Les sociétés de services financiers profitent de plus en plus de ChatGPT et de solutions similaires. Ces technologies permettent une intégration facile des données d'entreprise dans les assistants d'IA, améliorant ainsi l'utilité des grands modèles de langage (LLM) pour diverses applications.

Alors que les consommateurs adoptent rapidement les LLM basés sur l’IA, les banques agissent avec prudence, soucieuses de la sécurité des données.

Néanmoins, le fournisseur de logiciels financiers Tim a soutenu des clients pionniers dans l'intégration de ChatGPT dans le secteur bancaire et leurs opérations quotidiennes. De plus, ti&m a récemment publié un papier blanc détaillant comment les banques peuvent obtenir un avantage concurrentiel grâce à l’IA.

Dans cet article, ti&m donne un aperçu de la manière dont les banques peuvent utiliser avec succès l’IA dans leurs opérations quotidiennes.

Google avec des avantages ? Pourquoi ChatGPT est plus qu'un moteur de recherche intelligent

Beaucoup considèrent les chatbots basés sur l'IA comme le jumeau plus intelligent de Google, les utilisant comme méta-moteur de recherche et pour répondre aux questions. Mais ces outils peuvent fournir bien plus que de simples réponses correctes et linguistiquement attrayantes à des questions complexes.

Ils peuvent par exemple créer immédiatement une présentation PowerPoint adaptée à un groupe cible spécifique à partir de la réponse à une question complexe.

ChatGPT est également capable de traduire un croquis manuscrit d'une page Web en une proposition HTML – il peut générer une sortie texte sous forme de code de programmation.

Ces exemples montrent pourquoi les chatbots IA basés sur LLM changent la donne : auparavant, les solutions technologiques devaient être programmées pour des cas d'utilisation spécifiques.

Mais désormais, ces nouveaux modèles intelligents peuvent effectuer toute une série de tâches différentes et ainsi être utilisés dans différents cas d’utilisation. ChatGPT et ses collègues LLM sont des outils universels capables d'effectuer des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement développés.

Application de ChatGPT dans le secteur bancaire : IA existantes pour les cas d'utilisation spécifiques au secteur bancaire

Le développement de LLM comme GPT-4 n’est pas seulement intéressant pour les utilisateurs. Dans le passé, les projets d’apprentissage automatique et d’IA étaient souvent difficiles et nécessitaient beaucoup d’efforts.

Mais désormais, les LLM ouvrent une approche complètement nouvelle. Les experts en IA tels que ti&m peuvent utiliser les LLM existants pour créer des solutions d'IA spécialement conçues pour les institutions financières.

Cela rationalise le processus, le rendant relativement peu coûteux. Au lieu de collecter des données et de former des modèles en interne, l’intégration des données de l’entreprise suffit souvent pour commencer. La génération augmentée par récupération, ou RAG, peut être utilisée ici.

Il s’agit ensuite de poser les bonnes questions à l’aide d’une ingénierie rapide, dans ce que l’on appelle l’apprentissage zéro.

Données et contexte : quelles informations les LLM comme GPT-4 utilisent-ils ?

Les modèles de langage d'IA ont été formés sur un vaste ensemble de données. Il s'agit d'une énorme quantité de sources en ligne qui sont généralement accessibles au public, telles que des sites Web d'information, des livres, des articles de presse, des publications scientifiques ou des articles de blog.

Le dernier GPT-4 Turbo, qui a été formé sur des données allant jusqu'en avril 2023, utilise également des sources de données propriétaires avec une qualité de données élevée. Grâce à des plug-ins, les LLM produits par OpenAI et Google peuvent également accéder aux résultats de recherche actuels.

En plus de l'ensemble de données de formation, les LLM peuvent également recevoir des données spécifiques à l'entreprise sur lesquelles le modèle n'a pas été formé. C’est ce qu’on appelle fournir du contexte. Les données spécifiques à l'organisation peuvent provenir du site Web de l'entreprise, de SharePoint ou d'autres sources de données, et peuvent être au format texte, image ou vidéo.

Ceci est ajouté à l'invite, avec des instructions sur la marche à suivre. Une invite possible pourrait être : « Résumez cet article en dix phrases pour un rapport client, en utilisant les mots-clés les plus pertinents ». L'article doit être inclus comme contexte pour l'invite.

En combinant les données spécifiques à l'entreprise avec les LLM, les banques peuvent utiliser des assistants IA personnalisés selon leurs besoins pour de nombreux cas d'utilisation différents tels que :

• Utiliser plus efficacement les données de la communication avec les clients, leur intranet et leurs serveurs
• Automatisation et optimisation des processus au sein même de la banque
• Développer de nouveaux produits et services pour des segments de clientèle spécifiques

Découvrez-en plus sur l'utilisation des invites, ce que sont les intégrations et comment implémenter ChatGPT dans le secteur bancaire en téléchargeant le livre blanc de ti&m. « ChatGPT pour les entreprises. »

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