Au cours des dernières années, le secteur des services financiers s’est concentré sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour dépasser les attentes des clients, réduire les coûts opérationnels et prendre de meilleures décisions commerciales. Le Machine Learning en Finance est, donc, un sujet très important.
Dans la mesure où le secteur de la finance collecte un volume élevé de données big data recueillies auprès de ses clients, il est parfaitement adapté aux avantages de l’exploration de données. Plusieurs nouvelles applications financières basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique sont déjà utilisées par les banques et les organismes financiers afin de gagner en compétitivité.
Dans cet article nous allons exposer les principaux utilisations du Machine Learning en Finance.
Machine Learning : Qu’est ce que c’est ?
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle et c’est l’un des moyens par lesquels nous espérons atteindre l’IA. L’apprentissage automatique repose sur l’utilisation de grands ensembles de données, en examinant et en comparant les données pour rechercher des modèles communs et explorer les nuances.
Par exemple, si vous fournissez un programme d’apprentissage automatique comprenant de nombreuses images radiologiques, ainsi que les symptômes correspondants, il sera en mesure d’aider (ou éventuellement d’automatiser) l’analyse des images radiologiques à l’avenir. L’application d’apprentissage automatique comparera toutes ces images et trouvera quels sont les modèles courants dans les images étiquetées avec des symptômes similaires. De plus, lorsque vous lui fournissez de nouvelles images, son contenu est comparé aux motifs glanés et vous indique la probabilité que les images contiennent l’un des symptômes étudiés auparavant.
Machine Learning : Qu’est-ce que c’est et Pourquoi est-ce Important?
Cas d’utilisation du Machine Learning en Finance
L’utilisation du Machine Learning en Finance ne cesse de se développer au cours de ces dernières années. Par ailleurs, on remarque que le secteur des services financiers est l’un des secteurs qui recrute le plus de Data Scientists.
Dans la suite de l’article, je vous présente 6 utilisations du Machine Learning en Finance.
Trading algorithmique
Cours d’un instrument financier
Dans le trading algorithmique, l’apprentissage automatique aide à prendre de meilleures décisions de trading. Un modèle mathématique surveille les nouvelles et les résultats commerciaux en temps réel et détecte les tendances pouvant forcer la hausse ou la baisse des cours des actions. Il peut ensuite agir de manière proactive pour vendre, détenir ou acheter des actions en fonction de ses prévisions.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser simultanément des milliers de sources de données, ce que les traders humains ne peuvent réaliser.
Les algorithmes d’apprentissage automatique aident les traders à obtenir un léger avantage par rapport à la moyenne du marché. Et, compte tenu des vastes volumes d’opérations de négociation, ce petit avantage se traduit souvent par des bénéfices importants.
Souscription d’assurance
Souscription d’assurance
À court terme, le Machine Learning peut aider à automatiser de grands volumes de souscription d’assurances auto, habitation, etc. À l’avenir, l’intelligence artificielle améliorera la modélisation, en soulignant les considérations clés pour les décideurs humains qui auraient autrement pu passer inaperçues. Il est également possible que le Machine Learning permettra une souscription personnalisée par entreprise ou individu, en tenant compte de comportements et de circonstances uniques. La souscription améliorée peut tirer parti non seulement de l’apprentissage automatique pour l’exploration de données, mais également de la technologie portable et des analyseurs faciaux d’apprentissage en profondeur. Par exemple, Lapetus, une startup, souhaite utiliser les selfies pour prévoir avec exactitude l’espérance de vie. Ces types d’analyses de risque nuancées et en temps réel permettront non seulement une tarification plus précise des clients, mais également une détection précoce des risques.
Détection de fraude
Fraude, vol de carte bancaire.
Les banques et les sociétés de services financiers ont recours à l’analyse pour différencier les interactions frauduleuses des transactions commerciales légitimes. En appliquant des outils d’analyse et d’apprentissage automatique, ils peuvent définir une activité normale en fonction de l’historique d’un client et le distinguer d’un comportement inhabituel indiquant une fraude. Les systèmes d’analyse suggèrent des actions immédiates, telles que le blocage des transactions irrégulières, qui arrêtent les fraudes avant qu’elles ne se produisent et améliorent la rentabilité.
Gestion des risques
Bien que toutes les entreprises aient besoin de s’engager dans la gestion des risques, les besoins sont peut-être les plus importants dans le secteur financier. Les systèmes de réglementation tels que Bâle III exigent des entreprises qu’elles gèrent leur risque de liquidité du marché par le biais de tests de résistance. Les entreprises financières gèrent également les risques liés à leurs clients en analysant des portefeuilles complets de clients. Les risques liés au trading algorithmique sont gérés au moyen de stratégies de backtest sur des données historiques. L’analyse de données volumineuses peut également prendre en charge l’alerte en temps réel si un seuil de risque est dépassé.
Automatisation de processus
Automatisation des processus
L’automatisation des processus est l’une des applications les plus courantes de l’apprentissage automatique en finance. La technologie permet de remplacer le travail manuel, d’automatiser les tâches répétitives et d’augmenter la productivité.
De ce fait, l’apprentissage automatique permet aux entreprises d’optimiser leurs coûts, d’améliorer l’expérience de leurs clients et de développer leurs services. Voici des exemples d’utilisation de l’apprentissage automatique en finance:
- Chatbots
- Automatisation de centre d’appels.
- Automatisation de la paperasse.
- Gamification de la formation des employés et plus encore.
Personnalisation profonde
Relation privilégiée avec le Client.
Les entreprises se rendent compte que l’une des étapes essentielles pour être compétitif sur le marché actuel consiste à susciter l’engagement grâce à des relations personnalisées de haute qualité avec leurs clients. L’idée est d’analyser l’expérience client numérique et de la modifier en tenant compte des intérêts et des préférences du client.
l’IA améliore considérablement la compréhension du langage humain et des émotions, ce qui porte la personnalisation client à un tout autre niveau. Les Data Scientists peuvent également créer des modèles qui étudient le comportement des consommateurs et découvrent les situations dans lesquelles les clients ont besoin de conseils financiers.
La combinaison d’outils d’analyse prédictive et d’options avancées de transmission numérique peut aider à cette tâche complexe, en guidant le client vers la meilleure solution financière au moment le plus opportun et en suggérant de personnaliser les offres en fonction des habitudes de consommation, des tendances sociodémographiques, de la localisation et d’autres préférences.
Machine Learning en Finance : Conclusion
Pour les institutions financières, l’utilisation des techniques de la science des données offre une énorme opportunité de se démarquer de la concurrence et de réinventer leurs activités. Il existe de très nombreuses données financières en constante évolution, ce qui crée une nécessité d’engager des outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle dans différents aspects de l’entreprise.
