Les organisations financières devraient-elles miser sur l’IA générative ?

Alors que je travaille avec des services financiers et des organisations bancaires du monde entier, une chose est claire : l’IA et l’IA générative sont des sujets de conversation brûlants. Ces conversations sont si importantes qu’elles se déroulent au niveau des conseils d’administration.

Je comprends. Les organisations financières souhaitent exploiter l’énorme potentiel de l’IA générative tout en atténuant ses risques. Dans le secteur financier et bancaire, cependant, les organisations recherchent des conseils supplémentaires sur la meilleure voie à suivre. En effet, les grands modèles linguistiques (LLM) génératifs d’IA possèdent des prouesses dans la génération basée sur du texte, trouvant facilement des modèles de langage et de mots. Dans le secteur financier et bancaire basé sur le numérique, l’IA générative a-t-elle autant de potentiel d’application ?

Bref, oui. Mais c’est une évolution. Les organisations financières et bancaires ont cependant de nombreuses raisons d’envisager des LLM d’IA génératives, y compris leur déploiement dans les cas d’utilisation actuels ainsi que pour les cas d’utilisation futurs.

Et le secteur financier investit pour y parvenir. Selon MarketResearch.Bizle marché des services financiers pour l’IA générative a atteint 847 millions de dollars en 2022 et devrait croître à un TCAC de 28,1 % au cours de la prochaine décennie pour dépasser 9,48 milliards de dollars d’ici 2032.

Les défis de l’IA générative

Malgré l’ampleur estimée de l’IA générative dans les services financiers, les organisations financières avec lesquelles je discute comprennent qu’il existe des défis distincts. La plupart du temps, ces organisations parlent des risques qui font intrinsèquement partie de la technologie de l’IA générative. En tête de liste se trouvent la confidentialité et la sécurité des données ainsi que l’exactitude des résultats.

Un défi moins connu est la nécessité de disposer d’une infrastructure de stockage adaptée, un outil indispensable. Pour déployer efficacement l’IA générative (et l’IA), les organisations doivent adopter de nouvelles capacités de stockage différentes du statu quo. En effet, de vastes ensembles de données non structurées en temps réel sont utilisés pour créer, former et mettre en œuvre l’IA générative. Sans solutions de stockage innovantes, les organisations sont confrontées à des problèmes de dernière minute, tels que la latence, qui entravent, voire interrompent complètement, le déploiement de l’IA générative.

Les nouvelles solutions de stockage doivent gérer ces ensembles de données à grande vitesse et à grande échelle ; le stockage existant n’a pas été conçu pour cela. Au lieu de cela, l’infrastructure basée sur l’IA utilise des fonctionnalités de pointe telles que le stockage distribué, la compression des données et une indexation efficace des données. Chez Dell, nous avons intégré ces capacités d’IA dans Dell Échelle de puissance et ECS. Avec le bon stockage, les organisations peuvent accélérer l’IA générative (discuté plus en détail ici).

Cas d’utilisation financière pour l’IA générative et l’IA

Alors que je travaille avec des entreprises de services financiers pour faire progresser l’IA générative, voici quelques-uns des cas d’utilisation qui sont à l’avant-garde de l’adoption.

Détection et prévention de la fraude. Une compétence fondamentale de l’IA générative est la reconnaissance des formes. Dans le secteur financier, l’IA générative peut être utilisée pour identifier des modèles de transactions anormales en temps réel, contribuant ainsi à détecter et prévenir les activités frauduleuses.

PayPal en est un bon exemple, améliorant la détection des transactions frauduleuses grâce aux technologies Intel® intégrées à une plateforme de données en temps réel d’Aerospike. Résultats clés comprenait une réduction de 30 fois du nombre de transactions frauduleuses manquées avec une réduction de 3 fois du coût du matériel.

Conformité réglementaire. Dans le monde hautement réglementé de la finance, l’IA générative peut aider à produire des rapports de conformité. En automatisant des processus tels que la vérification des documents et la validation de l’identité du client, l’IA générative simplifie les pratiques telles que la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la connaissance de votre client (KYC).

Assistant financier. L’IA générative est un outil utile pour les employés des organisations de services financiers et leurs clients. Il peut aider à générer une analyse financière personnalisée, y compris les cotes de crédit, les risques de crédit, les plans budgétaires et d’épargne, ainsi que des recommandations d’investissement personnalisées.

Automatisation. La finance est un secteur qui nécessite beaucoup de documents, nécessitant des candidatures, des contrats, des relevés de compte, etc. L’IA générative peut automatiser et rationaliser ces processus et d’autres tâches répétitives telles que la saisie et le rapprochement des données, aidant ainsi les institutions financières à gagner en efficacité opérationnelle.

Expérience client. Dans les organisations financières, l’utilisation de chatbots et d’assistants virtuels génératifs basés sur l’IA peut améliorer l’expérience client. En fournissant une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an avec un temps d’attente réduit, l’IA générative peut répondre aux questions des clients dans le contexte d’informations personnalisées sur les comptes et améliorer l’expérience client globale.

Services financiers

Les organisations de services financiers sont adeptes des innovations technologiques. Depuis des années, l’industrie a adopté l’IA, et les déploiements sont désormais considérablement accélérés par l’IA générative. L’efficacité opérationnelle et l’intelligence avancée dont bénéficient les employés des services financiers et leurs clients constituent des avantages évidents.

En tant qu’industrie qui comprend comment gérer les risques de manière proactive, je suis convaincu que l’IA générative se répandra dans l’ensemble du secteur des services financiers et alimentera de nombreuses transformations positives pour améliorer les résultats commerciaux. Je me considère très chanceux de travailler avec bon nombre de ces organisations et de contribuer à ouvrir la voie à notre nouvelle ère d’IA générative.

Lisez mon article connexe sur l’accélération de l’IA générative ici.

Intelligence artificielle | Dell États-Unis

L’IA dans les services financiers – Intel