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Intelligence artificielle, robots et services financiers

22 septembre 2016

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Intelligence artificielle, robots et services financiers

L’IA se fait une place dans les Services Financiers en automatisant les processus, en identifiant des modèles à partir de données volumineuses (Big Data) et en interagissant avec les humains par le biais de la parole. Quels domaines des Services Financiers ne seront PAS affectés, et comment les consommateurs achèteront-ils des services bancaires et d’assurance dans le futur ?

L’intelligence artificielle est tellement imbriquée dans notre quotidien que nous n’y prêtons que rarement attention.

La plupart des gens ont leur propre programme d’intelligence artificielle en poche : « Siri », « Cortana»  et « Google Now », les assistants personnels de l’iPhone, de Windows et d’Android. Tous ces assistants communiquent avec nous en interprétant et en « comprenant » le langage parlé.

Amazon et Netflix nous recommandent des livres ou des films en fonction de nos préférences (passées), de notre sexe, âge et autres.

Concernant les réseaux sociaux, et pour ne mentionner que la partie visible de l’iceberg : Facebook vous suggère de reprendre contact avec des camarades de CM2. LinkedIn vous recommande des postes en fonction de votre expérience et de votre formation. Et des sociétés comme Cxense fournissent des publicités en ligne personnalisées pour chaque individu.

Cependant, il faut s’attendre à ce que l’utilisation quotidienne de l’intelligence artificielle dépasse largement les réseaux sociaux et le commerce en ligne ! Selon le Forum Économique Mondial, parmi 800 cadres supérieurs, près de la moitié s’attendent à bénéficier de l’intelligence artificielle dans les conseils d’administration d’ici 2025.

Quels événements peuvent être considérés comme des tournants dans le développement de l’intelligence artificielle ?

Déjà en 1964, le MIT créait une simulation de psychanalyse générant du « dialogue » avec les humains. Apparemment ce programme, qui employait le jargon des thérapeutes dans ses questions, amenait les patients à s’ouvrir émotionnellement, ces derniers oubliant totalement qu’ils interagissaient avec une machine.

En 1997, le programme d’échecs d’IBM DeepBlue battait le champion du monde en titre de l’époque – l’un de ses principaux atouts étant sa puissance informatique, qui lui permettait d’évaluer 200 millions de positions par seconde.

En remportant le jeu télévisé Jeopardy contre deux champions en 2011, Watson (IBM) a franchi un nouveau cap. En effet, l’apport de Watson ne s’est pas limité à sa vitesse de recherches de données et à sa puissance de calcul, mais tenait aussi à sa « capacité » d’interpréter/raisonner à partir de questions énoncées dans le langage courant.

Par ailleurs, le programme AlphaGo de Google a marqué une nouvelle avancée dans le développement de l’intelligence artificielle lors de sa victoire contre le champion du monde de « Go » fin 2015. En raison des très nombreuses possibilités de stratégies inhérentes au jeu, une “simple” puissance de calcul ne suffisait pas à l’emporter. Pour aboutir à la décision gagnante, il fallait faire preuve d’analyse cognitive et d’apprentissage automatique.

Les dispositifs d’intelligence artificielle

Comment en est-on arrivé là, entourés de « machines intelligentes » qui nous sont utiles la plupart du temps, mais qui mais qui parfois nous induisent aussi en erreur ?

Dans leur livre « Le Deuxième Âge de la Machine », les écrivains Brynjolfsson et McAfee avancent 3 facteurs expliquant le développement et l’utilisation pratique de l’intelligence artificielle dans nos vies quotidiennes :

  • La croissance (exponentielle) de la capacité de traitement des données (Loi de Moore) et d’apprentissage automatique.
  • La digitalisation des informations : Les cartes numériques utilisées par les appareils GPS en sont un exemple, tout comme Wikipédia (qui représente une rupture digitale par rapport aux encyclopédies papier). Pensez un instant à la quantité astronomique d’informations sur le web (et aux outils prêts à en extraire les sujets dignes d’intérêt), accessibles en deux clics !
  • L’innovation « recombinante » : Il s’agit de la capacité à « transformer des innovations existantes en nouveaux produits et services ». Par exemple, le constructeur de voitures Henry Ford avait, à son époque, changé la donne en remplaçant les chevaux (le principal moyen de transport de l’époque) par la Ford T, abordable pour la population. « Je n’ai rien inventé de nouveau, j’ai seulement assemblé les découvertes d’autres hommes derrière lesquels il y avait des siècles de travail. » En l’occurrence, Henry Ford a utilisé pour la Ford T (1908) les innovations préexistantes de la chaîne de montage (1867), des pièces interchangeables (1801) et de l’automobile (1885).

Application de l’IA dans les services financiers

L’intelligence artificielle a un impact sur plusieurs domaines des services financiers, et ce dans des proportions variables. Tant les grands groupes bancaires que les nouveaux arrivants « FinTech » utilisent aujourd’hui l’IA dans le cadre de leur service client.

Paiements : Peut-être le domaine le moins affecté par l’IA, mais fortement modifié par d’autres technologies de rupture (Quelqu’un a dit blockchain ?). Cependant, les paiements traités par le biais du dernier assistant vocal « Viv » existent. L’intelligence artificielle est par conséquent utilisée en tant que « couche supérieure » pour le traitement des paiements. En Inde, le produit « digibank » de la banque DBS contient ainsi une fonction de reconnaissance linguistique intelligente.

Assurance : L’IoT se fraiera sans nul doute un chemin en tant que dispositif de collecte de données. Ce qui devrait aboutir à des assurances fonctionnant selon un système de « paiement à l’utilisation » personnalisé pour chaque individu : une assurance maladie qui se servirait des données de votre bracelet FitBit, accordant des cotisations plus faibles aux personnes faisant leurs « 30 minutes d’exercice » / marchant 10 000 pas par jour…? Quelques exemples de sociétés combinant IoT et « Big Data & Analyses », amenant ainsi de nouvelles perspectives en matière d’évaluation des risques et un possible service de « paiement à l’utilisation » : MyDrive, metromile et oscar.

Cautions & Prêts : Les « robots » ont été largement mis à contribution par les applications de traitement de prêts. La Banque norvégienne BN avait laissé s’accumuler 3000 dossiers de prêts, avec un retard de 15 semaines dans le traitement de ces derniers. Arrive alors l’IA traitant les données deux fois plus rapidement qu’un humain. Résultat : le temps de traitement des candidatures est passé de 15 semaines à un jour…. Autre exemple : la plateforme de prêt peer-to-peer (P2P) LendingClub, qui offre une évaluation des risques (en ligne) et des attestation de solvabilité immédiats. De même, Kreditech propose des cotes de crédit, des souscriptions et des versements à des clients avec peu ou aucun historique de crédit. Kreditech parvient à ce résultat grâce à l’utilisation de données collectées par le biais des smartphones de ses clients : les maîtres mots sont automatisation, Big Data et algorithmes.

Augmentation de capital : Avec l’émergence du « financement participatif » ou des plateformes de P2P, l’économie de partage a un impact évident sur ce secteur des services financiers. Les nouvelles plateformes contiennent des procédures (fortement) automatisées de Front-Middle-Back office. L’usage de l’AI par des plateformes comme Seedrs, Crowdcube et Syndicateroom n’est pas aussi visible ou explicite pour l’utilisateur final. Les banques actuelles sont également en train d’adopter ces canaux d’approvisionnement en capital. Nordea et Spb1 ont déjà prévu, ou sont en train de prévoir, le lancement de leur propre plateforme de financement participatif.

Gestion des Investissements : Il s’agit peut-être du domaine des services financiers dans lequel l’utilisation de l’IA et de la robotique sont les plus avancées. Betterment et wealthfront utilisent des outils permettant des investissements automatisés dans des biens adaptés à votre profil de risque/à vos préférences personnelles et à vos objectifs futurs. La « start-up » norvégienne Fronteer Solutions espère améliorer son activité (« smart beta ») dans le domaine de la gestion des fonds indiciels grâce à l’intelligence artificielle et à l’analyse d’un grand nombre de données, dans le but de trouver des sociétés sous-évaluées.

« C’est une évidence pour la plupart d’entre nous : l’IA va se répandre de plus en plus dans le secteur bancaire »

Qu’en est-il du futur de l’IA et de la robotique dans les services financiers ?

La plupart des gens peuvent facilement prévoir que l’IA sera de plus en plus répandue dans le secteur bancaire, effectuant des tâches toujours plus nombreuses et complexes, tout en devenant capable d’assumer un rôle de « prise de décision » de plus en plus important. (Vous vous souvenez de «Viv », dont on parlait un peu plus tôt ?). Grâce à cela (l’automatisation), Citigroup anticipe une réduction potentielle des effectifs dans les services financiers mondiaux de 30% d’ici 2025.

Qu’en est-il de l’écosystème des services financiers ? Va-t-il changer ? Eh bien, il ne fait guère de doute que les nouveaux arrivants dans le domaine des services bancaires (télécom, e-commerce, etc.) représentent une menace grandissante pour les banques actuelles. Face au durcissement de la rivalité entre les anciens et les nouveaux fournisseurs de services financiers, il devient possible de prendre l’avantage en utilisant la « bonne » AI. Et de devenir pourquoi pas le catalyseur « favori » entre les utilisateurs de smartphones/appareils mobiles et les fournisseurs de services financiers. De même que les sites web ont constitué un tournant pour les banques physiques, les applications mobiles sont en train d’être concurrencées… par les ChatBots et d’autres dispositifs de Commerce Conversationnel. Ces avancées pourraient être déterminantes pour les services financiers qui mettent en relation les vendeurs et les usagers achetant auprès d’eux.

Les 4 plus grandes applications de messagerie (WhatsApp, FB Messenger, WeChat, Viber) comptent désormais plus d’utilisateurs que les 4 plus grands réseaux sociaux. Le futur écosystème des services financiers réside peut-être dans un ChatBot fonctionnant avec une application de messagerie similaire à ce que propose la société chinoise Alipay : paiement mobile, gestion de patrimoine, prêts, assurance et compte épargne.

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