ChatGPT est actuellement sur toutes les lèvres. L’application démontre la valeur ajoutée de l’intelligence artificielle générative (IA) avec sa compréhension du langage et du contexte. Ainsi, l’IA est définitivement entrée dans la conscience publique et est devenue encore plus intéressante pour les prestataires de services financiers.
Extraire des informations spécifiques de la mer d’Internet n’est pas nouveau. Des programmes informatiques qui parcourent automatiquement le World Wide Web existent presque depuis l’origine de l’Internet. Les moteurs de recherche utilisent des robots d’indexation pour analyser et indexer les sites web. Ils aident à recueillir des flux web ou des adresses e-mail (appelés « collecteurs ») et sont également utilisés en dehors d’Internet pour l’évaluation systématique de grandes quantités de données (Data Mining). Le résultat est souvent un déluge de données qui sont presque impossibles à gérer ou qui occupent toute une équipe d’analyse. Avec l’aide de l’IA, il est possible de dériver des bases précieuses pour les décisions commerciales de nombreux messages et d’identifier les risques à temps.
Sommaire
Analyse de données dans la gestion des risques et de la conformité
De nombreux utilisateurs de la gestion des risques et de la conformité utilisent aujourd’hui des services gratuits tels que News Feed ou Google Alert pour être automatiquement informés des mises à jour d’un site web ou des nouvelles sur un sujet spécifique. Selon le terme de recherche, la liste des résultats peut être très longue et la pertinence ne peut être contrôlée que dans une certaine mesure. Les fournisseurs d’outils pour l’observation des médias, spécialisés dans des applications telles que la mesure de l’efficacité des mesures de marketing et de vente, offrent déjà des recherches plus sophistiquées. Par exemple, elles informent immédiatement en cas d’augmentation du volume de nouvelles et font également une distinction grossière entre les reportages positifs, négatifs ou neutres.
La valeur ajoutée principale de ces applications, que de nombreux systèmes ne fournissent pas encore, est de reconnaître la pertinence d’une nouvelle pour le destinataire ou d’ignorer les messages redondants.
Non seulement collecter des données, mais également les évaluer
L’offre massive d’informations actuellement disponible devient très rapidement noyée sous un déluge de données que l’on peut à peine maîtriser. C’est précisément à ce moment que l’utilisation de l’intelligence artificielle peut faire la différence. Grâce à une analyse automatisée, les données peuvent être non seulement collectées, mais également évaluées en temps réel. La Aareal Bank a développé avec Scale Layer un produit basé sur l’IA, qui recherche des informations pertinentes pour le risque et la conformité et crée des résumés clairs à partir des sources trouvées. Les messages redondants sont filtrés ou mis à jour. L’utilisateur peut ainsi décider très rapidement s’il vaut la peine de suivre un message en détail.
Les groupes cibles ne sont pas limités aux banques ou aux secteurs liés à la Aareal Bank tels que le logement, l’immobilier et l’énergie. L’outil peut être utilisé partout où un grand nombre d’informations sur les risques et les opportunités d’investissement dans des marchés spécifiques doivent être traitées et transformées en signaux pour les décideurs. Les domaines d’application typiques seraient, par exemple, le suivi ESG ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement dans les entreprises.
Systèmes de détection précoce des risques basés sur l’IA
Pour ce faire, le système de détection précoce des risques basé sur l’IA explore automatiquement des sources publiques comme les sites d’actualités, les plateformes de médias sociaux ou les portails d’évaluation. Le logiciel ne se contente pas de réaliser la recherche, mais se charge également de la rédaction des rapports: les contenus sont traités de manière autonome, documentés et historisés, afin de transformer le déluge de données en bases pour la prise de décision. Les signaux de marché sont présentés dans un tableau de bord divisé par sujet.
Dans le suivi du crédit et des risques pour les prêts immobiliers, cela peut être des nouvelles concernant des locataires principaux, l’emplacement, les nouvelles constructions dans les environs du site, les évolutions du marché ou les investisseurs. Lors du déploiement pilote du Risque Tracker à la Aareal Bank, où plusieurs milliers d’articles sont analysés chaque semaine, il a donné aux gestionnaires de crédit une avance de connaissance allant jusqu’à trois mois. Il est désormais utilisé en standard pour la sécurisation du financement immobilier de détail.
Gestion des risques en temps réel
La détection automatisée d’informations clairement identifiables (entités), la synthèse des informations sur les risques et le calcul de la pertinence de ces informations (saillance) sont effectués par des algorithmes d’IA spécialement formés, qui peuvent être adaptés individuellement à n’importe quel secteur. Des techniques intelligentes de traitement du langage naturel (NLP) génèrent automatiquement des signaux précis à partir du contexte du texte. Ainsi, l’outil peut distinguer si un message concernant « Apple » parle du fruit ou de l’entreprise. La technologie Scale Layer évalue en un tour de main des volumes de données énormes et fournit la base pour des décisions d’investissement complexes.
Les domaines d’application de l’intelligence artificielle sont divers et variés. Lorsqu’on cherche des domaines d’application possibles, on devrait poser deux questions : Premièrement, ai-je accès aux données nécessaires ? Deuxièmement, les processus automatisés peuvent-ils offrir une véritable valeur ajoutée ? Si la réponse à ces deux questions est « oui », l’utilisation systématique et l’évaluation structurée des données avec l’aide de technologies modernes peuvent ouvrir de nombreuses possibilités aux banques pour fournir des services d’une qualité encore meilleure et à des coûts inférieurs.