L'intelligence artificielle est en train de changer de banque et de Wall Street. Voici ce à quoi s'attendre en 2019.

février
8 2019

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Les opinions exprimées par les contributeurs de l'Entrepreneur sont les leurs.

Les nouvelles technologies ont permis une évolution considérable du secteur financier, en particulier au cours des dix dernières années. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, les investisseurs et les consommateurs ont désormais accès à des outils plus innovants, à de nouveaux types de produits financiers et à un nouveau potentiel de croissance.

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Quel est donc l’impact de l’intelligence artificielle sur le secteur bancaire et Wall Street, et comment cet impact sur les entrepreneurs pourrait-il évoluer en 2019?

1. Des technologies plus accessibles pour les consommateurs

Certains des meilleurs développements de l'IA ont été réservés aux banques privées, aux investisseurs professionnels, aux sociétés de capital-risque et à d'autres grandes organisations. Toutefois, à compter de 2019, la tendance sera de plus en plus accessible pour les consommateurs. Depuis 2015, nous assistons à la montée en puissance de produits à base d'IA conçus pour le consommateur moyen, tels que Betterment ou Wealthfront . Nous avons également constaté l’intégration de l’intelligence artificielle dans les produits déjà utilisés par les consommateurs.

Dans un avenir proche, cela pourrait inclure l’intelligence artificielle utilisée pour créer une expérience utilisateur plus intuitive pour des produits financiers tels que les applications bancaires ou d’investissement. Au fur et à mesure que la jeune génération possédant des connaissances financières et maîtrisant les technologies s'enrichit, les banques et les sociétés financières en démarrage devront proposer davantage de produits pour améliorer les notes de crédit, générer un meilleur rendement des investissements et s'acquitter d'autres fonctions.

2. Algorithmes de gestion des actifs raffinés

Il y aura de meilleurs algorithmes de gestion des actifs. Les sociétés de gestion d'actifs s'appuient de plus en plus sur l'apprentissage automatique et l'analyse de données volumineuses pour prendre des décisions d'investissement plus intelligentes et en temps réel pour le compte de leurs investisseurs et de leurs clients.

Ces algorithmes peuvent évoluer de plusieurs manières différentes. Par exemple, ils peuvent incorporer plus de données dans leur arbre décisionnel, ils peuvent expérimenter de nouvelles stratégies à la volée pour s’améliorer et ils peuvent élargir leur champ de vision pour envisager une gamme plus diversifiée d’actifs.

Gal Krubiner, PDG de Pagaya Investments, avait récemment prédit dans Forbes que «les sociétés de gestion d'actifs qui associent vitesse, ampleur et précision des technologies de pointe à la créativité et à la nuance humaines 2019. Ceux qui ne parviennent pas à acquérir des compétences numériques ou à exploiter efficacement les données auront du mal à rester à flot. ”

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3. Frais réduits

L'un des principaux avantages de l'adoption généralisée de l'IA est la diminution de la dépendance à l'égard du travail manuel. Un algorithme ou un produit technologique qui pourrait éventuellement remplacer un travailleur humain pourrait permettre aux entreprises d'économiser des dizaines de milliers de dollars par an et de réduire considérablement les coûts et les frais que paient les consommateurs.

Pendant de nombreuses années, la plupart des emplois dans le secteur financier ont été jugés irremplaçables. par Amnesty International en raison des exigences de pensée critique de haut niveau et de la nature complexe de ces emplois. Mais on estime maintenant que grâce à l'IA et à l'automatisation, 90 000 des 300 000 emplois actuels dans la gestion d'actifs disparaîtront d'ici 2020.

Cependant, AI pourrait également permettre aux employés des services financiers d'en faire plus. et tâches de haut niveau. Au lieu de simplement remplacer leurs emplois, AI offrirait un nouveau moyen de travail révolutionnaire (aux personnes) qui permettrait aux professionnels de l’économie d’économiser le temps dont ils ont besoin pour se concentrer sur des tâches plus importantes. Cela pourrait également signifier beaucoup plus d'accessibilité et de rentabilité pour les investisseurs moyens.

Plutôt que de verser 5% des gains de leur portefeuille à un courtier par an, ces investisseurs – y compris de nombreux entrepreneurs – pourraient récupérer 0,5% de leurs gains en comptant un algorithme de gestion des actifs. Certains processus et services financiers, tels que les chèques et les virements, seraient également moins onéreux, ce qui réduirait encore plus le fardeau financier des consommateurs.

4. Compensation des faiblesses

Le commerce via des algorithmes existe depuis des décennies mais ce n’est que grâce à l’apprentissage et au raffinement automatiques que ce commerce permet maintenant de compenser certaines de ses faiblesses inhérentes. Par exemple, historiquement, les algorithmes ont rendu le marché plus volatil. De nombreux algorithmes, par exemple, peuvent indiquer les conditions d'une vente massive en même temps.

S'ils commencent alors à vendre des actions en masse, le marché en général en prendra connaissance et commencera à approfondir la vente. Cela pourrait conduire à un crash flash ou à quelque chose de pire, si ce n’est pas comptabilisé. Et ce n'est pas hypothétique – des collisions flash ont eu lieu en mai 2010, avril 2013, janvier 2015 et octobre 2016; des accidents plus petits sont encore plus fréquents.

Heureusement, les progrès de l'apprentissage automatique ont permis aux développeurs de créer des algorithmes de trading plus diversifiés et donc moins dépendants des mêmes types de décisions. L'apprentissage automatique permettra également un auto-raffinement continu en 2019, produisant de meilleurs algorithmes permettant d'éviter de manière proactive de tels problèmes.

5. Des produits financiers plus personnalisés

AI permet également aux institutions financières de créer davantage de produits de consommation personnalisés . Après avoir collecté suffisamment de données sur les habitudes de consommation des clients, les banques peuvent recommander des types de prêts spécifiques, par exemple, ou un type de compte différent, afin de mieux répondre aux besoins de leurs clients. Elles peuvent également personnaliser différents prêts hypothécaires, prêts automobiles et autres produits financiers en termes de taux d'intérêt, de duration et d'autres facteurs importants pour des utilisateurs spécifiques.

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En 2019, nous verrons de plus en plus de banques et de coopératives de crédit profiter de cette opportunité. Pendant ce temps, les clients des services bancaires recevront des recommandations plus dynamiques pour les produits financiers qu’ils devraient essayer; et ils seront exposés à de nouveaux types de publicité pour diriger leurs achats. Avec une gestion d'actifs plus intelligente, des produits financiers plus personnalisés, plus accessibles et plus intuitifs, le consommateur moyen à tous les niveaux du secteur financier en bénéficiera probablement d'une manière qui aura un impact important sur ses résultats.