Quelle place l'Intelligence Artificielle va laisser à l'humain dans la Banque de Financement et d'Investissement ? - publié le 11/10/2019

Résumé du document

L'intelligence artificielle (IA) a été rapidement adoptée dans les banques de financement et d'investissement (BFI)…

Extraits

[...] Les cotes de risque fondées sur l'apprentissage automatique sont également utilisées dans les contrôles périodiques continus fondés sur des sources de données publiques et autres, comme les registres de police des délinquants et les services de médias sociaux. L'utilisation de ces sources peut permettre d'évaluer rapidement et souvent à peu de frais le risque et la confiance. Les entreprises peuvent utiliser les scores de risque en fonction de la probabilité que les clients lèvent des « red flags » sur les contrôles KYC pour les aider à prendre des décisions sur le temps et les dépenses nécessaires pour procéder à une vérification complète des antécédents. [...]

[...] À l'heure actuelle, le machine learning n'anime probablement qu'un sous-ensemble mineur des transactions des fonds quantiques. Les fonds Quant gèrent un actif de l'ordre de milliards de dollars, sur un actif total sous gestion investi dans des fonds communs de placement à l'échelle mondiale de plus de milliards de dollars. La part de marché des fonds quantitatifs n'a pas changé radicalement au cours des années qui ont suivi la crise, mais entre 2013 et 2016, la proportion des transactions effectuées par ces fonds a approximativement doublé, passant de 13% à 27%. [...]

[...] Actuellement, la technologie de l'IA en est encore au stade de l'introduction, de sorte que les changements dans les types d'emplois recherchés dans le domaine de l'IA sont limités et se traduisent principalement par une demande de talents techniques de base. Du point de vue du recrutement, les entreprises mettent de plus en plus l'accent sur les compétences techniques, en particulier sur celles tournant autour de l'intelligence artificielle. La demande en talents va aussi continuer d'accroitre avec le développement des techniques de l'intelligence artificielle. [...]

[...] Ces méthodes ont le potentiel de révolutionner le domaine de l'IA et représentent un pas vers la construction de systèmes autonomes. Nous vivons à une époque où nous créons une quantité incroyable de données chaque jour. Les réseaux neuronaux ont la capacité de mettre à l'échelle des problèmes qui étaient auparavant insolubles, ce qui a provoqué une énorme vague d'intérêt dans ce domaine. L'apprentissage profond est devenu de plus en plus populaire depuis l'introduction d'une nouvelle façon efficace d'apprendre les réseaux neuronaux profonds. [...]

[...] L'intelligence artificielle est utilisée à diverses fins dans l'ensemble du système financier. En voici quelques exemples : Indicateurs de sentiment : les entreprises d'analyse de données sur les médias sociaux utilisent l'intelligence artificielle et les techniques de machine learning pour fournir des « indicateurs de sentiment » à un certain nombre d'acteurs des services financiers. Des indicateurs du sentiment des investisseurs sont en cours d'élaboration et de vente aux banques, aux fonds spéculatifs, aux négociateurs à haute fréquence et aux plateformes sociales de négociation et d'investissement Signaux commerciaux : l'intelligence artificielle peut aider les entreprises à accroître leur productivité et à réduire leurs coûts en prenant des décisions fondées sur un plus grand nombre de sources d'information qu'un humain. [...]