Une combinaison de facteurs incluant la vitesse des processeurs, la diminution du coût de stockage de données et la montée en puissance des frameworks open source favorisent les applications de l’intelligence artificielle.

Selon différentes études, d’ici à 2035, l’IA pourrait doubler les taux de croissance économique de 20 pays, et augmenter la productivité du travail de 40%. L’importance croissante de l’IA n’est pas sans conséquences sur les institutions financières, et plus particulièrement pour la fonction financière de ces dernières. L’IA a le potentiel de transformer fondamentalement la fonction financière des banques au cours de la prochaine décennie, si ce n’est plus tôt.

L’IA n’est pas seulement une nouvelle technologie mais plutôt un ensemble de technologies connexes –y compris le traitement du langage naturel (amélioration des interactions entre ordinateurs et humains) ; l’apprentissage automatique (programmes informatiques qui peuvent apprendre lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données) et les systèmes experts (logiciels programmés pour fournir des conseils)- qui aident les machines à détecter, comprendre et à agir d’une manière similaire au cerveau humain. Ces technologies sont à l’origine d’innovations tels que les agents virtuels (personnages animés générés par des ordinateur et servant de représentants du service client en ligne) ; les identités analytiques (solutions combinant données et analyses avancées afin de gérer l’accès et la certification des utilisateurs) et les systèmes de recommandation (algorithmes qui aident les utilisateurs et les fournisseurs de biens et de services), qui ont déjà transformé la façon dont les entreprises considèrent l’expérience client.

L’IA peut aider les équipes financières des banques à repenser et restructurer les modèles et les processus opérationnels. Les grandes banques doivent traiter d’importants volumes de données afin de générer des rapports financiers et de satisfaire aux exigences du métier, tout en restant en conformité avec la loi. Ces processus sont de plus en plus normalisés, pourtant ils impliquent toujours un bon nombre de personnes effectuant des tâches presque insignifiantes (souvent en réconciliation et en consolidation), ce qui en fait des candidates idéales pour l’automatisation robotisée des processus (RPA). Les « bots » (robots), ces logiciels utilisés dans la RPA, peuvent être codés afin de traiter un ensemble de règles et certaines exceptions. Mais ce sont les données ajoutées par l’apprentissage de la machine au cours de tâches plus complexes et diverses qui rendent la combinaison de la RPA et de l’IA très puissante.

Ces prochaines années, l’intelligence artificielle sera utilisée pour transformer les fonctions de base de la finance, telles que les rapprochements interentreprises, la « clôture » trimestrielle et la déclaration des résultats, ainsi que les fonctions les plus stratégiques telles que l’analyse financière, l’allocation d’actifs et de prévision. L’IA fourni rapidité et précision –l’ensemble du processus de rapport et de divulgation, par exemple, peut être entrepris en temps réel. Plutôt que d’attendre la fin du trimestre, l’équipe financière équipée par l’IA peut identifier et résoudre des problèmes beaucoup plus rapidement qu’on n’est capable de le faire aujourd’hui, plus précisément et à moindre effort.

Les institutions financières sont bien conscientes du potentiel de l’intelligence artificielle. Elles ont observé les bouleversements au sein d’autres industries, comme des startups numériques et des géants d’Internet qui utilisent l’IA afin de rationaliser les opérations et d’attirer les clients à l’aide d’offres plus personnelles et pertinentes. Par conséquent, les banques investissent massivement dans les nouvelles technologies, et dans le recrutement et le développement des capacités nécessaires pour les utiliser.

L’intelligence artificielle fournit aux banques, aux entreprises des marchés des capitaux et aux assureurs, un ensemble d’outils extrêmement puissant pour transformer les processus financiers les plus fondamentaux. Pour beaucoup, le défi n’est pas seulement d’identifier et d’adopter les meilleures technologies d’IA, mais de repenser leur modèle de fonctionnement et de développement, afin de tirer parti des capacités de l’IA.

L’intelligence artificielle peut aider les banques à considérablement améliorer leur efficacité, à mieux comprendre où elles vont, tout en laissant la prise des grandes décisions stratégiques aux humains. Impulser l’entraide IA et humains favoriserait une croissance rentable pour les institutions financières.