IA dans la finance : Applications, exemples et avantages de l’intelligence artificielle

Le secteur des services financiers connaît une révolution alimentée par l'intelligence artificielle (IA) - une révolution qui remodèle tous les aspects des opérations. Lorsqu'ils naviguent dans les complexités de la gestion moderne de la performance de l'entreprise (CPM), les décideurs et les directeurs financiers se tournent vers l'IA non seulement comme un outil, mais aussi comme un partenaire stratégique. Ce partenaire apporte de la précision, de la rapidité et de la perspicacité à un secteur qui regorge de données. L'influence de l'IA dansdas la finance s'étend de l'automatisation des tâches banales à la mise en place de processus analytiques sophistiqués, transformant efficacement les données en un trésor d'opportunités stratégiques.

Révolutionner la finance : L'avantage de l'IA dans la finance

L'intégration de l'IA dans la sphère financière est plus qu'un simple changement progressif : c'est un saut dans l'évolution. Comment ? L'IA facilite une efficacité sans précédent et bouleverse les méthodes traditionnelles. Ci-dessous, nous explorons 10 applications convaincantes démontrant comment l'IA améliore déjà le secteur des services financiers, ouvrant la voie à l'innovation et à l'avantage concurrentiel.

1. Détection et prévention des fraudes

Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données de transaction en temps réel pour identifier des modèles et des anomalies qui peuvent indiquer une activité frauduleuse. En apprenant à partir de données historiques sur la fraude, l'IA peut prédire des scénarios de fraude potentiels et alerter l'équipe financière, réduisant ainsi les risques et les pertes financières potentielles.

Exemple : Mastercard utilise un système basé sur l'IA appelé Decision Intelligence pour analyser les transactions en temps réel. Pour prévenir la fraude, ce système évalue l'authenticité d'une transaction et fournit un score de fraude plus précis afin de réduire les faux refus.

2. L'IA dans la finance : Prévision des flux de trésorerie

L'IA améliore considérablement les prévisions de trésorerie en analysant de nombreux facteurs susceptibles d'affecter les flux de trésorerie futurs (par exemple, les tendances du marché, les effets saisonniers et les données financières historiques). Grâce à ces améliorations, les directeurs financiers peuvent prendre des décisions plus éclairées en matière d'investissements, de gestion de la dette et de besoins en fonds de roulement.

Exemple : HighRadius propose des solutions de prévision de trésorerie alimentées par l'IA qui analysent les données historiques, les tendances du marché et les variables propres à l'entreprise afin de fournir des prévisions de trésorerie précises. Grâce à ces solutions, les directeurs financiers peuvent prendre des décisions éclairées en matière de gestion des liquidités.

3. Rapports automatisés

Les outils d'IA peuvent générer automatiquement des rapports financiers de routine, tels que les comptes de résultat, les bilans et les états des flux de trésorerie. Grâce à l'automatisation, le service financier peut économiser un temps et des ressources considérables tout en garantissant l'exactitude et la cohérence des rapports financiers.

Exemple : OneStream est une plateforme basée sur le cloud et améliorée par l'IA qui automatise les rapports financiers et la conformité. Grâce à cette plateforme, les services financiers peuvent rationaliser la collecte de données, la génération de rapports et l'analyse, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires à la production de documents financiers.

4. Analyse du risque de crédit

En s'appuyant sur des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent prédire la probabilité qu'un emprunteur ne rembourse pas son prêt. L'IA peut analyser les antécédents de crédit d'un emprunteur, ses habitudes de transaction et son comportement sur les médias sociaux afin de fournir une évaluation plus précise du risque de crédit.

Exemple : Upstart, une plateforme de prêt, utilise l'IA pour évaluer la solvabilité des demandeurs de prêt en analysant des milliers de points de données, y compris des données non traditionnelles comme l'éducation. Grâce à l'IA, l'entreprise peut ainsi prédire le risque avec plus de précision que les modèles traditionnels.

5. Services bancaires personnalisés

L'IA permet aux banques et aux institutions financières d'offrir des conseils financiers personnalisés et des recommandations de produits en fonction de l'historique des transactions des clients, de leurs habitudes de dépenses et de leurs objectifs financiers. Grâce à cette personnalisation, les institutions peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Exemple : La plateforme COiN de JPMorgan Chase utilise l'IA pour analyser les documents juridiques et en extraire les points de données et les clauses essentielles. Grâce à l'IA, JPMorgan a considérablement réduit le temps que les avocats doivent consacrer à ces tâches, le faisant passer de 360 000 heures par an à quelques secondes seulement.

6. Gestion des investissements

Pour une fraction du coût des conseillers financiers traditionnels, les robo-advisors alimentés par l'IA remodèlent la gestion des investissements en fournissant des conseils d'investissement et une gestion de portefeuille personnalisés. Ils surveillent en permanence les conditions du marché et ajustent automatiquement les portefeuilles d'investissement pour optimiser les rendements.

Exemple : Betterment, un service de robo-advisor, utilise des algorithmes pour gérer les investissements des utilisateurs. Grâce aux algorithmes, le service optimise les portefeuilles en fonction du niveau de risque que les utilisateurs acceptent et s'adapte automatiquement aux changements du marché.

7. Conformité réglementaire

L'IA dans les systèmes financiers est utilisée pour automatiser le suivi et le reporting de la conformité réglementaire . En surveillant en permanence les transactions et les opérations financières, l'IA peut identifier les problèmes de conformité potentiels et aider les entreprises à éviter des pénalités coûteuses.

Exemple : La plateforme d'IA Ayasdi propose des solutions aux institutions financières pour améliorer les processus de lutte contre le blanchiment d'argent et de conformité bancaire. Pour ce faire, la plateforme utilise l'apprentissage automatique pour détecter des modèles et des anomalies que les analystes humains pourraient négliger.

8. Traitement des factures

L'IA rationalise le flux de traitement des factures en extrayant automatiquement les informations des factures, en les faisant correspondre aux bons de commande et en traitant les paiements. Cette rationalisation permet non seulement d'accroître l'efficacité des processus de comptabilité fournisseurs, mais aussi de réduire les erreurs.

Exemple : Kofax automatise le traitement des factures grâce à l'IA, en capturant les données des factures, en les validant par rapport aux bons de commande et en exécutant le traitement des paiements. Grâce à l'automatisation, l'entreprise supprime les erreurs de saisie manuelle et accélère le processus de comptabilité fournisseurs.

9. Analyse prédictive

Alimentée par l'IA, l'analyse prédictive peut prévoir les tendances futures et les conditions du marché, fournissant aux directeurs financiers et aux professionnels de la planification et de l'analyse financières (FP&A) des informations précieuses pour la planification financière stratégique. Les algorithmes d'IA analysent les données historiques et les signaux du marché pour prédire les tendances boursières, les fluctuations des devises et les changements économiques.

Exemple : OneStream Sensible AI Services fournit des analyses de big data qui permettent aux institutions financières d'utiliser l'IA pour l'analyse prédictive. Grâce à ces services, les sociétés de services financiers peuvent mieux comprendre les tendances futures du marché et améliorer la prise de décisions stratégiques.

10. Chatbots pour le service à la clientèle

Dans le secteur de la finance, les chatbots alimentés par l'IA sont de plus en plus utilisés pour fournir un service et une assistance client instantanés. Ces chatbots peuvent répondre à un large éventail de questions des clients, depuis les soldes de comptes et l'historique des transactions jusqu'aux conseils financiers et aux recommandations de produits.

Exemple : Erica de Bank of America est une IA activée par la voix et le chat qui aide les clients à effectuer des tâches bancaires. Avec Erica, les clients peuvent vérifier leur solde, envoyer de l'argent ou obtenir des informations financières basées sur leurs habitudes d'achat.

Adopter l'IA dans la finance

Chaque exemple ci-dessus illustre le potentiel de transformation de l'intelligence artificielle à travers diverses facettes de l'industrie financière. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience des clients grâce à des services personnalisés, de renforcer la détection des fraudes ou de rationaliser la conformité réglementaire, les technologies de l'IA jouent un rôle crucial dans le façonnement de l'avenir de la finance. Ces technologies, à mesure qu'elles continuent d'évoluer et de mûrir, apporteront des capacités croissantes pour offrir des solutions encore plus innovantes aux défis auxquels est confronté le secteur de la finance.

Ainsi, le rôle du directeur financier et de l'équipe financière est renforcé, ce qui leur permet de générer une valeur commerciale stratégique grâce à des analyses de données et à des informations avancées.

Conclusion

L'intégration de l'IA dans le secteur des services financiers révolutionne la façon dont les entreprises gèrent leurs finances, interagissent avec les clients et prennent des décisions stratégiques. À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, son impact sur le secteur de la finance devrait encore s'accroître, offrant de nouveaux moyens de stimuler l'efficacité, de réduire les coûts et d'améliorer la performance financière. Le bureau du directeur financier, de par sa position stratégique au sein des entreprises, est à la tête de cette transformation. En tirant parti de l'intelligence artificielle, le service financier peut mieux naviguer dans les complexités de la gestion financière moderne et favoriser la réussite de l'entreprise.

En savoir plus

Pour en savoir plus sur la façon dont les entreprises gèrent la complexité de leur planification et de leur analyse financières en utilisant l'IA, consultez notre livre blanc intitulé « Revolutionize Your Planning with Sensible ML » (Révolutionnez votre planification grâce à l'intelligence artificielle). Et si vous êtes prêt à faire le saut des feuilles de calcul ou des solutions EPM héritées et à commencer votre transformation financière avec OneStream, discutons-en !

FAQs sur l’IA dans la finance

Qu'est-ce que l'IA dans la finance ?

L'IA dans la finance fait référence à l'utilisation de technologies d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive, pour améliorer les services financiers.

Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle dans la finance ?

L'intelligence dans la finance offre plusieurs avantages, tels que :

• Détection de fraudes : Identification des activités suspectes et prévention des fraudes.
• Gestion des risques : Analyse des données pour évaluer les risques financiers.
• Services personnalisés : Offrir des produits financiers adaptés aux besoins des clients.
• Automatisation des tâches répétitives : Optimisation des processus comme le traitement des transactions et la gestion des données.

Quels sont les risques associés à l'IA en finance ?

Les risques de l'IA en finance incluent :

• Protection des données : Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données financières.
• Biais algorithmiques : Les modèles d'IA peuvent reproduire des biais si les données utilisées pour les entraîner ne sont pas représentatives.
• Dépendance excessive à l'automatisation : Réduction de la supervision humaine, ce qui peut entraîner des erreurs dans des situations complexes.

L'IA pour la finance est-elle réservée aux grandes institutions ?

Non, l'IA devient de plus en plus accessible aux petites et moyennes institutions financières. De nombreux outils d'IA sont désormais disponibles sur des plateformes basées sur le cloud, qui sont rentables et faciles à intégrer, ce qui rend les solutions d'IA plus abordables pour les entreprises de toutes tailles.

Quel est l'avenir de l'IA et la finance ?

L'avenir de l'IA et la finance prévoit des avancées dans l'analyse prédictive, l'intégration avec la blockchain, l'amélioration de la prévention des fraudes et l'utilisation croissante de l'IA pour la conformité réglementaire. L'impact de l'IA sur le secteur financier continuera de croître dans les années à venir.