Résoudre les principaux défis des services financiers grâce à l’IA

Rédigé par : Chad Davis, responsable senior du marketing des solutions sectorielles

Le secteur des services financiers connaît une profonde transformation sous l’effet de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA). Selon le rapport F5 sur l’état de la stratégie applicative : édition consacrée aux services financiers, plus de 80 % des organisations de ce secteur ont déjà intégré l’IA à leurs systèmes. Cette adoption massive n’est guère surprenante compte tenu du potentiel de l’IA. Interrogés sur l’intérêt que présenterait la mise en œuvre de cas d’usage spécifiques de l’IA pour leur établissement, les participants à l’étude comparative de Google Cloud sur l’IA générative ont été au moins 72 % à les juger extrêmement ou assez utiles pour les cas d’usage suivants : amélioration des assistants virtuels (80 %), recherche dans des documents financiers (78 %), recommandations personnalisées (76 %) et analyse des marchés de capitaux (72 %).

Cet article présente les principaux cas d’usage de l’IA dans les services financiers, l’importance de technologies d’IA essentielles telles que la génération augmentée par récupération (RAG), ainsi que la manière dont la mise en œuvre de solutions adaptées peut répondre à certains des principaux défis liés à l’IA dans le secteur financier.

Principaux cas d’usage de l’IA dans le secteur des services financiers

Amélioration de l’expérience des titulaires de compte : L’IA peut considérablement enrichir l’expérience utilisateur en simplifiant l’accès aux informations pertinentes et en offrant une personnalisation plus contextuelle aux titulaires de compte. Par exemple, lors d’un appel avec un conseiller du centre de contact, l’IA peut récupérer instantanément l’historique du client et les informations relatives à sa part de portefeuille. Elle peut également aider les chatbots et les assistants virtuels à fournir les informations les plus pertinentes et les plus utiles, notamment les réponses les plus susceptibles de déboucher sur une montée en gamme ou une vente croisée selon le contexte. Découvrez ici comment Morgan Stanley utilise l’IA pour améliorer l’expérience de ses collaborateurs et de ses clients.

Détection de la fraude : L’IA améliore les taux de détection de la fraude tout en limitant les faux positifs grâce à la surveillance en temps réel et à la détection des anomalies. Privilégiez des solutions intégrant l’IA, capables de s’adapter plus rapidement que les criminels ne peuvent modifier leurs méthodes et reposant sur des algorithmes d’apprentissage automatique fondés sur l’analyse comportementale.

Gestion des risques et conformité : L’IA peut jouer un rôle déterminant dans la gestion des risques et aider les organisations à veiller au respect des dernières exigences réglementaires. Par exemple, en s’appuyant sur des modèles d’IA avancés, les organisations peuvent prévoir les tendances du marché et évaluer la solvabilité avec une plus grande précision, tout en restant en conformité.

Efficacité opérationnelle : L’IA améliore l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches courantes tout en garantissant la conformité. Selon MIT Technology Review, la mise en œuvre de l’IA générative pourrait permettre au secteur des services financiers de réaliser 340 milliards de dollars d’économies annuelles. Les organisations qui exploitent l’IA font état d’une hausse de 18 % de la satisfaction client, de la productivité et de la part de marché, avec un rendement moyen de 3,50 dollars pour chaque dollar investi.

L’importance des technologies clés de l’IA, telles que la RAG, dans le secteur des services financiers

Alors que les établissements adoptent de plus en plus l’IA pour améliorer l’expérience client et la détection des fraudes, rationaliser la gestion des risques et accroître l’efficacité opérationnelle, il est essentiel de s’appuyer sur les techniques et technologies avancées d’IA les plus adaptées. La RAG est l’une de ces techniques.

Le RAG combine les atouts de la recherche d’informations et de la génération de langage naturel afin de produire des résultats plus précis et plus pertinents sur le plan contextuel. Il exploite essentiellement la propriété intellectuelle approfondie ou les données privées des entreprises et les associe à la puissance de modèles d’IA générative tels que ChatGPT d’OpenAI. Pour ce faire, il récupère des documents ou des éléments d’information pertinents dans plusieurs bases de données, souvent réparties dans des environnements distribués, et les utilise pour générer rapidement des réponses cohérentes.

Dans le domaine des services financiers, la RAG joue un rôle essentiel dans l’amélioration de divers cas d’usage fondés sur l’IA. Par exemple, dans notre exemple précédent illustrant comment l’IA peut améliorer l’expérience des titulaires de compte, la RAG accroît la précision et la pertinence contextuelle des réponses. Un chatbot de service client utilisant la RAG peut extraire des informations de sources internes à l’entreprise, telles que les données du compte et l’historique des transactions, afin de fournir des réponses précises et personnalisées, et ainsi d’améliorer l’expérience client.

En outre, la RAG peut contribuer à rationaliser les opérations et à garantir le respect des exigences réglementaires en automatisant la recherche et le traitement de documents et de données plus pertinents.

Malheureusement, malgré ses avantages, la génération augmentée par récupération (RAG) présente également des difficultés, souvent liées au recours à des charges de travail réparties entre des technologies et des environnements d’infrastructure disparates.

Surmonter les défis du RAG grâce à des solutions d’IA efficaces

Les principaux défis associés à la RAG dans les services financiers comprennent les problèmes de performance, les risques liés à la sécurité des données et le risque de non-conformité. S’ils ne sont pas correctement traités, ces défis peuvent avoir des répercussions importantes sur les activités d’une entreprise de services financiers et sur son potentiel en matière d’IA. Collaborer avec le bon fournisseur de solutions peut contribuer à relever efficacement ces défis grâce aux mesures suivantes :

Réduire les ralentissements grâce à un meilleur équilibrage de charge : Les processus RAG impliquent d’importantes opérations de récupération et de génération de données, susceptibles d’entraîner des volumes de trafic élevés. L’idéal serait de disposer d’une solution d’équilibrage de charge qui répartisse efficacement le trafic entre les serveurs et les environnements distribués, afin de garantir des performances optimales, de réduire la latence et ainsi de préserver la réactivité des systèmes d’IA.

Réduction de l’exposition des données sensibles grâce à une sécurité renforcée des applications : Les systèmes RAG traitent des données financières et personnelles sensibles, ce qui en fait des cibles privilégiées pour les cyberattaques. Une solution de sécurité des API ou un produit de type passerelle d’IA peut assurer une protection contre les menaces et les vulnérabilités, préservant ainsi l’intégrité et la confidentialité des données utilisées dans les processus d’IA.

Rationaliser la conformité réglementaire et réduire les amendes et les mesures correctives qui en découlent grâce à de meilleures capacités de conformité et de reporting : Les établissements de services financiers doivent respecter des exigences réglementaires strictes. Une solution de journalisation et d’analyse capable de consigner en détail les activités de l’IA, notamment l’accès aux données, leur traitement et la génération de résultats, peut jouer un rôle crucial pour aider les services financiers à rationaliser leur processus d’audit de conformité. Ce niveau de détail est essentiel pour démontrer le respect des normes réglementaires, car il fournit une piste d’audit claire des opérations de l’IA. Les solutions les plus avancées du marché intègrent désormais l’IA à leurs fonctionnalités de journalisation et d’analyse afin de faciliter la synthèse des journaux.

Atténuer les risques liés à l’IA et mettre toutes les chances de son côté

L’impact de l’IA sur les services financiers est considérable. Elle peut révolutionner l’expérience des titulaires de comptes, renforcer la détection des fraudes, améliorer la gestion des risques et optimiser l’efficacité opérationnelle ainsi que la conformité. Les technologies d’IA essentielles telles que la génération augmentée par récupération (RAG) jouent un rôle majeur dans le renforcement de ces capacités, mais soulèvent également de nouveaux défis à prendre en compte.

La mise en place de solutions adaptées peut jouer un rôle déterminant pour relever les défis liés à la RAG. En savoir plus sur les raisons pour lesquelles les applications d’IA modernes nécessitent les solutions les plus modernes.