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Benefits Of Machine Learning In Financial Services

Comprendre le Machine Learning dans les Services Financiers

Le Machine Learning : une Révolution pour les Services Financiers

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une sous-discipline de l’intelligence artificielle (IA) qui imite le processus d’apprentissage humain. Il permet aux ordinateurs d’acquérir des connaissances sans besoin de programmation humaine directe, en analysant des données pour créer des modèles théoriques, surveiller leur précision et les ajuster pour mieux correspondre aux nouvelles données.

Dans le secteur des services financiers, le machine learning peut aider les entreprises à gérer la fraude et les risques, automatiser la prise de décision (notamment dans les prêts et investissements), rendre les opérations plus efficaces, et personnaliser les services et produits. Dans le climat économique actuel marqué par des taux d’intérêt plus élevés, l’incertitude des marchés et une concurrence accrue, ces avantages peuvent faire la différence entre la croissance et la stagnation d’une entreprise.

Les Applications du Machine Learning dans les Services Financiers

Le machine learning possède de nombreuses applications dans les services financiers. L’une des plus importantes est l’automatisation des algorithmes de trading utilisés pour prendre des décisions d’investissement informées.

Autrefois, toutes les décisions d’investissement devaient être prises par des experts humains, qui analysaient une immense quantité d’informations sur les mouvements passés des marchés et les performances des portefeuilles dans certaines conditions de marché. Ces experts ont utilisé ces informations pour concevoir les premiers algorithmes de trading informatisés. Cependant, ces algorithmes avaient des limitations car ils ne pouvaient pas répondre en temps réel aux fluctuations du marché.

Aujourd’hui, grâce à l’intelligence artificielle dans la finance, de nouveaux systèmes peuvent apprendre de manière autonome. En utilisant des données telles que le prix, le timing, le volume, l’évaluation des risques et les mouvements historiques des marchés, ces systèmes créent leurs propres règles ajustables pour formuler des recommandations d’investissement en temps réel.

Les capacités flexibles et évolutives de reconnaissance de motifs du machine learning le rendent également indispensable pour la détection et la prévention de la fraude dans les services financiers. Les systèmes plus anciens de détection et de prévention de la fraude basés sur des règles dépendaient des humains pour écrire ces règles. Aujourd’hui, les algorithmes de machine learning apprennent des modèles de fraude historiques et les identifient dans les transactions actuelles, tout en détectant de nouveaux motifs de fraude au fur et à mesure qu’ils apparaissent.

Les Avantages du Machine Learning dans les Services Financiers

Le machine learning excelle particulièrement dans l’identification de motifs à partir de vastes ensembles de données comme les données historiques du marché. Un programme basé sur le machine learning peut analyser rapidement ces montagnes d’informations et trouver des corrélations beaucoup plus rapidement que les humains.

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Une fois qu’il a construit un modèle, il est capable de recouper de nouvelles données avec celles qu’il a déjà traitées et de prédire quand les modèles sont susceptibles de changer. L’IA et le machine learning peuvent considérablement améliorer notre précision dans la prédiction des tendances du marché, ce qui peut être utilisé pour produire des insights sur les meilleures pratiques pour un investisseur particulier à un moment donné du marché.

Les mêmes capacités du machine learning à traiter d’énormes quantités de données, à trouver des motifs dans ces données et à apprendre de nouvelles données peuvent également offrir aux entreprises de services financiers une sécurité renforcée grâce à la détection de la fraude en temps réel. Les systèmes plus anciens de détection de la fraude reposaient sur des règles écrites par des humains, mais les criminels modifient souvent leurs tactiques pour éviter d’être détectés. Heureusement, les systèmes de prévention de la fraude avec machine learning peuvent écrire et réécrire leurs propres règles, apprenant et testant de nouveaux motifs en temps réel au fur et à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.

Les Tendances Futures du Machine Learning

Le machine learning a déjà un impact majeur sur l’industrie des services financiers. Les experts estiment qu’il sera de plus en plus intégré aux processus traditionnels dans les secteurs financiers à mesure que son potentiel complet pour améliorer les services et économiser du temps et de l’argent devient évident. Les chercheurs travaillent d’arrache-pied pour élargir les applications. Parmi les nombreuses applications prometteuses du machine learning pour les institutions financières, les experts pensent que les domaines prioritaires pour l’adoption incluent la conformité réglementaire, la détection des crimes financiers, l’évaluation des risques de crédit dans les prêts basés sur l’IA, la modélisation et l’analyse de données, ainsi que les risques cybernétiques.

Il est probable que nous verrons le rythme de l’innovation s’accélérer à l’avenir, chaque nouvelle avancée ouvrant de nouvelles perspectives. Le moment est propice, alors que l’industrie financière doit faire face à l’évolution des taux d’intérêt et à une concurrence accrue de la part d’entités non bancaires technologiquement avancées. La croissance n’est plus un simple objectif ; c’est une nécessité. Un nouveau modèle d’affaires est nécessaire, et les nouvelles technologies pourraient en être le moteur.

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Quels sont les Défis de l’Utilisation du Machine Learning dans les Services Financiers ?

Challenges Of Using Machine Learning In Financial Services

Plusieurs défis se posent sur la route de l’intégration du machine learning dans les services financiers. Il est essentiel de les comprendre pour utiliser cette technologie efficacement. Voici quelques-uns des principaux facteurs à connaître :

1. Qualité et Disponibilité des Données

Les algorithmes de machine learning sont souvent gourmands en données. Leur efficacité repose sur des données de haute qualité. La plupart des institutions financières possèdent des données incohérentes, cloisonnées et incomplètes, ce qui peut mener à des modèles biaisés et inexactes. Il s’agit d’un des plus grands défis que le secteur des services financiers doit surmonter rapidement.

2. Explicabilité et Biais

Beaucoup de modèles de machine learning peuvent être complexes et opaques. Il est parfois difficile de comprendre pourquoi une décision a été prise, ce qui soulève des préoccupations concernant le biais et l’équité. Par exemple, un demandeur de prêt peut être refusé en raison de décisions inexplicables prises par le machine learning, posant ainsi un risque pour l’organisation.

3. Sécurité et Confidentialité

La sécurité et la confidentialité sont souvent mises en jeu avec le machine learning. Les régulateurs doivent encore comprendre comment superviser ces algorithmes pour s’assurer qu’ils respectent les exigences légales.

4. Talents et Expertise

Mettre en œuvre et maintenir des modèles de machine learning nécessite l’assistance d’experts en science des données et de professionnels financiers qui comprennent les deux domaines. Trouver et retenir de tels talents est un défi significatif.

5. Réglementation

Le secteur financier est fortement réglementé, et le machine learning soulève de nouvelles questions de conformité. Les régulateurs doivent encore déterminer comment encadrer ces algorithmes pour qu’ils respectent les exigences légales.

Comment Débuter avec le Machine Learning dans les Services Financiers

Les entreprises de services financiers pensent souvent qu’elles doivent développer leur propre technologie. Cela était peut-être vrai autrefois, mais aujourd’hui, collaborer avec un fournisseur de solutions d’IA innovantes peut permettre à une entreprise d’accéder rapidement et à moindre coût à un programme complet, plutôt que de créer une équipe d’experts pour concevoir des programmes propriétaires. Les entreprises leaders apprennent à adopter une approche stratégique en utilisant des solutions prêtes à l’emploi, les intégrant souvent de manière fluide dans leur écosystème technologique existant.

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