L'IA générative - pionnière de la prochaine vague sur les marchés des capitaux

L'IA générative - pionnière de la prochaine vague sur les marchés des capitaux

Horodatage: 14 juillet 2023 1:52
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  L’IA générative a pris de l’importance ces derniers temps en raison de son potentiel véritablement transformateur et disruptif. L'évolution a commencé avec des progrès rapides dans les techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive et la génération d'informations, suivis par l'adoption de modèles d'apprentissage profond. Les modèles ont maintenant évolué vers des LLM (Large Language Models) plus avancés qui constituent la base des modèles d'IA génératifs. Les LLM ont brisé les barrières liées à la complexité linguistique en permettant la formation sur une grande quantité de données, notamment du texte, des images et de l'audio, pour comprendre le contexte, l'intention, etc. dans toutes les langues, ce qui peut aboutir à des résultats contextuellement et sémantiquement corrects. L'IA générative peut désormais être exploitée dans plusieurs cas d'utilisation, comme répondre à des questions basées sur une base de connaissances, résumer des sujets, écrire du code, etc.

L'ensemble actuel d'applications d'IA générative comprend ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind et d'autres qui peuvent traiter d'énormes données organisationnelles telles que des textes, des e-mails, des chats, des images, des vidéos et des enregistrements audio qui peuvent être utilisé pour conduire les transformations de l’entreprise. Certains des avantages incluent une expérience client améliorée, une productivité accrue, un développement de produits plus rapide et une réduction des coûts.

Cas d’utilisation émergents sur les marchés des capitaux

De grandes sociétés d’investissement et de technologie financière ont déjà commencé à expérimenter des preuves de concept pour divers cas d’utilisation de l’intelligence artificielle générative. La majorité des cas d'utilisation sont axés sur l'amélioration et la transformation du service client, des opérations, de la recherche et des informations, ainsi que de la création de contenu. Les applications d'IA générative fournissent des API faciles à utiliser que les entreprises peuvent utiliser telles quelles ou choisir de personnaliser les modèles à l'aide de données propriétaires. Ces API peuvent être intégrées de manière transparente aux applications d'entreprise pour fournir une solution de plateforme interconnectée.

L'image ci-jointe donne un aperçu de certains des cas d'utilisation potentiels pour les différents secteurs d'activité des marchés de capitaux, sur la base d'informations accessibles au public.

  À notre avis, le service client, la génération de contenu et la recherche en investissement sont des cas d’utilisation explorés par la majorité des entreprises. Un résumé des cas d’utilisation est fourni dans les paragraphes suivants.

  Le cas d'utilisation du service client inclut un chatbot de service client qui peut faciliter la communication en comprenant l'intention des questions, en formulant des réponses et en améliorant la qualité des réponses. Les données capturées à partir des interactions peuvent également être analysées pour déterminer les intérêts et les sentiments afin d'ouvrir la voie à une meilleure relation client grâce à l'hyperpersonnalisation. Les sociétés de gestion de patrimoine pourraient tirer parti de la technologie pour offrir des conseils d’investissement personnalisés via des canaux numériques, améliorant ainsi l’expérience client.

 Les responsables des relations pourraient également en tirer parti pour créer des campagnes marketing personnalisées sur des segments de clientèle, des zones géographiques et des données démographiques, automatisant ainsi les ventes et le marketing numériques. Cela pourrait potentiellement augmenter la valeur, la conversion et la fidélisation des clients sur une longue période de temps. L'équipe juridique et de conformité pourrait également bénéficier de la génération de rapports réglementaires et de conformité, surmontant ainsi les défis multiformats du reporting.

 Les capacités étendues d'analyse de données de Generative AI peuvent être utilisées par les entreprises pour analyser de grands volumes de rapports et de recommandations d'analystes textuels, de transcriptions vocales et de données provenant des médias sociaux, d'actualités, d'articles, etc. afin de détecter des modèles, des tendances, des corrélations, permettant ainsi des informations et des informations d'investissement éclairées. décisions d’investissement.

Défis et risques actuels liés à l’adoption de l’IA générative

Bien qu’il s’agisse d’une technologie révolutionnaire, elle comporte ses propres défis et risques qui doivent être gérés efficacement par les entreprises pour une utilisation responsable.

L’IA générative est au point culminant du cycle de battage médiatique. Il est important que les entreprises explorent les capacités de l'IA générative en identifiant un cas d'utilisation approprié qui offre une valeur commerciale et aide à mieux comprendre les capacités technologiques. L'une des considérations pour la sélection du cas d'utilisation concerne les données. Étant donné que les résultats du modèle dépendent fortement des données, l’identification du bon ensemble de données pour la formation, la qualité des données et les mesures de sécurité des données nécessitent un examen plus approfondi.

Il reste des défis à relever pour exploiter les modèles préexistants déjà formés sur des ensembles de données accessibles au public, car ils pourraient potentiellement contenir des informations fausses et erronées conduisant à des erreurs de décision.

Il existe des risques juridiques et de conformité liés à la confidentialité des données, aux problèmes de cyberfraude et aux problèmes liés à l'explicabilité des résultats générés par rapport à ceux générés par l'homme.

Comment les entreprises doivent-elles réagir pour exploiter tout le potentiel de l’IA générative ? 

     L’IA générative promet d’apporter des avantages significatifs aux entreprises. Il est important que les entreprises explorent dès maintenant cette technologie émergente pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises doivent revoir leur portefeuille d’innovation existant et faire de l’IA générative l’un de leurs domaines d’intervention immédiats. Les entreprises doivent s’associer à des fournisseurs externes pour apporter le meilleur des capacités technologiques afin d’améliorer le parcours de transformation.

L'approche consiste à exécuter un PoC qui impliquerait d'identifier des cas d'utilisation métier et d'établir des priorités sur la base d'un apprentissage validé pouvant être obtenu à partir du cas d'utilisation. L’une des approches pourrait consister à explorer les méthodologies de design thinking et/ou de lean startup pour obtenir un bénéfice maximal. À l’instar d’autres modèles d’IA, il est important pour les entreprises de disposer d’un cadre d’IA et d’une gouvernance robustes avec des cadres d’IA explicables et dignes de confiance.

 

Conclusion 

Le marché mondial de l’IA générative devrait croître de 34 % d’ici 2032 et atteindre 165 milliards de dollars. Les entreprises investissent de plus en plus dans la recherche et le développement, dans la création de POC (preuves de concept), dans l'établissement d'analyses de rentabilisation et dans l'intégration dans les plateformes d'entreprise. Les entreprises qui intègrent ces capacités dans leurs fonctions de front, middle et back-office bénéficieront de l’avantage du premier arrivé sur le marché. Comme pour toute technologie émergente, les risques doivent être gérés au moyen de cadres de gouvernance et de conformité et garantir des décisions prudentes, car cela nécessite des investissements importants associés à l’infrastructure technologique et à la main-d’œuvre.

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