entreprises de prendre des décisions non seulement plus rapides, mais aussi fondées sur une compréhension plus complète de l'exposition aux risques. Par conséquent, le rôle de l'IA dans l'évaluation des risques réinvente la manière dont les entreprises abordent leur planification stratégique et leur gestion des risques, ce qui se traduit par des pratiques commerciales plus résilientes et mieux informées. 

Détection de la fraude 

Le secteur financier a toujours été la cible des acteurs de la menace. L'adoption généralisée de la technologie par les consommateurs et les entreprises augmentant la surface d'attaque et permettant aux criminels de commettre plus facilement des délits financiers, les entreprises doivent mettre en place des mesures de protection solides pour prévenir les pertes financières et protéger les données des clients. La capacité de l'IA à détecter les activités frauduleuses en temps réel est l'une des raisons de son essor dans le secteur financier.  

En examinant les modèles de transaction et en identifiant les anomalies, les systèmes d'IA peuvent détecter les fraudes potentielles avec une précision que les méthodes traditionnelles ont du mal à atteindre. Cette approche proactive permet non seulement de réduire les risques de pertes financières importantes, mais aussi de renforcer la confiance des clients, qui sont rassurés de savoir que leurs fournisseurs financiers utilisent des technologies de pointe pour sécuriser leurs actifs et leurs informations personnelles. 

Personnalisé expérience client 

Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA redéfinissent le service client dans le secteur financier. En fournissant des recommandations personnalisées, en répondant aux questions et en aidant à la gestion des comptes, ces interfaces d'IA créent un site expérience client qui est à la fois transparent et engageant.  

Cette interaction personnalisée accroît la satisfaction des clients et favorise leur fidélité, car ils apprécient la commodité et le service sur mesure que l'IA peut leur offrir. À une époque où les clients attendent toujours plus, l'IA devient un outil essentiel et indispensable pour fournir un service exceptionnel. 

Cela dit, il y a des limites. Selon Forbes, le chatbot de service financier moyen ne peut répondre qu'à des questions simples sur la gestion des comptes. Il a du mal à expliquer les concepts financiers, ne peut pas aider à la planification financière et ne fournit pas de conseils ou d'aide à l'investissement.  

"Les chatbots du secteur sont principalement conçus pour répondre à des besoins de support client relativement simples et ne sont pas suffisamment avancés pour servir de véritable assistant ou conseiller." 

C'est un domaine où l'IA générative pourrait faire une grande différence dans les services financiers. Les assistants d'IA générative peuvent répondre avec précision à un large éventail de questions, expliquer des concepts financiers et fournir des conseils de haut niveau lorsqu'ils sont correctement sollicités.  

Analyse prédictive 

La capacité de l'IA à effectuer des analyses prédictives en passant au crible les données historiques offre aux sociétés financières et d'assurance un outil puissant pour prévoir les tendances futures. Qu'il s'agisse de prédire l'évolution des marchés financiers ou d'anticiper les sinistres, l'IA permet aux entreprises de passer d'une stratégie réactive à une stratégie proactive.  

Cette anticipation peut conduire à une prise de décision plus éclairée, optimisant ainsi les stratégies pour tirer parti des opportunités à venir ou atténuer les risques potentiels. L'analyse prédictive renforce donc l'avantage concurrentiel d'une entreprise et contribue à des résultats commerciaux plus stables et plus prévisibles. 

Contrôle de conformité 

Les régimes réglementaires évoluent rapidement en réponse aux défis posés par le développement de la technologie et de l'IA et la hausse de la criminalité qu'elle a permise. Les institutions financières doivent s'assurer qu'elles sont prêtes à se conformer aux nouvelles lois et réglementations, sous peine de se voir infliger de lourdes amendes et de voir leur réputation entachée.  

En alertant les responsables de la conformité en cas de divergences, l'IA peut aider les entreprises à maintenir une position de conformité rigoureuse. Cette surveillance automatisée permet aux entreprises de rester en phase avec les lois et les exigences réglementaires en vigueur et réduit la charge de travail des équipes chargées de la conformité, ce qui leur permet de se concentrer sur des questions de conformité plus stratégiques. 

En outre, l'IA générative peut être programmée pour rechercher et interpréter en permanence les directives réglementaires nouvelles ou modifiées dans les différentes juridictions. Elle peut ensuite générer des résumés ou des rapports détaillés sur l'impact de ces changements sur les différents aspects des opérations d'une institution financière, en veillant à ce que les équipes de conformité soient toujours au courant des dernières exigences et puissent ajuster leurs stratégies en conséquence. 

Gestion des investissements 

Les soi-disant robots-conseillers alimentés par l'IA peuvent sembler sortis d'un film de science-fiction. Pourtant, ils existent bel et bien et mettent la gestion des investissements à la portée d'un public plus large, à mesure que l'IA générative continue de s'imposer.  

En fournissant des conseils d'investissement automatisés et personnalisés basés sur le profil de risque et les objectifs financiers d'un individu, ces conseillers alimentés par l'IA ont ouvert la porte à l'investissement pour ceux qui auraient pu trouver les voies traditionnelles trop intimidantes ou trop coûteuses.  

Cette approche fondée sur l'IA permet non seulement de simplifier le processus d'investissement, mais aussi de l'adapter aux besoins uniques de chaque investisseur, ce qui pourrait conduire à des portefeuilles plus diversifiés et plus équilibrés au sein d'une plus grande partie de la population. 

Le rôle croissant de l'IA dans la détection et la prévention de la fraude 

La détection et la prévention de la fraude ont toujours été une pierre angulaire de la gestion des risques dans la finance et l'assurance. Comme nous l'avons mentionné précédemment, tout comme la croissance de l'IA a empêché une myriade de nouveaux défis et menaces pour les entreprises, elle a également conduit à un changement dans la façon dont elles l'abordent, s'éloignant des méthodes traditionnelles, souvent réactives, pour adopter une position plus dynamique et proactive. 

La capacité de l'IA à passer au crible et à analyser de grands volumes de données en temps réel a doté les entreprises d'un outil puissant pour détecter les schémas suspects et les anomalies révélatrices d'activités frauduleuses. Voici comment elle y parvient.  

Détection des anomalies 

Les algorithmes d'IA sont capables de passer au crible les données historiques des transactions afin d'identifier des modèles de comportement établis pour des individus ou des entités. Ces modèles constituent un point de référence par rapport auquel tout écart peut être examiné à la recherche d'une fraude potentielle. Par exemple, une transaction nettement plus importante que les dépenses moyennes d'un utilisateur ou une transaction provenant d'un lieu géographiquement inhabituel peuvent être signalées.  

Cette capacité repose sur les algorithmes d'apprentissage profond de l'IA qui, à partir de grandes quantités de données, apprennent à discerner les anomalies bénignes de celles qui indiquent une fraude, ce qui permet de réduire les faux positifs et de concentrer plus efficacement les ressources d'investigation. 

Modèles d'apprentissage automatique 

L'IA de détection des fraudes est, à la base, basée sur des modèles d'apprentissage automatique formés sur des ensembles de données d'activités frauduleuses et non frauduleuses connues. Ces modèles, qui utilisent des techniques telles que la classification, le regroupement et la détection d'anomalies, évoluent continuellement en apprenant à partir de nouvelles données.  

Cette capacité à s'adapter et à s'améliorer en permanence rend les modèles d'apprentissage automatique de plus en plus compétents pour identifier les indicateurs de fraude les plus subtils. Cela permet aux institutions financières de garder une longueur d'avance sur les fraudeurs qui modifient constamment leurs tactiques.  

Traitement du langage naturel 

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes d'IA d'analyser et de comprendre les données textuelles avec beaucoup de nuances, qu'il s'agisse de courriels de clients, de journaux de discussion ou de messages sur les médias sociaux. Des techniques telles que l'analyse des sentiments et l'extraction de mots-clés peuvent dévoiler l'intention qui se cache derrière les communications, en repérant les fraudes potentielles grâce à la détection de modèles de langage suspects ou à la discussion de sujets spécifiques connus pour être associés à des activités frauduleuses. Cette analyse étend les capacités de détection de l'IA au-delà des données numériques, offrant une vue d'ensemble des indicateurs de fraude potentiels. 

Analyse des réseaux 

La capacité de l'IA à analyser des réseaux complexes et les relations entre les entités peut révéler des connexions cachées qui pourraient indiquer des schémas frauduleux, tels que le blanchiment d'argent ou la collusion. En cartographiant ces réseaux, l'IA peut mettre en évidence des modèles de comportement caractéristiques de la fraude organisée, ce qui permet aux institutions de démanteler des réseaux de fraude entiers plutôt que de se contenter d'attraper des auteurs individuels. 

Contrôle en temps réel 

La surveillance en temps réel est peut-être l'une des évolutions les plus importantes dans la détection moderne de la fraude. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent examiner chaque transaction au fur et à mesure qu'elle se produit et la comparer aux indicateurs de fraude connus et aux modèles appris de comportement normal. Cette immédiateté permet aux institutions financières de prendre la fraude en flagrant délit, ce qui réduit considérablement la fenêtre d'opportunité pour les criminels et le potentiel de perte financière. 

Voici quelques exemples de surveillance en temps réel : 

• Analyse des transactions : Les systèmes d'IA examinent chaque transaction en temps réel, en les comparant à des modèles de comportement standard établis. Toute transaction qui s'écarte sensiblement de ces modèles - par exemple, un transfert d'un montant inhabituellement élevé ou un paiement sur un nouveau compte non vérifié - est signalée en vue d'un examen plus approfondi. Cette réaction immédiate permet de prévenir les transactions frauduleuses avant qu'elles ne soient effectuées. 

• Anomalies liées à la localisation : En intégrant les données de géolocalisation, l'IA peut détecter l'utilisation d'une carte ou d'un compte à un endroit qui ne correspond pas aux habitudes connues de l'utilisateur ou à son emplacement physique actuel, tel qu'indiqué par son appareil mobile. De telles divergences peuvent déclencher des alertes en temps réel pour l'institution et le client, ce qui peut permettre de mettre fin à la fraude. 

• Vérification biométrique : Dans le contexte de la banque mobile ou des applications de paiement, les systèmes alimentés par l'IA peuvent surveiller en temps réel les données biométriques telles que les empreintes digitales, la reconnaissance faciale ou les commandes vocales. Si le système détecte des anomalies dans les données biométriques, il peut immédiatement bloquer les transactions et demander une vérification supplémentaire, ajoutant ainsi une couche de sécurité supplémentaire. 

Biométrie comportementale 

Au-delà des mesures biométriques traditionnelles, l'IA explore la biométrie comportementale, en analysant les schémas d'interaction des utilisateurs avec leurs appareils. Cela inclut les rythmes de frappe, les mouvements de la souris et les comportements de navigation, créant ainsi un profil si unique que tout écart pourrait signaler une compromission du compte ou une usurpation d'identité. Cette forme sophistiquée de détection ajoute une couche supplémentaire de sécurité, rendant l'accès non autorisé de plus en plus difficile. 

Voici quelques exemples de biométrie comportementale : 

• Dynamique de la frappe: Il s'agit d'analyser la manière dont un utilisateur tape sur un clavier, y compris le rythme et la synchronisation entre la pression et le relâchement des touches. L'IA peut détecter des incohérences dans les modèles de frappe qui peuvent suggérer qu'il s'agit d'un utilisateur différent, ce qui peut indiquer une prise de contrôle du compte ou des tentatives d'accès non autorisé. 

• Modèles de glissement et dynamique du toucher: Sur les appareils à écran tactile, les schémas de glissement, la pression exercée et la vitesse des interactions tactiles peuvent servir d'identifiants uniques. Les systèmes d'IA peuvent analyser ces schémas pour y déceler des signes de comportement anormal, ce qui est utile dans les applications bancaires et de paiement mobiles pour empêcher tout accès non autorisé. 

• Navigation et comportement de navigation: L'examen de la manière dont les utilisateurs naviguent dans les applications ou sur les sites web, y compris les séquences de visites de pages, l'interaction avec les formulaires et le temps passé sur les pages, peut également servir de biométrie comportementale. L'IA peut détecter des écarts par rapport aux modèles établis, ce qui suggère qu'un utilisateur différent pourrait tenter de commettre une fraude. 

Intégrations avec les bases de données sur la fraude 

Enfin, l'intégration des systèmes d'IA à des bases de données externes sur la fraude renforce leur capacité à comparer les transactions et les identités à des listes complètes de fraudeurs connus, d'identités volées et d'entités figurant sur des listes noires. Ce recoupement est essentiel pour identifier rapidement et arrêter les transactions qui présentent un risque élevé de fraude. 

Notre partenaire OneReach.ai appelle cette fonction " Fraud Alert " et peut être programmée pour fournir des alertes en temps réel lorsqu'une activité suspecte est détectée. Il est ainsi plus facile pour les équipes de conformité de respecter leurs obligations en matière de détection des cas de fraude potentiels et de déposer des rapports en temps voulu auprès des autorités de réglementation. Dans l'UE, par exemple, les entreprises réglementées doivent déposer un rapport d'activité suspecte lorsqu'elles savent, soupçonnent ou ont des raisons de croire qu'il y a blanchiment d'argent ou financement du terrorisme. 

Réinventer la finance et l'assurance 

L'IA est devenue indispensable dans la lutte permanente des secteurs de la finance et de l'assurance contre la fraude, en améliorant considérablement leur capacité à détecter et à prévenir les activités frauduleuses. Grâce à sa capacité à automatiser et à affiner les processus documentaires, à réduire la charge de documents physiques et à déployer des techniques avancées de détection des fraudes, l'IA ouvre la voie à une nouvelle ère dans les opérations financières - une ère où l'efficacité et la sécurité sont considérablement renforcées. 

Toutefois, c'est dans la mise en œuvre d'outils d'analyse avancée que l'IA a l'impact le plus significatif. Elle permet aux entreprises de passer au crible de vastes données transactionnelles en temps réel afin d'identifier les schémas suspects et les anomalies qui s'écartent des normes établies. Cette capacité est essentielle pour identifier les cas potentiels de fraude et permet de signaler immédiatement les activités inhabituelles afin de répondre aux exigences de conformité et de réglementation.  

En outre, les techniques de modélisation prédictive de l'IA permettent aux entreprises d'anticiper les manœuvres frauduleuses avant qu'elles ne se concrétisent, ce qui constitue un outil inestimable pour la sauvegarde des actifs, le maintien de la confiance des clients et le maintien d'un dispositif de défense solide contre la surface d'attaque croissante et la sophistication des tentatives de fraude.