Là où l’intelligence artificielle intervient

L’intelligence artificielle (IA) marque la transformation numérique, y compris dans le secteur financier. Cela s’explique par les quantités de données de plus en plus volumineuses et les capacités de calcul de plus en plus performantes. Mais quel avantage offre l’IA par rapport aux applications informatiques éprouvées? «Avant l’émergence de l’IA, chaque étape devait être programmée», explique Lukas Bütikofer, Data Scientist chez PostFinance. De plus, en cas de variations même minimes par rapport à la norme, les systèmes ne pouvaient plus travailler. «En revanche, le système d’IA apprend à classer lui-même des données issues de cas connus et peut aussi être entraîné aux tâches complexes.»

IA faible et IA forte

Quand on parle d’intelligence artificielle, il faut faire la distinction entre l’IA faible et l’IA forte. «L’IA faible signifie que le système d’IA est développé pour la résolution d’une tâche particulière», explique Nicole Keller, de l’équipe Data Science. Contrairement à l’IA forte, qui possède des capacités cognitives proches de celles de l’être humain, le système ne dispose donc pas d’une compréhension approfondie de la résolution du problème. Personne ne sait encore ce qu’il sera possible de faire à l’avenir avec cette IA forte, également appelée «intelligence artificielle générale». Mais l’IA faible est déjà appliquée dans de nombreux domaines. En voici trois exemples:

Domaine d’application n°1: expérience client positive

PostFinance se sert de l’IA pour optimiser l’expérience client. D’une part, les analyses contribuent à anticiper les souhaits des clients. D’autre part, les conseillers virtuels, qui se matérialisent par des assistants vocaux ou des chatbots, améliorent la satisfaction de la clientèle. «Notre assistant numérique identifie les demandes des clients et tente d’y répondre directement», explique Nicole Keller. Le principal défi: saisir le besoin du client dès le premier contact. L’assistant numérique répond déjà très bien aux nombreuses requêtes récurrentes des clients et devra donc aussi traiter les données des clients à l’avenir. «La consultation du solde sera par exemple possible par son intermédiaire pour les clients authentifiés.» On peut également l’imaginer en mesure de fournir des conseils personnalisés sur les produits financiers ou de renseigner les clients sur les cours des actions.

Domaine d’application n°2: gestion du risque améliorée

L’IA permet aussi de mieux calculer les risques financiers. L’analyse de quantités de données plus volumineuses et non structurées rend les évaluations plus approfondies et les prévisions plus précises. Ainsi, cela améliore par exemple les gains pour les fonds de placement et réduit le risque d’insolvabilité pour les crédits. «Dans le cadre de l’octroi de crédit, les informations sur les milliers de décisions d’octroi de crédit précédentes et le comportement de remboursement du client sont un atout», explique Lukas Bütikofer. Le système d’IA recoupe les modèles connus avec la demande actuelle, estimant ainsi la solvabilité. «Mais cette dernière dépend de la qualité des données disponibles et comporte donc certains risques.» La décision ne doit donc pas reposer uniquement sur un système de ce type.

Domaine d’application n°3: identification optimisée des fraudes

L’IA joue aussi un rôle de plus en plus important dans les coulisses de PostFinance, par exemple dans la détection de fraudes. Les applications d’IA surveillent les flux de paiement et contribuent à détecter dans les temps les incohérences du trafic des paiements et à empêcher le blanchiment d’argent. «Certaines tâches ne peuvent pas être effectuées assez rapidement à la main», explique Lukas Bütikofer. «Je pense par exemple aux transactions frauduleuses.» Un système d’IA apprend à distinguer les transactions normales des transactions suspectes et signale les éventuelles escroqueries, ce qui permet d’agir rapidement. «D’autres tâches sont si complexes que les êtres humains ne peuvent pas résoudre le problème ou bien l’IA atteint une précision beaucoup plus élevée.» L’expert cite en exemple l’identification des tentatives de connexion non autorisées dans l’e-banking à l’aide de schémas de comportement comme la vitesse de saisie.

Des défis quotidiens

Selon Nicole Keller, il s’agit actuellement d’intégrer l’IA dans des domaines déjà identifiés au niveau de processus existants afin de l’utiliser de manière productive. Les principaux défis sont les thèmes comme la cybersécurité, la sphère privée, la protection des données ainsi que les risques liés aux données comme la discrimination des clients ou la dépendance des gros prestataires technologiques. Un autre élément central consiste à intégrer de nouvelles applications dans le cadre de systèmes existants, car il n’est pas possible de les remplacer facilement par de nouvelles solutions. «Cela nous stimule. Nous devons trouver des moyens de compléter les systèmes éprouvés par les nouvelles technologies.»

L’avenir appartient à l’intelligence artificielle

Nicole Keller et Lukas Bütikofer voient un potentiel très élevé pour l’IA. D’après eux, il n’y a presque pas de limites, notamment du point de vue technique. Ils sont convaincus que dans les prochaines années, beaucoup de choses vont se faire chez PostFinance mais aussi dans tout le secteur. «Il y en a une grande partie que nous ne pouvons pas encore imaginer aujourd’hui», souligne Nicole Keller. Lukas Bütikofer ajoute: «Quoi qu’il en soit, tout deviendra plus simple, intuitif, rapide et économique grâce aux nouveaux produits et applications.»

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