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Le secteur bancaire mondial accélère le processus d’adoption de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans ses process et services. Selon une analyse de S&P, les banques ont été les premières à adopter l’IA traditionnelle et semblent adopter rapidement l’IA générative.
Le secteur utilise déjà depuis des décennies la technologie «machine learning» pour classer les données, renforcer les capacités des employés, automatiser les processus et traquer les fraudes et prédire les événements. Selon l’analyse de S&P, les domaines étroitement liés de la banque, des services financiers et de l’assurance représentent environ 18% du marché total de l’apprentissage automatique. Les sociétés de services financiers s’appuient généralement sur de grands fournisseurs tiers d’apprentissage automatique tels qu’Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google ML. «Les capacités avancées de l’IA générative ne créeront que des changements progressifs pour les banques. L’IA générative reste principalement adepte de la reconnaissance des formes, de sorte que les fonctions lourdes verront le plus grand impact», explique l’agence internationale. Cependant, la capacité de l’IA générative à gérer de grands flux d’informations, y compris du texte, des images, des vidéos et des codes, et à créer ensuite du contenu basé sur ces informations change la donne. La personnalisation, le trading algorithmique et la gestion des risques sont les trois domaines dans lesquels l’IA générative fera la différence.
Selon les données de S&P, cette année, les dépenses consacrées à l’IA générative devraient dépasser les 166 milliards de dollars dans le monde. Les banques devraient ainsi peser pour près de 13% du total. À court terme, les banques se concentreront probablement sur des améliorations progressives des processus existants où l’IA générative peut offrir des gains d’efficacité. Cette technologie n’est pas sans risques. Les analystes de S&P font état d’inquiétudes quant au fait que les algorithmes formés sur les pratiques actuelles pourraient amplifier et étendre les préjugés existants en ce qui concerne le sexe, la race et l’origine ethnique. La réglementation est un autre sujet de préoccupation puisque de nombreux gouvernements ont exprimé leur volonté de circonscrire de manière «agressive» l’adoption de l’IA
générative.
Le secteur utilise déjà depuis des décennies la technologie «machine learning» pour classer les données, renforcer les capacités des employés, automatiser les processus et traquer les fraudes et prédire les événements. Selon l’analyse de S&P, les domaines étroitement liés de la banque, des services financiers et de l’assurance représentent environ 18% du marché total de l’apprentissage automatique. Les sociétés de services financiers s’appuient généralement sur de grands fournisseurs tiers d’apprentissage automatique tels qu’Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google ML. «Les capacités avancées de l’IA générative ne créeront que des changements progressifs pour les banques. L’IA générative reste principalement adepte de la reconnaissance des formes, de sorte que les fonctions lourdes verront le plus grand impact», explique l’agence internationale. Cependant, la capacité de l’IA générative à gérer de grands flux d’informations, y compris du texte, des images, des vidéos et des codes, et à créer ensuite du contenu basé sur ces informations change la donne. La personnalisation, le trading algorithmique et la gestion des risques sont les trois domaines dans lesquels l’IA générative fera la différence.
Selon les données de S&P, cette année, les dépenses consacrées à l’IA générative devraient dépasser les 166 milliards de dollars dans le monde. Les banques devraient ainsi peser pour près de 13% du total. À court terme, les banques se concentreront probablement sur des améliorations progressives des processus existants où l’IA générative peut offrir des gains d’efficacité. Cette technologie n’est pas sans risques. Les analystes de S&P font état d’inquiétudes quant au fait que les algorithmes formés sur les pratiques actuelles pourraient amplifier et étendre les préjugés existants en ce qui concerne le sexe, la race et l’origine ethnique. La réglementation est un autre sujet de préoccupation puisque de nombreux gouvernements ont exprimé leur volonté de circonscrire de manière «agressive» l’adoption de l’IA
générative.
