L’année où l’intelligence artificielle (IA) a fait ses débuts publics les plus spectaculaires, on pourrait croire que l’apprentissage automatique (ML) est devenu une mode.
Cependant, c’est la chose la plus éloignée possible de la vérité. Même s’il n’est peut-être plus aussi populaire qu’avant, l’apprentissage automatique est toujours très demandé aujourd’hui. C’est ainsi que l’apprentissage profond peut être utilisé pour former l’IA générative. La FinTech ne fait pas exception.
Avec une taille de marché mondiale projetée d'environ 158 milliards de dollars américains en 2020 et un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 18 % pour atteindre un niveau stupéfiant. 528 milliards de dollars par 2030, l'apprentissage automatique est l'un des outils les plus précieux dont disposent les institutions financières pour optimiser leurs processus. Et en fin de compte, comme notre plus récente étude sur l’état de l’IA va en profondeur, économisez des dépenses.
Cas d'utilisation du machine learning dans la FinTech
L'apprentissage automatique résout certains des problèmes fondamentaux du secteur. La fraude, par exemple, ne concerne pas seulement les assurances ou les crypto-monnaies. De plus, une stricte conformité réglementaire transcende les frontières des domaines. Quel que soit votre secteur d’activité ou votre type d’entreprise, l’apprentissage automatique en finance offre diverses façons de transformer vos préoccupations en gains.
1. Trading algorithmique
De nombreuses entreprises utilisent la tactique très efficace du trading algorithmique pour automatiser leurs choix financiers et augmenter le volume des transactions. Il s'agit d'exécuter des ordres de trading suivant des directives de trading pré-écrites rendues possibles par des algorithmes d'apprentissage automatique. Puisqu’il serait difficile de reproduire manuellement la fréquence des transactions effectuées par la technologie ML, toutes les grandes sociétés financières investissent dans le trading algorithmique.
2. Détecter et prévenir la fraude
Les solutions d'apprentissage automatique dans les FinTech apprennent et s'adaptent constamment aux nouveaux modèles d'escroquerie, améliorant ainsi la sécurité des opérations et des clients de votre entreprise. Cela contraste avec la nature statique de la détection de fraude classique basée sur des règles.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier les activités suspectes et les modèles de fraude complexes avec une grande précision en examinant de vastes ensembles de données.
IBM démontre comment l'apprentissage automatique (ML) peut identifier la fraude dans jusqu'à 100 % des transactions en temps réel, permettant ainsi aux institutions financières de minimiser les pertes et de prendre des mesures rapides en cas de danger.
Les systèmes FinTech qui utilisent l'apprentissage automatique (ML) peuvent détecter de nombreuses formes de fraude, notamment le vol d'identité, la fraude par carte de crédit, la fraude aux paiements et les piratages de compte. Cela permet une sécurité complète contre un large éventail de menaces.
3. Conformité réglementaire
Les solutions de technologie de réglementation (RegTech) comptent parmi les cas d’utilisation les plus populaires de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire.
Les algorithmes de ML peuvent identifier les corrélations entre les recommandations car ils peuvent lire et apprendre d'énormes documents réglementaires. Ainsi, Solutions de cloud computing avec des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés pour le secteur financier, ils peuvent automatiquement suivre et surveiller les changements réglementaires.
Les organismes bancaires peuvent également garder un œil sur les données des transactions pour détecter les irrégularités. ML peut ainsi garantir que les transactions des consommateurs répondent aux exigences réglementaires.
4. Bourse
Les volumes massifs d’activités commerciales génèrent de vastes ensembles de données historiques qui présentent un potentiel d’apprentissage infini. Mais les données historiques ne constituent que la base sur laquelle reposent les prévisions.
Les algorithmes d'apprentissage automatique examinent des sources de données en temps réel telles que les actualités et les résultats des transactions pour identifier les modèles qui expliquent le fonctionnement du marché boursier. La prochaine étape pour les traders consiste à choisir un modèle de comportement et à déterminer les algorithmes d'apprentissage automatique à intégrer dans leur stratégie de trading.
5. Analyse et prise de décision
La FinTech utilise l’apprentissage automatique pour gérer et comprendre de grandes quantités de données de manière fiable. Grâce à l'intégration de services d'analyse de données, il offre des informations approfondies qui accélèrent la prise de décision en temps réel tout en économisant du temps et de l'argent. De plus, cette technologie améliore la rapidité et la précision des prévisions des tendances futures du marché.
Les entreprises FinTech peuvent également utiliser analyses prédictives technologies pour développer des solutions innovantes et avant-gardistes qui s’adaptent à l’évolution des demandes des consommateurs et des tendances du marché. Grâce à la collaboration des services d'analyse de données et d'apprentissage automatique, les entreprises FinTech peuvent prévoir et répondre avec succès aux nouveaux besoins financiers grâce à cette stratégie proactive.
Comment les entreprises bénéficient-elles du machine learning dans la FinTech ?
Les points ci-dessus mettent en évidence les cas d’utilisation du machine learning, mais qu’en est-il des détails ? Comment résumer au mieux les principaux avantages du ML dans la FinTech s’ils se limitent à un petit nombre de puces objectives ?
1. Automatisation des processus répétitifs
L’automatisation est probablement l’avantage le plus évident de l’apprentissage automatique pour la FinTech, car elle présente plusieurs avantages. Pour valider les informations client en temps réel sans nécessiter de saisie manuelle, par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent accélérer le processus d'intégration des clients.
De plus, en supprimant la nécessité d’une saisie humaine des données, l’automatisation du rapprochement des transactions financières permet d’économiser du temps et de l’argent. Le reste de votre équipe bénéficiera de l’automatisation de manière plus subtile. L'automatisation basée sur le ML supprime le travail fastidieux qui empêche vos professionnels de travailler sur des projets plus importants.
2. Affectation des ressources
Grâce à la reconnaissance de formes, l'apprentissage automatique établit la meilleure allocation des fonds, de la main-d'œuvre et de la technologie. Comme indiqué précédemment, les robots-conseillers utilisent l'apprentissage automatique (ML) dans la gestion des investissements FinTech pour évaluer le profil de risque de chaque client et allouer les actifs en garantissant que le portefeuille de chaque client est en phase avec ses objectifs financiers et sa tolérance au risque.
De plus, les chatbots alimentés par l'apprentissage automatique offrent un service client 24 heures sur 24 en allouant efficacement les ressources pour gérer un volume élevé de demandes de renseignements des consommateurs. Les entreprises FinTech peuvent ainsi élargir la portée de leurs offres sans augmenter significativement leurs coûts d’exploitation.
3. Réduire les coûts grâce à l'analyse prédictive
Les entreprises FinTech peuvent trouver des opportunités de réduction des coûts grâce à l’analyse prédictive basée sur l’apprentissage automatique. Par exemple, dans le domaine des prêts, l’apprentissage automatique (ML) peut prédire les défauts de paiement, permettant ainsi aux prêteurs de dépenser leurs ressources plus efficacement pour réduire les pertes potentielles.
Un autre site financier utilise la recherche de modèles de clientèle pour créer une situation similaire. Les entreprises peuvent fidéliser leurs clients de manière proactive et réduire les coûts de recrutement de nouveaux clients en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire le chiffre d'affaires des clients.
4. Traitement de l'information
Développement de logiciels FinTech les entreprises peuvent tirer parti de technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et d'autres systèmes de traitement automatisé de documents pour extraire des informations importantes basées sur les données, car l'apprentissage automatique gère le traitement et l'analyse de données à grande échelle.
Cela réduit considérablement la dépendance d'une entreprise à l'égard d'équipes d'analyse de données importantes et les coûts associés en automatisant les processus tels que le traitement des demandes de prêt, les contrôles Know Your Customer (KYC) et la conformité réglementaire.
Études de cas de mise en œuvre du machine learning dans la FinTech
L'apprentissage automatique offre de la valeur au secteur du développement de logiciels FinTech. Voici quelques excellentes études de cas à travers le monde.
1. Crédgénicité
En 2022, Credgenics, une startup SaaS indienne spécialisée dans l'automatisation juridique et le recouvrement de créances, a atteint un Portefeuille de prêts total de 47 milliards de dollars, après avoir traité plus de 40 millions de prêts aux particuliers.
Plus de 100 entreprises clientes ont bénéficié de coûts et de délais de recouvrement réduits, d'une efficacité juridique accrue et de taux de résolution et de recouvrement plus élevés grâce à leurs solutions basées sur l'apprentissage automatique.
2. L'intelligence contractuelle de JPMorgan Chase
En 2017, la plus grande banque des États-Unis a dévoilé une plateforme d’intelligence contractuelle (COiN) qui exploite largement le traitement du langage naturel (NLP) pour permettre aux ordinateurs de comprendre la voix et l’écriture manuscrite.
L'objectif principal de COiN était d'automatiser les processus manuels répétitifs et à forte intensité de main-d'œuvre, comme la révision des accords de crédit commercial, qui nécessitaient jusqu'à 360,000 XNUMX heures de travail dans le cas de JPMorgan Chase. COiN pourrait terminer la tâche en quelques secondes.
3 Wells Fargo
Wells Fargo est une société mondiale de services financiers dont le siège est aux États-Unis qui utilise des solutions d'apprentissage automatique telles que la PNL, l'apprentissage en profondeur, des réseaux de neurones et des outils d'analyse prédictive pour gérer les points de données individuels et groupés des clients.
Qu’est-ce qui rend cela remarquable ? La capacité d'identifier l'intention derrière la formulation d'une plainte d'un client, qui peut être négligée lors d'une lecture typique d'une transcription. Cela permet à l'organisation de rationaliser ses opérations, de fournir des services plus efficaces et de favoriser des relations clients plus solides.
Conclusion
La FinTech ne fait pas partie des nombreuses industries professionnelles préoccupées par les apocalypses de l’IA. Cela ne veut pas dire que les organisations commerciales ne s’inquiètent pas des conséquences potentielles des fausses données générées par l’IA, ni que les professionnels de la FinTech ne surveillent pas la situation.
Cependant, aucun des taux de modernisation plus rapides imposés par la technologie n’est propre à la FinTech. C’est au nom de la technologie qui fait avancer la FinTech et assure sa cohésion. C’est ce qui différencie la main-d’œuvre FinTech comme l’une des plus avancées technologiquement de tous les secteurs. Pour beaucoup, c’est ce qui les a attirés vers la FinTech en premier lieu. Nos experts connaissent parfaitement la situation.
