Du chatbot qui répond dans l’appli mobile aux questions des clients d’Orange Bank à l’analyseur de courrier électronique pour les conseillers du Crédit Mutuel, en passant par les outils de traduction automatique ou de détection de fraude et les robo-advisors dans la gestion de patrimoine : l’intelligence artificielle (IA) a commencé à se déployer un peu partout dans la finance. C’est la raison pour laquelle la Banque de France a créé il y a quelques mois une taskforce sur l’IA, composée d’acteurs de la place et d’autorités publiques pour en étudier les enjeux.
Le pôle Fintech de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR, superviseur adossé à la Banque de France) vient de rendre public ce jeudi 20 décembre un document de réflexion abordant les opportunités et les risques du déploiement de l’IA, à l’occasion du lancement d’une consultation publique, ouverte jusqu’au 28 février 2019, destinée à recueillir l’analyse des parties prenantes.
« Nous avons voulu livrer un diagnostic au moment où le secteur financier s’apprête à généraliser l’usage de l’IA, même si l’on se trouve plutôt au stade de l’expérimentation, du « Proof of concept » (PoC) que de l’industrialisation », a expliqué Olivier Fliche, le directeur du pôle Fintech de l’ACPR, lors d’une présentation à la presse ce jeudi.
La maîtrise de l’IA est perçue comme une priorité stratégique pour les acteurs du secteur financier : 30% des projets de digitalisation seraient conçus principalement autour de l’intelligence artificielle et plus de la moitié des projets en développement utilisent l’IA. Les niveaux d’avancement sont « disparates » mais « les progrès [sont] réels et rapides » et le superviseur estime que « le secteur semble bel et bien au seuil d’un ensemble d’innovations qui vont profondément le transformer. »
L’ACPR relève que cette technologie peut permettre d’améliorer la relation client et le service rendu (chatbot, voicebot, analyseur d’email), en traitant plus rapidement les demandes, de mieux détecter la fraude, d’automatiser le traitement de certains sinistres dans l’assurance.
« En Chine, il est aujourd’hui possible d’envoyer des photos d’accidents simplement via l’application d’Alibaba et de recevoir un remboursement très rapidement grâce aux technologies de « deep learning » en reconnaissance d’images », cite en exemple le rapport
Des établissements utilisent aussi l’IA dans l’octroi du crédit pour améliorer leur système de scoring, notamment dans le domaine du crédit conso où les clients sont plus sensibles à la rapidité de la réponse. Des tests sont en cours pour assister les services conformité des banques dans les déclarations de soupçons. Du côté des marchés, l’IA peut aider à détecter les anomalies, les erreurs de type « fat finger » (gros doigt, erreur de touche), les délits d’initiés ou les fraudes extérieures.
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