Presque tous les secteurs sont séduits par l’IA générative, et la fintech est l’un des secteurs clés à l’avant-garde de son adoption. Les sociétés financières peuvent combiner l'IA générative avec des capacités d'IA traditionnelles plus établies pour accélérer les efforts de transformation d'une organisation dans un certain nombre de domaines clés, notamment la prise de décision prédictive, l'évaluation des risques, l'engagement client, la cybersécurité, la conformité, etc. Pourtant, même si l'IA générative offre un grand potentiel, les organisations fintech doivent être stratégiques quant à la manière et au lieu où elles appliquent les grands modèles linguistiques (LLM) de l'IA générative et les technologies associées dans l'entreprise.
Quatre tendances clés
Le parcours de transformation de chaque organisation sera unique quant à la manière et à l'endroit exacts où l'IA sera appliquée pour rationaliser les processus, automatiser les flux de travail et générer des économies de coûts. Cela dit, voici quatre tendances clés qui façonnent aujourd’hui le parcours d’adoption de l’IA pour de nombreuses entreprises :
1. Mélanger IA générative et traditionnelle : Il est difficile d'exagérer l'enthousiasme suscité par l'IA générative à une époque où ChatGPT, l'application d'IA générative la plus connue, a rapidement établi le record du Base d'utilisateurs à la croissance la plus rapide de l'histoire. Mais cette exubérance peut occulter le fait que l’IA générative doit souvent fonctionner en tandem avec l’IA traditionnelle pour créer le plus de valeur possible. Par exemple, une banque pourrait utiliser l’IA traditionnelle pour analyser les données sur le comportement des utilisateurs, puis utiliser les résultats comme base pour l’IA générative afin de créer du contenu personnalisé. Une plateforme AIOps pourrait également intégrer une IA générative pour personnaliser les alertes de sécurité et faciliter la correspondance SOC. La combinaison de ces différents types d’IA peut rapporter d’énormes dividendes aux sociétés financières confrontées à des données sensibles et à des réglementations strictes.2. Plus de flexibilité des données et moins de silos : L’IA a retenu l’attention des leaders des services financiers, mais il est facile d’oublier qu’elle n’est rien en l’absence de données fiables. Sans une flexibilité adéquate et un accès qui transcende les silos traditionnels entre les ensembles de données ou les écosystèmes de fournisseurs, les sources d’informations et la modélisation algorithmique qui alimentent l’IA générative seront limitées. Une solide stratégie de gestion des données constitue la première étape pour garantir des normes cohérentes en matière de métadonnées, de définitions et d’attributs de données dans l’ensemble du parc informatique. Cela doit être soutenu par une architecture de données sous-jacente appropriée, idéalement une architecture qui accède aux données là où elles résident via une couche de virtualisation ou une technique similaire qui connecte librement toutes les données sur les réseaux d'entreprise et tiers.
3. Adopter l’IA privée : En particulier lorsqu’elle est associée à l’IA traditionnelle, l’IA générative offre plus d’informations et de valeur à l’organisation que jamais. La mise en garde est que ces informations et cette valeur peuvent facilement être transmises à d’autres entreprises, même à des concurrents, dans un écosystème d’IA fortement dépendant de relations et de fournisseurs tiers. C'est pourquoi les solutions d'IA privée deviendront de plus en plus importantes pour les entreprises de technologie financière qui souhaitent exploiter la puissance de l'IA sans compromettre la confidentialité des données en partageant par inadvertance la modélisation et la formation des algorithmes. L'IA privée permet aux entreprises de s'entraîner en toute sécurité sur les données de l'entreprise, les modèles qui en résultent ne sont jamais partagés au-delà de l'organisation.
4. Se souvenir du facteur humain dans l’adoption de l’IA : Pour mettre en œuvre les capacités de l’IA, il faut aborder le facteur humain. L'objectif primordial est de garantir que les complexités technologiques qui alimentent l'IA ne deviennent pas une barrière à l'entrée pour les gestionnaires de risques financiers, les analystes d'investissement ou d'autres utilisateurs professionnels qui ne devraient pas avoir besoin d'un doctorat en science des données pour faire leur travail. Le succès implique une recette en deux parties : fournir des plates-formes accessibles qui permettent le contrôle et la personnalisation des processus d'IA sans avoir besoin d'un codage avancé ; puis une formation adéquate des utilisateurs pour gérer ces plateformes. Ce dernier devrait inclure des conseils sur la recherche et l’ingénierie rapide pour de meilleurs résultats.
Allier innovation en IA et gestion des risques pour un retour sur investissement maximal
Les tendances ci-dessus définissent aujourd’hui la courbe d’adoption de l’IA pour les institutions financières, qui recherchent un retour sur investissement maximal grâce aux nouvelles efficacités basées sur l’IA. La mise en garde est que les nouvelles capacités doivent s'accompagner d'un effort substantiel de gestion des risques pour garantir que des vulnérabilités en matière de sécurité ou de conformité ne soient pas créées par inadvertance lors de la mise en place de nouveaux systèmes d'IA.
Bien qu’elles puissent considérablement étendre les opérations et transformer les processus, les plates-formes d’IA générative qui s’appuient sur les LLM sont connues pour introduire des hallucinations de l’IA et de la désinformation sur Internet dans leur produit de travail. Et même l’IA traditionnelle peut amplifier les risques, notamment lorsque de nouveaux flux de données sont accessibles sans garanties d’authentification appropriées, ou dans les cas où l’automatisation est appliquée à des processus défectueux, augmentant ainsi les cas possibles de non-conformité chaque fois que ce processus automatisé a lieu. Les équipes de transformation devraient suivre le NIST Cadre de gestion des risques liés à l'IA pour aider à guider la conception, le développement, l’utilisation et l’évaluation des produits, services et systèmes d’IA.
Les enjeux du déploiement efficace et sécurisé de l’IA dans l’organisation fintech sont particulièrement importants dans un secteur qui traite des informations personnelles et des transactions financières extrêmement sensibles. La bonne nouvelle est que les récompenses du succès sont également particulièrement élevées. En effet, étant donné que les capacités de gain de temps de l'IA générative réduisent les charges de travail manuelles et améliorent la productivité dans un secteur où les salaires ont tendance à être plus élevés, chaque heure économisée amplifie le retour sur investissement par rapport à d'autres secteurs.
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- La source: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
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