Intelligence Artificielle et finance
Les pistes de développement de la technologie de l’Intelligence Artificielle en trading et dans les secteurs de la finance sont larges. Ils passent par plusieurs corps de métier, divers départements des entités du secteur de la finance et ont des finalités diverses et variées. Nous avons concocté pour vous une photographie des applications possibles de l’Intelligence Artificielle dans la finance à l’heure actuelle. Prêt à être épaté ?
L'Intelligence Artificielle et le secteur bancaire
Finance personnelle
Intéressons-nous à un élément simple, auquel tout un chacun a pu s’accoutumer de nos jours : les chatbots. Les chatbots sont utilisés dans les espaces personnels en ligne des clients des banques pour plusieurs raisons : notons déjà qu’ils permettent de donner des informations simples, rapides et utiles aux utilisateurs, telles que par exemple des horaires d’ouverture ou la localisation d’un distributeur de billets. Jusqu’ici, rien de bien extraordinaire.
Ce qui nous intéresse, c’est la fonctionnalité chatbot intégrée dans un espace personnel connecté des banques, permettant de faire de la finance personnalisée. Les chatbots vont alors proposer des services plus complexes tels que des opportunités d’investissement ou encore des conseils en gestion d’épargne et en gestion des placements.
De plus, n’oublions pas que les chatbots sont agiles et rapides, ce qui permet aux banques d’optimiser l’expérience client sur leurs espaces personnels.
Détection des fraudes
Grâce aux technologies de l’Intelligence Artificielle, et notamment par le biais du Machine Learning, il est aujourd’hui possible de détecter en grande partie les fraudes. C’est le cas des algorithmes développés par la banque Monzo (Royaume-Unis), basés sur la technologie du Machine Learning. Ils ont ainsi pu détecter des cas de fraudes sur cartes bancaires pré-payées et faire passer de 1 % à 0,1 % le nombre de fraudes. Autrement dit, presque plus aucune fraude sur les cartes. Jolies performances de la part de cette Intelligence Artificielle !
L'Intelligence Artificielle et le traitement des tâches routinières
Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle a déjà été adopté par les métiers de la finance pour plusieurs tâches, notamment des tâches chronophages et routinières. Le but d’utiliser l’Intelligence Artificielle dans une optique d’automatisation des tâches routinières permet alors de décharger les employés de tâches lourdes et longues à réaliser pour les laisser se concentrer sur des missions à plus fortes valeurs ajoutées, tant pour l’employeur que pour l’employé. On peut voir aujourd’hui des IA permettant d’enregistrer des écritures comptables, de rédiger des rapports d’analyse, de traiter des transactions financières…
Ainsi, l’Intelligence Artificielle est une véritable opportunité pour les secteurs financiers. Elle permet notamment l’amélioration des missions des collaborateurs dans les services financiers, engendrant un gain de productivité et d’efficacité important pour les professionnels du milieu.
L'intelligence Artificielle et le Trading
Trading quantitatif
La gestion quantitative, par sa caractéristique d’analyse de données numériques, a pu être investie par les Intelligences Artificielles. C’est alors que sont nés les Robots Advisors. Ils permettent ainsi une gestion de portefeuilles d’actifs financiers en ligne, le tout avec une intervention minimale de la main humaine dans le processus.
Également basés sur le trading quantitatif, nous faisons face depuis quelques années au High Frequency Trading. Certains utilisent de l’Intelligence Artificielle (notamment Machine Learning), qui leur permet d’analyser et d’émettre des prédictions du cours de l’action. Cela apporte une réelle aide sur les décisions d’achats et ventes d’actifs.
Aide à la décision
L’Intelligence Artificielle est également utilisée dans l’optique d’optimiser les décisions d’investissements par les décideurs et les traders. Illustrons nos propos avec le cas de Goldman Sachs. Ils ont développé une IA (basée également sur la technologie du Machine Learning) qui est en mesure d’analyser des milliers de rapports d’analystes portant sur les marchés et les opérations qui s’y font. En se basant sur ces éléments, l’IA a permis à Goldman Sachs de créer leur fameux score « de sentiment », applicable sur des ensembles d’actions boursières. Ainsi, l’IA permet de définir en amont si les actions sont faibles ou non. Les analystes et traders peuvent alors se baser sur ses analyses pour prendre des décisions d’investissements en conséquence.
Un autre outil d’aide à la décision qui peut s’avérer très utile réside dans l’analyse textuelle. Des IA vont analyser divers types de données autres que des données numériques brutes. Ces données sont des informations financières, des nouvelles juridiques, l’actualité économique et politique, et les publications sur les réseaux sociaux. Cela se fait grâce aux NLP (Natural Language Processing). Le NLP, ça signifie que les IA vont être capables de lire et analyser le langage humain. Ainsi, ces analyses permettent d’avoir une photographie de l’état du marché et de prendre des décisions d’investissement.
Grâce à ses évolutions, et notamment avec l’émergence de la technologie du Deep Learning, l’Intelligence Artificielle devient un véritable support d’aide à la décision financière. L’automatisation des processus permet d’aller plus vite dans l’analyse et la détection de risque. C’est le cas en ce qui concerne le trading, notamment avec la solution de Deep Learning spécialisée dans le trading que nous avons développé chez Robank Hood.
Le Deep Learning et le Trading
Depuis plusieurs mois, nous travaillons à développer Ana, l’Intelligence Artificielle de trading, basée sur la technologie du Deep Learning. Ana permet de réaliser des trades parfaitement autonome du fait de centaines de réseaux de neurones qui lui ont permis un apprentissage profond de la réalisation d’achats et ventes de trades.
L’IA est devenue très importante dans le secteur financier aujourd’hui. La course à la digitalisation et l’automatisation des tâches se fait de plus en plus ressentir. L’IA et la finance ont un bel avenir !
Le mot de l'expert
Quelles sont ou seront les limites des IA dans la finance ?
« Créer une IA qui investit dans la finance de manière plus rapide, plus efficace et avec de meilleurs résultats qu’un être humain n’est pas un rêve nouveau mais date des prémices de l’informatique.
Mais une fois cette technologie démocratisée, ne sera-t-elle pas elle-même limitée par son propre modèle ? En effet, si tout le monde utilise la même Intelligence Artificielle, cela ne revient-il pas à annuler ses bénéfices et ses performances ?
Dans un premier temps, je suis convaincu qu’il n’y aura pas UNE Intelligence Artificielle mais DES Intelligences Artificielles. De ce fait, l’enjeu ne sera pas d’avoir une IA mais une IA meilleure que les autres.
Enfin, les évolutions de l’IA sont telles qu’on peut facilement imaginer qu’on arrivera à un stade de développement où les IA ne s’arrêteront pas de reproduire une tâche réalisée auparavant par un être humain, mais à concevoir de manière autonome, leur propre stratégie d’investissement et d’en créer autant qu’il y a d’individu, personnalisé pour chaque profil Investisseur.
Ainsi, les IA ne devraient pas tendre vers des limites mais au contraire les dépasser au fur et à mesure qu’elles se rapprocheront de l’Intelligence Humaine dans les décennies à venir et cela sans aucune limite. »
Christophe Renaudineau, CEO de Robank Hood
