La promesse transformatrice de l'IA générative dans la Fintech : libérer tout son potentiel
Fintech a depuis longtemps adopté l'intelligence artificielle (IA) comme un outil essentiel pour améliorer les services financiers, comme indiqué dans Fintech News . Avec une valeur marchande projetée de 31,71 milliards de dollars d'ici 2027, l'IA a déjà un impact significatif, 90 % des entreprises de technologie financière l'utilisant pour diverses applications, selon le Cambridge Center for Alternative Finance.
Au milieu de cette révolution de l'IA, une nouvelle technologie prometteuse émerge : l'IA générative. Contrairement aux applications d'IA conventionnelles comme les ChatBots, l'IA générative est sur le point d'améliorer les services financiers de manière sans précédent.
Robert Antoniades, co-fondateur et associé général d'Information Venture Partners, a souligné que si l'IA générative a été mise en œuvre dans les processus en contact avec les clients pour rationaliser les opérations, son véritable potentiel réside dans la transformation du back-end des services financiers. Bien que Gen AI ait attiré l'attention sur la puissance de l'IA pour les institutions financières, elle est encore loin d'avoir atteint toutes ses capacités.
La précision reste un défi majeur pour l'IA générative dans les services financiers. Un incident récent a démontré les conséquences potentielles d'inexactitudes lorsqu'un bot d'IA génératif a diffusé par erreur de fausses nouvelles concernant la démission du président de la SEC. Les services financiers exigent une précision à 100 %, ne laissant aucune place aux erreurs ou aux hallucinations. Bien que les réponses générées par l'IA soient impressionnantes, elles ne sont pas encore tout à fait exactes, ce qui les rend inadaptées à des fonctions vitales telles que les conseils financiers et la tenue de dossiers.
Néanmoins, il existe de nombreuses applications potentielles de l'IA générative dans les services financiers. L'un de ces domaines est le conseil financier, où la technologie peut fournir des services de conseil personnalisés à un public plus large, le rendant accessible et abordable. En analysant de grandes quantités de données, l'IA générative peut engager les clients dans des conversations significatives, comblant ainsi le fossé entre les clients et les institutions financières.
De plus, l'IA générative peut jouer un rôle central dans l'amélioration de la détection des fraudes et des efforts de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) , en utilisant des modèles d'IA et d'apprentissage automatique pour améliorer les résultats et les mesures de sécurité.
De plus, l'infrastructure obsolète du système bancaire présente un défi important. Construit sur COBOL, un langage développé en 1959, le système a du mal à suivre les avancées technologiques modernes. L'IA générative pourrait ici changer la donne en modernisant l'infrastructure en écrivant un nouveau code et en accélérant la transition vers des plates-formes plus avancées.
Malgré les avantages potentiels, les institutions financières hésitent à adopter l'IA générative jusqu'à ce que ses résultats approchent de la perfection. L'industrie reconnaît le potentiel de la technologie, mais le développement et le perfectionnement sont cruciaux pour assurer sa fiabilité et sa précision dans les applications financières critiques.
L'IA générative est extrêmement prometteuse pour l'évolution de la fintech, mais son potentiel de transformation ne peut être pleinement réalisé qu'avec une recherche, un développement et un raffinement continus. Alors que le secteur financier évolue vers un avenir axé sur la technologie, l'IA générative se présente comme un phare d'innovation, remodelant l'industrie d'une manière que nous ne pouvons que commencer à imaginer.