RUBRIQUE CASH MANAGEMENT

Thierry-Dinard-1394

Thierry DINARD

Directeur d’activité / études au forfait

L’IA dans la finance : entre promesses et réalités

Le webinaire animé par Syrtals et Diapason, le 15 novembre 2024, a permis à plus de 150 participants, d’horizons professionnels multiples (banques, grandes entreprises, start-up…) et de fonctions très variées (trésoriers, fonctions marketing et commerciales, services innovation, ingénieurs IT, consultants, journalistes…) d’explorer les implications de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur financier.

Pendant ces échanges riches ont été abordés l’impact de l’IA sur les services financiers, les défis et les opportunités de l’adoption de l’IA pour les institutions financières, les considérations éthiques et réglementaires ainsi que les tendances de développement et les innovations futures dans le domaine financier.

Le domaine financier est impacté significativement par l’IA : les avancées technologiques récentes et la manière dont elles transforment les processus financiers influencent de plus en plus les acteurs et les services du marché. Ainsi, l’IA optimise les opérations et automatise la gestion des risques dans les institutions financières. Elle peut notamment détecter les transactions suspectes, améliorer la sécurité et personnaliser les services clients.

Face aux défis de la finance contemporaine, l’adoption de technologies émergentes reste essentielle. Ceci est démontré par la complémentarité entre l’IA et la blockchain qui permet d’accélérer le traitement des données, d’améliorer la transparence et d’accroître l’efficacité des processus financiers comme le financement commercial et la gestion de la trésorerie.

Les défis métiers impliqués par l’IA sont majeurs :

  • adoption stratégique : réduction des coûts, prédiction des risques et personnalisation des services clients ;
  • risques et opportunités : optimisation opérationnelle et gestion des risques, tout en mettant en garde contre les potentielles limitations et les pièges à éviter. L’IA doit être un outil d’aide au travail et ne pas être utilisée de façon malveillante ;
  • prédiction des flux de trésorerie : amélioration des prévisions financières à court et long terme grâce à l’analyse des données historiques et actuelles. Une étude de cas spécifique illustre comment l’IA peut améliorer la gestion de la liquidité, un aspect crucial pour les grandes entreprises ;
  • qualité des données : importance de données complètes et harmonisées pour tirer parti des algorithmes prédictifs ;
  • automatisation des processus financiers : réduction du temps consacré aux tâches répétitives et augmentation de l’efficacité ;
  • outil d’aide à la décision : support aux trésoriers pour des décisions éclairées, en identifiant des anomalies ou des opportunités dans les flux financiers ;
  • avantages stratégiques : réduction des risques, adaptation des prévisions en temps réel en cas d’imprévus et optimisation des flux financiers ;
  • approche durable : solutions respectueuses des enjeux environnementaux et éthiques. Adoption réfléchie et éthique des technologies pour transformer les écosystèmes financiers.

Les défis techniques, éthiques et réglementaires sont nombreux, mais les bénéfices potentiels sont tout aussi importants. En voici quelques exemples :

  • évolution et tendances : avancées technologiques en IA et son rôle croissant dans le Web3 ;
  • complémentarité avec d’autres technologies : interaction avec la blockchain et le Web3, avec par exemple l’utilisation d’algorithmes pour répondre aux besoins des clients de libérer rapidement des fonds grâce à l’analyse des données sécurisées sur blockchain, ou pour transformer la gestion des flux financiers et renforcer la transparence des données ;
  • défis actuels : qualité des données et biais algorithmiques ;
  • consommation énergétique de l’IA : l’industrie de l’IA consomme une quantité croissante d’énergie, principalement due à l’entraînement et au fonctionnement des grands modèles d’IA ;
  • indicateurs d’une potentielle bulle IA : les tendances d’investissement et les valorisations des entreprises d’IA montrent une augmentation exponentielle des investissements, avec une forte concentration sur l’IA générative. Cependant, malgré ces valorisations élevées, les entreprises d’IA n’ont pas encore démontré de modèles économiques solides, rappelant la bulle internet des années 2000.

 L’IA a un potentiel immense pour transformer la gestion financière, mais son implémentation doit être équilibrée avec des investissements dans des données de haute qualité, la conformité réglementaire et la gestion des préoccupations éthiques. À mesure que la technologie évolue, son rôle dans la finance continuera de s’étendre, offrant de nouvelles opportunités et défis. Les institutions financières ainsi que les trésoriers doivent adopter une approche prudente et bien informée pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA tout en minimisant les risques associés.

Syrtals est d’ores et déjà un acteur sensibilisé au sujet de ces préoccupations concernant l’IA et ses interactions. Syrtals vous propose de mener des études prospectives, via des sessions de brainstorming et d’expertise, afin d’explorer avec vous les nouvelles opportunités apportées par l’IA.

NB : Les intervenants étaient Michel Khazzaka, fondateur de Valuechain et expert en Web3 et IA, Thierry Dinard, directeur d’activité chez Syrtals, spécialisé dans la gestion financière et Frédéric Saunier, directeur général de Diapason, un éditeur de service de gestion de trésorerie. Vous pouvez les retrouver sur le replay Webinaire L’IA dans la Finance : Entre Promesses et Réalités.