Dans le domaine de la technologie de réponse automatisée, l’intelligence artificielle générative (GenAI) a fait un bond en avant en termes de rapidité et de portée. Il gère désormais des tâches complexes et fastidieuses telles que l’analyse, l’interprétation et la création de données numériques, de textes, d’images, de sons et même de codes de programmation avec une efficacité remarquable. Cette avancée ouvre de nombreuses possibilités dans une multitude de secteurs et d’applications variées.
Cette capacité de transformation pourrait remodeler les opérations institutionnelles et les interactions des utilisateurs, en particulier dans le secteur financier. Il a le potentiel d’améliorer considérablement diverses dimensions de la finance, en faisant progresser la gestion des risques et en révolutionnant le service client. Par conséquent, plusieurs banques de la zone euro explorent activement GenAI pour renforcer leurs initiatives de transformation numérique.
Cependant, outre ces avantages potentiels remarquables, ces avancées comportent également des risques, en particulier si les algorithmes et les modèles sous-jacents deviennent trop similaires et sont concentrés entre quelques acteurs seulement. Une telle situation peut conduire à une augmentation des biais opérationnels et systémiques. Ces risques potentiels soulignent l’importance d’une mise en œuvre réfléchie de GenAI et d’une surveillance continue de son impact pour garantir ses effets positifs tout en atténuant ses inconvénients potentiels.
IA générative
La dernière génération de supercalculateurs et les technologies informatiques exascale de pointe permettent de traiter d’énormes quantités de données à une vitesse incroyablement rapide. Ils sont utilisés pour prédire la météo, découvrir de nouveaux médicaments et étudier les étoiles, pour n’en nommer que quelques-uns. Mais ce qui distingue l’IA générative, ce sont ses algorithmes de réseau neuronal. Ces algorithmes apprennent des données elles-mêmes et s’améliorent au fil du temps. Ils ont évolué à partir de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. En analysant de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles probabilistes dans des contextes interconnectés, les IA génératives peuvent prendre des décisions plus efficaces et plus précises que jamais. De plus, étant donné les « résultats statistiquement dérivés » inhérents aux algorithmes de réseaux neuronaux, ces modèles gèrent habilement des variables non linéaires telles que des images, des sons et des textes vocaux, pour lesquels le strict respect d’un modèle prédéterminé n’est pas requis. pas obligatoire.
La chaîne de valeur de l’IA générative comporte essentiellement trois éléments clés : les données de formation, le modèle lui-même et l’étape de déploiement ou de mise en œuvre. Regardons de plus près.
Données d’entraînement
Dans le monde financier, les données sont très structurées et limitées dans leur expression. Cela permet une analyse plus précise et plus approfondie et des décisions fondées sur des données, notamment une détection des fraudes en temps réel et une meilleure gestion des risques. Cependant, lors du traitement de données structurées et non structurées, si l’ensemble de données de formation comporte des biais ou des erreurs inhérents, le résultat présentera des problèmes de qualité importants.
Algorithme d’IA
De plus, même si les données d’entraînement sont de haute qualité et ne présentent pas de biais inhérents, l’algorithme d’IA peut toujours introduire des biais involontaires, en particulier lorsqu’il est réutilisé avec de nouveaux ensembles de données. apprentissage destiné à une application différente. Ce phénomène peut être dû à différents facteurs tels que les choix de conception algorithmique, la représentation des données ou les hypothèses sous-jacentes au sein du modèle.
De plus, étant donné que l’IA générative fonctionne par itérations statistiques sur des paramètres non linéaires, on s’attend à ce que les résultats non numériques soient également itératifs, ce qui signifie qu’ils présenteront de petites différences. Cependant, assurer la robustesse et la reproductibilité de ces « prédictions » ou « interactions » reste un défi. Cela nous amène aux utilisateurs finaux qui, en tant qu’êtres humains, peuvent interpréter différemment le texte ou les résultats, ce qui souligne la nécessité d’une approche prudente et ciblée.
Déploiement
Enfin, envisagez le déploiement ou la mise en œuvre. L’interopérabilité entre les systèmes existants et la conservation des données entre différentes institutions peuvent constituer un défi. Dans les cas où le déploiement nécessite une expertise externe, la dépendance peut être critique dans certaines circonstances.
Opportunités et défis
Les avantages de l’IA générique sont considérables : elle renforce les capacités de traitement des données, améliore la précision des prévisions et automatise les tâches complexes traditionnellement exécutées par les humains. En particulier, l’IA générique est sur le point d’améliorer considérablement les services destinés aux clients, notamment en créant des services de conseil personnalisés et en traitant efficacement les réclamations. Il jouera également un rôle crucial dans les conseils financiers en minimisant les biais de déductibilité. Ce biais fait référence à la tendance des gens à prendre des décisions financières fondées sur la maximisation des avantages fiscaux plutôt que sur des considérations purement financières, ce qui dans certains cas a un impact sur l’optimisation financière globale.
Cependant, la nature statistique de l’IA générative présente des risques inhérents, notamment des biais liés aux données d’entraînement qui peuvent conduire à des prédictions inexactes ou à des résultats discriminatoires. Ces biais sont aggravés par la complexité des algorithmes d’IA, qui les rendent difficiles à comprendre, à identifier et à traiter efficacement.
Ce manque de transparence et l’interprétabilité limitée des données personnalisées ou sentimentales posent des défis importants aux institutions financières. Ils ont du mal à expliquer et à justifier les décisions basées sur l’IA, en particulier dans les cas où des pertes financières ou des vulnérabilités potentielles sont en jeu.
De plus, le recours croissant à l’IA et à l’IA générative pour les tâches financières critiques renforce les inquiétudes concernant le risque opérationnel et la cybersécurité. Les institutions sont confrontées au risque d’erreurs, de pannes de système ou d’attaques malveillantes en raison d’une dépendance excessive à l’égard des unités de traitement et des infrastructures spécifiques à l’IA, souvent sans surveillance humaine adéquate.
La loi sur l’IA récemment Il s’agit d’une évolution bienvenue dans l’Union européenne, car une surveillance continue des défis et des biais émergents grâce à une réglementation ciblée et efficace est essentielle pour faire progresser le domaine de l’IA et de l’IA générative. Le facteur crucial consiste à combler le fossé entre l’innovation, l’introduction de nouvelles fonctionnalités et la mise en place d’une réglementation solide et cohérente. Cette synchronisation est essentielle pour garantir une intégration responsable et efficace des technologies d’IA dans les systèmes financiers.
En effet, le manque de transparence et de compréhension claire des résultats de l’IA générative, ainsi que des risques associés et de la surveillance réglementaire, semblent limiter l’adoption et le déploiement généralisés des capacités de l’IA générative dans la finance. . Néanmoins, cette approche prudente a le mérite de préserver l’intégrité et la stabilité du système financier.
Cet article a été publié pour la newsletter Delano Finance, la Source hebdomadaire d’informations financières au Luxembourg. .
