REVUE UAB Magazine September 2024

17 Magazine de l ’ Union Des Banques Arabes Etudes et paroles d’experts Quelles utilisations de l’IA en finance ? L’adoption de l’intelligence artificielle dans les opérations bancaires peut transformer profondément la productivité, l’efficacité et la rentabilité en facilitant l’automatisation, l’optimisation et l’innovation à travers diverses fonctions. Par conséquent, les banques ont tout intérêt à investir dans l’IA dans plusieurs domaines clés, notamment les suivants : Premièrement, l’automatisation des tâches de routine : Les technologies d’intelligence artificielle, telles que l’automatisation des processus robotiques (RPA), permettent de prendre en charge les tâches répétitives et chronophages des opérations bancaires, telles que la saisie de données, le traitement de documents et les transactions. En automatisant ces tâches, les banques réduisent les erreurs manuelles, accélèrent les délais de traitement, et libèrent les employés pour qu’ils se concentrent sur des activités à plus forte valeur ajoutée, qui nécessitent un jugement humain et de la créativité. Deuxièmement, l’optimisation des processus : Les algorithmes basés sur l’IA ont la capacité d’analyser d’importantes quantités de données pour identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement et les opportunités d’amélioration dans les processus bancaires. Grâce à cette optimisation, les banques peuvent rationaliser les flux de travail, éliminer les redondances et améliorer l’allocation des ressources, ce qui se traduit par des délais de livraison plus courts, une réduction des coûts et une amélioration des performances opérationnelles. Troisièmement,améliorationde l’expérience client : Les chatbots et assistants virtuels basés sur l’intelligence artificielle sont devenus des outils essentiels pour les banques du monde entier, offrant une assistance personnalisée aux clients 24 heures sur 24. Grâce au traitement du langage naturel et aux algorithmes d’apprentissage automatique, ces systèmes d’IA proposent des recommandations sur mesure, résolvent les requêtes, et simplifient la gestion des comptes. Le résultat est une augmentation de la satisfaction client, un engagement renforcé, une fidélité accrue, et des relations plus solides entre les banques et leurs clients. Par exemple, Amundi, basée à Paris et gérant environ 2 000 milliards d’euros d’actifs, utilise des outils basés sur l’IA pour personnaliser les portefeuilles de certains de ses plus de 100 millions de clients en fonction de leurs préférences en matière de risque, les réponses contribuent à façonner les portefeuilles et fournissent une jauge de sentiment en temps réel. Quatrièmement, gestion avancée des risques et détection des fraudes : Les algorithmes d’intelligence artificielle transforment radicalement les pratiques de gestion des risques dans le secteur bancaire en permettant une analyse en temps réel de vastes volumes de données transactionnelles. Les modèles d’apprentissage automatique détectent les activités frauduleuses avec une précision inégalée, en identifiant des schémas suspects et des anomalies que les systèmes traditionnels basés sur des règles ne peuvent pas détecter. De plus, l’analyse prédictive basée sur l’IA permet aux banques d’évaluer les risques de crédit, de prédire les tendances du marché et d’optimiser les stratégies d’investissement. Cela se traduit par une amélioration des processus décisionnels, une protection accrue des actifs financiers, et un renforcement de la stabilité financière. À ce titre, le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire a souligné que l’intelligence artificielle peut non seulement rendre les prêts plus efficaces dans la prise de décisions de crédit, mais aussi contrer les opérations de blanchiment d’argent. Cinquièmement, efficacité opérationnelle et réductiondescoûts : Lestechnologiesd’intelligence artificielle améliorent considérablement l’efficacité opérationnelle du secteur bancaire en automatisant