Le marché financier est en constante évolution et l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus significatif. À mesure que les technologies avancent, les institutions financières cherchent des moyens de s'adapter et d'innover pour maintenir leur compétitivité. Selon une récente enquête mondiale de McKinsey, environ un tiers des grandes et moyennes entreprises utilisent déjà l'IA dans leurs opérations quotidiennes. De plus, 40 % d'entre elles augmenteront leurs investissements dans cette innovation, en raison des avancées exponentielles observées dans l'IA générative, principalement
L'IA offre une gamme de solutions allant de l'analyse de grands volumes de données à l'automatisation de processus complexes, augmenter l'efficacité opérationnelle. Avec la capacité d'apprendre et de s'améliorer continuellement, les systèmes d'IA aident à transformer la manière dont les services financiers sont offerts et gérés
L'application de l'IA sur le marché financier ne se limite pas seulement à l'automatisation des tâches. Elle est également utilisée pour améliorer l'expérience client, prévoir les tendances du marché, identifier les fraudes et gérer les risques de manière plus efficace. Les optimisations attirent l'attention des investisseurs sur le marché – Gartner prévoit déjà une augmentation des acquisitions d'entreprises basées sur l'IA, en plus de l'utilisation de la technologie pour améliorer les processus, comme indiqué dans les tendances des fusions et acquisitions
Le spécialiste Thiago Oliveira, PDG et fondateur de Monest – entreprise de récupération d'actifs par le recouvrement de créances grâce à l'intelligence artificielle –, explique que aujourd'hui la technologie est très bien acceptée par les entreprises et a donné de bons résultats dans les applications. Cela apporte au marché une gamme de possibilités de nouvelles affaires et de nouvelles créations de produits. Aujourd'hui, tout ce que les entreprises envisagent de faire, elles réfléchiront à la façon d'utiliser l'IA pour améliorer le processus et offrir une meilleure expérience à l'utilisateur, met en évidence
Cela n'est pas différent sur le marché financier. Le secteur devient plus dynamique et réactif aux changements, permettant aux entreprises de s'adapter rapidement à de nouvelles opportunités et défis tels que : l'efficacité opérationnelle avec l'optimisation des processus internes, prise de décision assertive, accessibilité et commodité pour les clients, innovation et création de nouveaux produits, cybersécurité et réduction des coûts et des risques de fraudes
Parmi les tendances en IA identifiées pour le marché financier, sont
- Automatisation des processus robotisés (RPA)
La RPA est largement adoptée pour automatiser des tâches routinières et répétitives, comme traitement des transactions, vérification de conformité et gestion des comptes. Cette automatisation n'augmente pas seulement l'efficacité opérationnelle, mais cela réduit également les coûts et minimise les erreurs humaines, permettant aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques
- Analyse de Big Data et apprentissage automatique
L'analyse de grands volumes de données utilisant des techniques d'apprentissage automatique aide les institutions financières à obtenir des insights plus profonds sur les comportements des clients, tendances du marché et risques potentiels. Cela permet une prise de décision plus éclairée et des stratégies d'investissement plus précises. Des modèles prédictifs avancés sont utilisés pour prévoir les mouvements du marché, identifier des schémas de fraude et personnaliser des offres de produits
- Assistants virtuels et chatbots
Les assistants virtuels et les chatbots basés sur l'IA deviennent une partie essentielle du service client dans le secteur financier. Ils peuvent répondre aux demandes des clients en temps réel, fournir une assistance personnalisée et effectuer des transactions simples, améliorer l'expérience client et réduire la charge de travail des agents humains
- Gestion des risques et détection des fraudes
L'IA est utilisée pour améliorer les systèmes de gestion des risques et de détection des fraudes. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel pour identifier des activités suspectes et des anomalies qui pourraient passer inaperçues par les méthodes traditionnelles. Cela permet une réponse plus rapide et efficace aux menaces de sécurité
- Trading algorithmique
Le trading algorithmique, ou trading automatisé, utilise des algorithmes d'IA pour exécuter des transactions sur le marché financier en fonction de paramètres prédéfinis et d'analyses de données en temps réel. Ces algorithmes peuvent réagir aux changements du marché en fractions de seconde, profitant d'opportunités de négociation qui seraient impossibles à détecter et à exécuter aussi rapidement par des traders humains
Pour les entreprises qui souhaitent commencer à appliquer l'IA dans les processus, il est nécessaire d'adopter une approche stratégique et bien planifiée, commençant par identifier des processus appropriés pour l'automatisation, sélectionner des outils sûrs, et développer des modèles robustes d'IA pour l'analyse prédictive et la détection de fraudes.
Le spécialiste Thiago Oliveira explique, encore, que l'intégration de ces technologies avec des systèmes existants et le suivi continu de leur performance garantiront non seulement l'efficacité opérationnelle, mais aussi une prise de décision plus éclairée et une expérience client améliorée grâce à des interactions automatisées et personnalisées. Il est certain que l'IA dicte l'avenir. Il est important de savoir quelles entreprises profiteront de cette vague d'opportunités d'innovation. Qui ne s'adaptera pas, certainement il sera laissé pour compte dans cette course technologique, finalise
