Sommaire Quel pourrait être l’usage par la finance du machine learning et de l’intelligence artificielle ?
L’utilisation du machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. et de Tout le monde ou presque a vécu le buzz qu’a fait l’intelligence artificielle a augmenté ces dernières années. Différents acteurs, comme les banques, les compagnies d’assurance ou les gestionnaires de fonds peuvent être séduits par cette technologie. Une étude récente de McKinsey explique d’ailleurs que les technologies de l’intelligence artificielle pourraient produire jusqu’à 1000 milliards de dollars de valeur supplémentaire chaque année.
Certains artisans de l’utilisation de ces technologies dans le secteur de la finance, comme Viren Patel, financial services industry strategist chez Workday, voient plusieurs manières d’aborder l’outil.
Une première façon de faire serait d’utiliser l’intelligence artificielle et le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. pour des cas propres, comme pour la détection de la fraude. Les décisions opérationnelles de base ne seraient alors pas impactées par ces deux technologies.
Une seconde façon de faire est liée au bénéfice à amener au client. L’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. permettrait notamment de servir davantage, d’après l’auteur, les clients qui rapportent le plus à l’entreprise. Si cela pourrait amener un risque de service client à deux vitesses, Viren Potel explique que cela permettrait de proposer le bon produit, au bon moment et au bon prix.
Une troisième approche serait d’effectuer une analyse des données opérationnelles par l’intelligence artificielle et le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes.. Cela permettrait, toujours d’après l’auteur, de normaliser les opérations commerciales grâce à l’automatisationExécution d’une tâche, dans sa totalité ou en partie, par une machine sans besoin de l’intervention humaine.. Cela permettrait aux salariés d’avoir moins de tâches répétitives à effectuer. Une façon d’amener un gain de productivité.
Néanmoins, le tableau n’est pas si idyllique qu’il n’y paraît sur l’usage par la finance du machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. et de l’intelligence artificielle. On connaît par exemple les problèmes que l’intelligence artificielle générative possède, notamment au niveau de la véracité des réponses ou des biais générés par les données utilisées. Il faudrait que cela soit grandement amélioré, tout comme, d’après l’auteur, la transparence sur les données utilisées pour l’entraînement du système. Il faudrait aussi permettre d’établir une chaîne de responsabilité claire autour de l’utilisation de cela.
Ainsi, la réticence est de mise chez beaucoup de dirigeants. D’après une récente étude de Workday, seulement 29 % des chefs d’entreprise ont expliqué qu’ils étaient actuellement très confiants dans l’applicationSe dit souvent application mobile. Se télécharge à titre gratuit ou payant depuis le système d’exploitation d’un smartphone ou d’une tablette. éthique de l’intelligence artificielle et du machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. dans leur société. Les législations et les réglementations qui arrivent au niveau mondial et leur applicationSe dit souvent application mobile. Se télécharge à titre gratuit ou payant depuis le système d’exploitation d’un smartphone ou d’une tablette. effective pourraient amener certaines réponses.
Qu’est ce que le machine learning ?
Pour rappel, l’apprentissage automatique, ou machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes., est une branche de l’intelligence artificielle. Elle s’appuie sur l’utilisation de grands ensembles de données. Elle les explore ou les compare dans le but de trouver des modèles communs et de parcourir les nuances.
Par exemple, vous pouvez fournir toute une série d’images sur un même thème au programme de machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes.. Il sera en mesure d’aider à l’analyse des images données dans le futur. En effet, le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. comparera ces images et permettra de trouver des modèles courants se ressemblant entre eux. Cela lui permettra, à la réception de nouvelles images, de connaître la probabilité que les images appartiennent à telle ou telle catégorie par exemple.
En finance, le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. est de plus en plus important. D’ailleurs, c’est un secteur qui embauche de plus en plus de Data Scientists. Les fonctions dans la finance sont multiples. Elles peuvent être liées au trading algorithmique par exemple. Dans ce cadre, le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. doit pouvoir aider à prendre des meilleurs jugements dans le trading. Pour cela, un modèle mathématique contrôle les résultats en temps réel des cours de la bourse par exemple. Il peut ainsi détecter les tendances pouvant amener une augmentation ou une baisse du cours des actions. Il peut ensuite agir de façon proactive pour effectuer une vente ou encore un achat d’actions avec ses prévisions. Ces algorithmes peuvent se servir de milliers de sources de données pour prévoir des tendances.
Le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. peut aussi aider dans le cadre de souscriptions d’assurance, en étant allié à l’intelligence artificielle. Il permet par exemple de prendre une souscription personnalisée. Pour cela, il prend en compte les comportements et les circonstances particulières.
Un autre cas d’utilisation du machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. a lieu dans le cadre de la finance. Par exemple avec celui de la détection des interactions frauduleuses des transactions commerciales. La technologie se sert notamment pour cela de l’historique d’un utilisateurPersonne qui consomme et/ou se sert d’un produit et/ou utilise une prestation de service.. Cela peut lui permettre de détecter un comportement anormal pouvant éventuellement signaler une fraude. On peut aussi parler pour le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par “apprentissage statistique”) par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. de la gestion des risques dans le cadre de la finance, ou encore de l’automatisationExécution d’une tâche, dans sa totalité ou en partie, par une machine sans besoin de l’intervention humaine. des processus, comme celui d’automatiser les tâches répétitives.
