Alors que l’industrie FinTech avance à grands pas en 2024, elle se retrouve au cœur d’une révolution technologique avec l’intelligence artificielle (IA) qui commence à s’imposer comme l’un des moteurs de cette évolution. Cette ère d’innovation redessine les contours des services financiers, rend les opérations plus efficaces, améliore les mesures de sécurité et personnalise l’expérience client. Le rôle de l’IA dans cette transformation est essentiel, offrant un aperçu d’un avenir où les services financiers seront plus accessibles, plus sécurisés et adaptés aux besoins d’une population axée sur le numérique.

Cette vague de changement est soutenue par plusieurs tendances clés : une attention accrue portée à la cybersécurité pour lutter contre les tentatives de fraude de plus en plus sophistiquées – l'utilisation de l'IA étant un facteur pour les institutions financières et les cybercriminels – et la prolifération de la finance intégrée et du Banking as a Service, facilitées par des API bancaires ouvertes et un modèle de gestion des risques basé sur l’IA, tandis que le paysage réglementaire évolue pour suivre ces nouvelles innovations. Ces changements se produisent dans un contexte de demande croissante des consommateurs pour des solutions financières numériques, une tendance considérablement accélérée par la poussée de la pandémie mondiale vers les services en ligne.

Le récit de l'avenir de la FinTech traverse divers domaines alors que les développeurs s'efforcent de créer des services financiers plus attrayants et plus efficaces.

Le rôle crucial de l'IA dans la FinTech

L’IA transforme radicalement le secteur FinTech, annonçant une ère de services financiers plus intelligents et plus efficaces. Cette transformation ne concerne pas seulement le progrès technologique, mais aussi la transformation des approches au cœur des interactions et des opérations financières.

Prise de décision stratégique et éclairée : L'IA générative permet aux systèmes de parcourir de vastes lacs de données pour obtenir des informations claires, favorisant ainsi l'innovation et des stratégies de revenus plus intelligentes. La capacité de l’IA à traiter et analyser ces vastes ensembles de données permet aux entreprises de prendre des décisions qui sont non seulement opportuns, mais également fondés sur une compréhension approfondie de la dynamique du marché et des besoins des clients.

Conseils financiers personnalisés : Au-delà des conseils généraux, L’IA peut déjà offrir des solutions de planification et de gestion financières sur mesure. En analysant les données individuelles des clients, l'IA élabore des conseils personnalisés, alignés sur les objectifs et les situations financières personnelles, améliorant ainsi l'engagement client.

Détection de fraude rapide et précise : Dans la lutte contre la fraude financière, l’IA est une alliée précieuse. Sa capacité à analyser rapidement les modèles de transactions permet une détection précoce de la fraude, protégeant ainsi contre d'éventuels dommages financiers et de réputation. 

Évaluation des risques pour la stabilité : Les prouesses de l’IA dans l’analyse des données historiques et l’identification de modèles jouent un rôle essentiel dans l’évaluation des risques. Cela garantit des opérations financières plus stables et sécurisées, préparant les institutions à gérer de manière proactive les risques potentiels.

Applications étendues dans la Fintech : De l’optimisation de la notation de crédit et de la gestion des actifs à la garantie de la conformité réglementaire, les applications de l'IA au sein de la fintech sont vastes et variées. Notamment, l’IA améliore la précision des évaluations de crédit, rationalise la gestion des actifs grâce à des algorithmes intelligents et simplifie le respect des exigences réglementaires complexes.

L'IA générative révolutionne des domaines tels que le trading algorithmique et la sécurité en permettant des stratégies de trading automatisées et basées sur les données et en améliorant les protocoles de sécurité financière contre la fraude​​​.

Finance intégrée et banque en tant que service (BaaS)

La fusion de l’intelligence artificielle (IA) avec la finance embarquée et le Banking-as-a-Service (BaaS) propulse les services financiers dans une nouvelle ère. Cette convergence ne concerne pas seulement l’intégration transparente des services bancaires dans une gamme de plateformes ; il est profondément enrichi par les prouesses de l’IA en matière d’adaptation des services, d’amélioration de la sécurité et de traitement de vastes ensembles de données pour une prise de décision éclairée.

Embedded Finance démocratise les services financiers en permettant aux acteurs financiers non traditionnels de proposer des solutions directement à leurs clients. L'IA améliore cela en tirant parti d'une analyse approfondie des données pour fournir des services financiers hyper-personnalisés. En analysant l’historique des transactions, les plateformes peuvent prédire les besoins financiers et proposer des recommandations de produits financiers personnalisées en toute transparence au sein de leurs applications.

BaaS – qui redéfinit la chaîne de valeur bancaire en fournissant des produits et services bancaires via des distributeurs tiers – permet aux entreprises non bancaires d’intégrer une infrastructure financière réglementée dans leurs offres, permettant ainsi de nouvelles propositions financières spécialisées, et L’IA renforce ces offres, en particulier dans le domaine complexe de la conformité réglementaire que la plupart des non-IF ne sont pas prêts à gérer..

Défis et innovations en matière de cybersécurité

Le paysage FinTech en 2024 est fortement axé sur l’amélioration des mesures de cybersécurité, car les menaces et la dépendance croissante à l’égard des services financiers numériques conduisent à une sophistication croissante des attaques des cybercriminels.

Les professionnels de la finance signalent un changement significatif vers une priorité accordée à la cybersécurité et à la gestion informatique. Une étude récente de Gartner souligne que 72 % des entreprises financières prévoient d'augmenter leurs dépenses en logiciels en 2024 par rapport à 2023, en mettant fortement l'accent sur l'amélioration de la cybersécurité. La même étude souligne les défis auxquels sont confrontés les acheteurs de logiciels financiers pour trouver des solutions offrant à la fois une sécurité robuste et une intégration transparente avec leurs systèmes existants. Cela indique un marché à la fois conscient et proactif quant à la résolution des problèmes de cybersécurité, soulignant le rôle essentiel de la sécurité dans les décisions d’achat de logiciels financiers.

En outre, le secteur bancaire numérique se prépare à poursuivre sa transformation en mettant l’accent sur la cybersécurité. Les méthodes de paiement numériques, telles que les portefeuilles mobiles et les cartes sans contact, devraient gagner du terrain. Cela nécessite une augmentation parallèle des investissements dans les mesures de cybersécurité pour protéger ces méthodes de transaction numérique en pleine croissance. Les banques devraient investir massivement dans la consolidation des systèmes et dans l’amélioration des contrôles d’authentification afin de garantir la sécurité des données et des transactions.

Les prévisions du Gartner pour 2024 mettent également en lumière les futures stratégies de cybersécurité. Ils suggèrent qu’un nombre important d’organisations se concentreront sur la mise en œuvre de programmes de confiance zéro, reflétant une évolution vers des cadres de cybersécurité plus complets et plus matures. Cette approche, exigeant l'intégration et la configuration de plusieurs composants, vise à réduire les frictions opérationnelles en matière de cybersécurité et à améliorer l'adoption des contrôles.

L’IA générative apparaît comme un outil majeur dans cet arsenal, capable d’automatiser les tâches, de réduire les erreurs humaines et d’accélérer la détection et la réponse aux cybermenaces. Ces solutions basées sur l'IA exploitent l'intelligence prédictive pour prévoir les attaques, permettant ainsi un équilibre entre les mesures de sécurité et l'expérience utilisateur tout en minimisant les risques de fraude.

L’IA ouvre également la voie à des défis spécifiques liés au secteur ; car cette même intelligence prédictive est une arme à double tranchant qui peut également être retournée contre les institutions financières par les cybercriminels. Cette course aux armements entre professionnels de la sécurité et attaquants – une histoire aussi vieille qu’Internet – conduit à des méthodes de cyberattaques de plus en plus sophistiquées, nécessitant des mises à jour et des adaptations continues des stratégies de cybersécurité.

Changements réglementaires à l’horizon

À mesure que le secteur FinTech progresse, le paysage réglementaire entourant l’intégration de l’IA devient de plus en plus crucial. La nature dynamique du développement de l’IA et son impact profond sur les services financiers nécessitent une approche réglementaire tournée vers l’avenir et adaptable. Cette année, les économies mondiales, de l’UE à la Chine et au-delà, ont élaboré des politiques pour régir l’IA, équilibrant l’impératif de favoriser l’innovation avec la nécessité d’atténuer les risques associés.

L'articulation par le FMI d'un plan d'action en 5 points pour la gouvernance de l'IA est particulièrement instructive, présentant un cadre qui vise non seulement à se prémunir contre les inconvénients de l’IA, mais également à développer son potentiel pour améliorer l’inclusion, la sécurité et l’efficacité financières.

L'utilisation de l'IA dans les deux camps de la criminalité financière souligne également le besoin urgent de cadres réglementaires capables d'évoluer en tandem avec les progrès technologiques, garantissant des défenses solides contre la fraude induite par l'IA tout en favorisant un environnement propice à l'innovation.

Alors que les sociétés de technologie financière et les institutions financières évoluent dans cet environnement réglementaire complexe, leurs stratégies doivent refléter une compréhension nuancée des avantages et des défis de l’IA. Mettre l'accent sur la transparence, l'explicabilité et l'éducation des clients concernant le rôle de l'IA dans les services financiers sera essentiel pour maintenir la confiance et la conformité. Plus important encore, à mesure que les capacités de l'IA continuent de progresser, la collaboration entre les organismes de réglementation, le secteur privé et les partenaires internationaux sera essentielle pour façonner une approche globalement cohérente de la gouvernance de l'IA dans les technologies financières.

L'avenir de la gestion des risques

L’intégration de l’IA transforme considérablement les pratiques de gestion des risques. Grâce aux capacités d'apprentissage automatique (ML), de traitement du langage naturel (NLP), d'analyse prédictive, d'automatisation des processus robotiques (RPA) et de vision par ordinateur, l'IA redéfinit la manière dont les institutions financières abordent la notation de crédit, la détection des fraudes, la conformité réglementaire et les services financiers personnalisés. prestations de service.

Innovations clés dans la gestion des risques basée sur l'IA :

• Score de crédit amélioré et inclusion financière :
  • Les algorithmes d’IA évaluent la solvabilité à l’aide de sources de données traditionnelles et alternatives.
  • Favorise l’inclusion financière en donnant accès au crédit aux personnes ayant des antécédents de crédit limités.
• Détection avancée de la fraude :
• Conformité réglementaire rationalisée :
  • Automatise la surveillance de la conformité et le respect des réglementations financières.
  • Réduit le risque de pénalités et améliore la gouvernance grâce à l’automatisation de l’IA.
• Innovations dans la technologie de l'assurance (InsurTech) et DeFi :
  • L’IA dans l’assurance pour un traitement plus rapide des réclamations et une évaluation des risques.
  • Facilite les contrats intelligents et l’efficacité des plateformes de finance décentralisée (DeFi).

Défis et considérations :

• Validation et gouvernance du modèle :
  • Engagement proactif avec les régulateurs sur les développements et les stratégies prudentielles.
  • Concentrez-vous sur la résolution, les stratégies de rétablissement et la gestion efficace des risques.
• Utilisation éthique, équitable et transparente de l’IA :
• Qualité des données et auditabilité :
  • Adoption de cadres de gouvernance des données efficaces pour garantir la qualité et la pertinence des données.
  • Mise en œuvre de journaux d'audit suffisants pour les enquêtes et la conformité.
• Surveillance continue et gestion des fournisseurs tiers :
  • Effectuer des examens périodiques, une surveillance continue et une revalidation des modèles d'IA.
  • Diligence raisonnable à l’égard des fournisseurs tiers développant des applications d’IA.​​

Trading algorithmique et prévisions des marchés financiers

Le trading algorithmique et les prévisions de marché sont à l'avant-garde de l'impact transformateur de l'IA dans le secteur des technologies financières. Les capacités de l'IA à analyser de vastes ensembles de données, à identifier des modèles et à exécuter des transactions à des vitesses inégalées améliorent non seulement la liquidité et l'efficacité du marché, mais remodèlent également les stratégies d'investissement et l'évaluation des risques.

Trading algorithmique amélioré

Le rôle de l'IA dans le trading algorithmique s'étend, tirant parti de l'apprentissage automatique (ML) et de l'analyse prédictive pour analyser les données du marché, identifier les modèles et exécuter les transactions avec une efficacité et une rapidité élevées. Cette approche améliore non seulement la liquidité du marché, mais offre également un avantage concurrentiel aux institutions financières en minimisant les coûts de transaction et en maximisant les opportunités de négociation. L’utilisation de l’IA dans le trading algorithmique souligne une évolution vers des marchés financiers automatisés et davantage axés sur les données, où la prise de décision est considérablement accélérée..

Mouvements prédictifs du marché

L'analyse prédictive, alimentée par l'IA, permet aux institutions financières de prévoir les tendances du marché, les comportements des clients et les risques de crédit avec une précision sans précédent. En traitant de grandes quantités de données historiques et en employant des algorithmes statistiques, les analyses prédictives basées sur l'IA fournissent des informations précieuses qui soutiennent la prise de décision stratégique et la gestion des risques. Cette capacité est particulièrement bénéfique sur les marchés volatils où la compréhension des mouvements futurs peut avoir un impact significatif sur les stratégies de trading et d'investissement.

Avancées dans les produits et services financiers

L'application d'IA s'étend au-delà du trading et vise à améliorer l'offre globale de produits et de services financiers. De la notation de crédit améliorée par l’IA qui favorise l’inclusion financière aux conseils financiers personnalisés adaptés aux besoins individuels, l’IA permet un paysage de services financiers plus personnalisé et plus efficace. Cette personnalisation améliore non seulement la satisfaction et la fidélité des clients, mais ouvre également de nouvelles sources de revenus pour les prestataires de services financiers.

L’avenir de l’IA en finance

L’intégration croissante de l’IA dans la fintech souligne une transition cruciale vers un écosystème financier plus intelligent, efficace et inclusif. L'impact profond de l'IA, de la révolution du trading algorithmique à l'amélioration de la détection des fraudes et de la gestion des risques, signale un avenir où la finance est non seulement plus sûre, mais aussi plus accessible et adaptée aux besoins individuels.

La convergence de l’IA avec les technologies et les cadres réglementaires émergents ouvre la voie à un paysage financier où l’innovation prospère sur la base de services sécurisés, transparents et centrés sur le client. Le rôle de l’IA dans la démocratisation de la finance, grâce à des initiatives telles que l’amélioration de la notation de crédit et des conseils financiers personnalisés, laisse présager une ère d’inclusion financière.

De plus, l’agilité qu’offre l’IA pour naviguer dans un environnement réglementaire complexe garantit que l’évolution de la fintech est à la fois responsable et conforme aux normes mondiales. À l’avenir, la synergie entre l’IA et la fintech est sur le point de s’approfondir, entraînant des changements transformateurs qui redéfiniront la manière dont les services financiers sont fournis et vécus.

-Jessica Purdy

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• La source: https://fintechrising.co/ai-unleashed-remapping-fintechs-future/