Synthèse de Beesnest : le passage de l'IA dans la Banque de Financement et d'Investissement
Cette étude du cabinet TNP rappelle que la finance est un secteur en constante évolution, toujours à la recherche de nouvelles technologies pour améliorer ses performances. L’intelligence artificielle (IA) se présente comme une avancée majeure, offrant des perspectives passionnantes dans l’analyse de données en temps réel, la rapidité et l’efficacité. Les banques de financement et d’investissement peuvent ainsi profiter de l’IA pour améliorer leurs processus, prendre des décisions plus éclairées et optimiser leur rentabilité. Selon TNP, quatre cas d’utilisation de l’IA se distinguent dans ce domaine : le trading algorithmique, l’analyse de marché et la gestion de portefeuille, la sécurité financière et la détection des fraudes, ainsi que les exigences réglementaires. Ces applications de l’IA ouvrent de nouvelles opportunités pour les acteurs financiers, leur permettant d’exploiter pleinement le potentiel de ces technologies avancées.
Le support du machine learning
Le déploiement du machine learning permet aux institutions financières d’analyser de multiples sources de données pour surveiller les conditions du marché, exécuter des transactions aux meilleurs prix et réduire les erreurs humaines, offrant ainsi un avantage concurrentiel. Les machines influencent de plus en plus les décisions d’investissement, comme le montre l’utilisation croissante de l’auto-apprentissage de l’IA par des entreprises telles que BlackRock et JPMorgan pour développer des stratégies de trading et faire face à la volatilité du marché.
Faciliter l’analyse de marché et la gestion de portefeuille
L’utilisation de l’IA dans la gestion de portefeuilles d’investissement permet d’analyser les données financières et les préférences des investisseurs pour recommander des stratégies d’allocation d’actifs, tandis que l’optimisation des données clients et du marché permet aux institutions financières de personnaliser l’expérience client sur leurs plateformes d’investissement (exemple de JPMorgan Chase).
Renforcer la sécurité financière
La lutte contre le blanchiment d’argent et la conformité aux normes environnementales, sociales et de gouvernance sont devenus des enjeux majeurs pour les banques, encouragées par les régulateurs, les clients et la société à être transparentes. Les solutions FinTech et RegTech ont émergé pour automatiser les processus de détection et de conformité, en utilisant des sources fiables et des techniques d’IA et de machine learning pour identifier rapidement les clients à haut risque et améliorer la gestion des risques et la surveillance. Cela permet d’établir des informations proactives et prédictives concernant les activités suspectes, les personnes politiquement exposées, les clients à haut risque et autres alertes AML.
Mieux répondre aux contraintes réglementaires
L’intelligence artificielle peut jouer un rôle clé dans la transposition des normes réglementaires en langage informatique, réduisant les coûts d’interprétation et de mise en œuvre de la règlementation pour les institutions financières. De plus, l’IA peut améliorer la sélection et la transmission des données déclarées, signalant les anomalies et contribuant à l’optimisation du capital réglementaire, permettant ainsi aux banques d’économiser sur leurs actifs pondérés et de réduire le coût de leurs obligations de mobilisation des actifs en garantie.
Veuillez noter qu’il ne s’agit pas d’une liste exhaustive de toutes les informations contenues dans le rapport, mais plutôt d’un résumé de certains points et chiffres clés. Pour plus d’informations, veuillez lire le rapport complet.
Informations sur l'étude
- Cabinet de conseil : TNP Consultants
- Date de publication : 26 Juin 2023
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