Objectifs et problématiques dans les services financiers

Effectué

Une enquête récente a recueilli des informations sur les attentes des dirigeants de FSI en matière d'applications d'IA générative. La plupart d'entre eux pensaient que cette technologie aiderait leurs organisations dans la détection des fraudes (76 %), la gestion des risques (68 %) et l'expérience des clients (66 %).²

Cependant, l'IA comprend un large éventail de techniques, travaillant sur les données, le texte, la vision, la parole, etc. Par conséquent, vous pouvez appliquer de nombreux autres cas d'utilisation de l'IA à votre entreprise FSI, que vous travailliez dans la banque, les marchés de capitaux ou l'assurance. Malgré cette complexité, le secteur des FSI est confronté à certains objectifs et défis communs.

Objectifs

La plupart des objectifs financiers découlent de la plus grande confidentialité des données financières. Les organisations FSI doivent gérer les données de manière la plus responsable et la plus prudente possible :

• la confidentialité et la protection des données : Les solutions d'IA au sein des FSI doivent suivre des procédures strictes en matière de confidentialité et de protection des données. Cette préoccupation implique souvent l'ajout de plusieurs couches de sécurité des données. Les systèmes IA peuvent aider à garantir ces mesures de manière plus efficace.
• Conformité : FSI est un secteur hautement réglementé. Les actions doivent suivre des protocoles précis et exigeants. L'IA peut contribuer à faire respecter la conformité en détectant les anomalies et en contrôlant les procédures.
• Automation : les organisations FSI doivent automatiser autant de processus de données que possible, notamment la découverte et la création de stratégies.

Défis

Toutefois, il existe des obstacles spécifiques à la mise en œuvre de l'IA dans le secteur financier. Lorsque votre équipe conçoit des solutions d'IA, vous devez être attentif aux problèmes suivants :

• le matériel et les logiciels obsolètes : les organisations FSI s’appuient parfois sur des technologies obsolètes. De nouveaux systèmes IA innovants peuvent entrer en conflit avec cette infrastructure héritée. En outre, les systèmes hérités ne peuvent souvent pas interagir avec les solutions de protection des informations et de protection contre la perte de données.
• Dette technique : même lorsque le matériel et les logiciels ne sont pas eux-mêmes obsolètes, de nombreuses solutions accumulent une dette technique, c'est-à-dire que des parties du code deviennent obsolètes et mettent en péril la robustesse du système. À un moment donné, cette dette technique doit être payée pour que le système soit pleinement opérationnel ou évolutif.

Conseil

Prenez un moment pour réfléchir à d’autres objectifs ou problématiques spécifiques à votre organisation.

Ensuite, examinons les opportunités pour l’IA dans les services financiers.