Bienvenue dans ce nouveau numéro de Mintos Insight, où nous explorons l’avenir de la finance. Cette édition est consacrée au monde en constante évolution de la technologie financière, ou fintech, avec un examen plus approfondi de la puissance de l’intelligence artificielle (IA).
L'essor de l'IA dans la fintech et son pouvoir transformateur
Évalué à un montant impressionnant de 136,5 milliards de dollars en 2022, le marché mondial de l’IA va connaître une croissance exponentielle. Les recherches prévoient un taux de croissance annuel composé de 37,3 % pour l’IA entre 2023 et 2030. Cette expansion rapide est en grande partie due à l’innovation constante des leaders de la technologie1.
L’adoption de l’IA a connu une croissance remarquable dans le secteur financier depuis 2017, et 60 % des organisations au niveau mondial ont aujourd’hui recours à des technologies d’IA. L’IA est utilisée par exemple pour réduire la fraude financière, améliorer le service à la clientèle grâce à des chatbots et optimiser le trading algorithmique2.
Le pouvoir transformateur de l’IA ne se limite pas aux entreprises : on estime que la productivité du travail augmentera de 11 à 37 % d’ici à 20353.
Les investissements dans l’IA explosent, et plus de la moitié des organisations financières ont investi plus de 100 milliards de dollars dans l’IA4. Dans le paysage de la fintech, l’influence de l’IA est incontestable. Elle renforce la cybersécurité et révolutionne les interactions avec les clients. Cependant, l’intégration de l’IA soulève également des obstacles réglementaires.
Malgré les défis qui se posent, l’adoption croissante de l’IA dans la fintech annonce un avenir prometteur, reflet de son potentiel de transformation dans le secteur. L’IA peut faciliter l’accès aux informations et aux connaissances, et ouvre ainsi d’innombrables possibilités à l’heure où nous entrons dans une nouvelle ère. Il sera essentiel de trouver un équilibre entre la sous-utilisation et la surutilisation de l’IA pour garantir une intégration bénéfique et durable de l’IA dans la fintech.
Évaluation des risques : exploiter les données et la technologie
L’IA a été largement appliquée à l’évaluation des risques, améliorant la précision et l’efficacité dans divers secteurs. Les banques et les sociétés fintech intègrent des solutions d’IA dans leurs systèmes de gestion des risques afin de rationaliser les processus décisionnels, de réduire les risques de crédit et de fournir des services financiers sur mesure grâce à l’automatisation et aux algorithmes de machine learning. L’IA peut évaluer les données relatives aux comportements à risque et identifier des modèles liés à des incidents passés, en les utilisant comme prédicteurs de risque5.
De plus, l’IA peut améliorer l’évaluation des risques en permettant une surveillance en temps réel et une détection précoce des risques potentiels. En analysant en permanence les données et en identifiant l’évolution des tendances et des risques du marché, les systèmes alimentés par l’IA peuvent rapidement fournir des alertes aux institutions financières, ce qui leur permet de gérer et d’atténuer les risques de manière proactive6.
Bien que l’IA apporte des avantages significatifs à l’évaluation des risques, il est essentiel de prendre en compte les limites et les défis potentiels. Les biais dans les algorithmes et les modèles d’IA sont un facteur important et doivent être soigneusement traités. Les développeurs doivent s’assurer que les modèles d’IA sont entraînés sur des ensembles de données diversifiés et représentatifs afin d’éviter de perpétuer les biais qui peuvent exister dans les données historiques.
Atténuer les biais et garantir la transparence
L’interprétabilité et l’explicabilité des modèles d’IA représentent un autre défi. Les algorithmes d’IA peuvent être complexes et leur fonctionnement peut s’apparenter à une boîte noire. Il est donc essentiel de développer des méthodes qui permettent d’expliquer de manière transparente et compréhensible les facteurs qui influencent l’évaluation des risques. Cela signifie que même si les algorithmes peuvent faire des prédictions très précises, la manière dont ils sont parvenus à chaque décision n’est souvent pas claire. Ce manque de transparence peut entraîner des problèmes de confiance et d’acceptation, et il peut également être difficile de s’assurer que les modèles fonctionnent de manière équitable et ne perpétuent pas les biais.
L’UE prévoit d’adopter de nouveaux règlements et politiques pour encadrer ces pratiques. Par exemple, le Conseil de l’UE a adopté une orientation générale et un texte de compromis sur la proposition de « législation sur l’IA ». La législation sur l’IA devrait être finalisée par le Parlement européen d’ici juin 2023, établissant les premières règles au monde sur l’IA1.
Personnalisation des recommandations d'investissement grâce à l'IA
L’IA et les techniques de machine learning (ML) ont le potentiel d’améliorer considérablement ces recommandations d’investissement personnalisées. Par exemple, l’IA peut analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et faire des prédictions qui peuvent être utilisées pour adapter les conseils d’investissement à chaque client.
Un modèle d’IA peut prendre en compte la tolérance au risque, les objectifs financiers et l’historique d’investissement d’un client, ainsi que des facteurs externes tels que les tendances du marché et les prévisions économiques. En outre, l’IA peut s’adapter aux changements de comportement ou de situation du client, ce qui garantit que les recommandations restent pertinentes et utiles. En fournissant des conseils plus personnalisés et plus précis, au bon moment, l’IA peut aider les clients à prendre des décisions d’investissement plus éclairées et à atteindre leurs objectifs financiers.
L’utilisation de l’IA par les robo-advisors (robots conseillers) est un exemple concret de personnalisation des recommandations d’investissement basée sur l’IA. Les robo-advisors utilisent des algorithmes pour analyser la situation financière et les objectifs d’un client, puis fournissent des conseils d’investissement personnalisés sur la base de cette analyse8.
Par exemple, un robo-advisor peut recommander un portefeuille diversifié d’actions, d’obligations et d’autres investissements correspondant à la tolérance au risque et aux objectifs financiers du client. Au fil du temps, le robo-advisor peut ajuster ces recommandations en fonction de l’évolution de la situation du client ou des conditions du marché, en veillant à ce que les conseils restent pertinents et utiles9.
L'IA chez Mintos : nous ouvrons la voie
Chez Mintos, nous sommes conscients du potentiel révolutionnaire de l’IA, c’est pourquoi nous l’intégrons activement dans nos services. Actuellement, nous utilisons plusieurs technologies d’IA pour améliorer les interactions avec les clients et rationaliser les opérations. Ces solutions d’IA fournissent un support client automatisé, améliorent la précision des réponses et garantissent des interactions transparentes. Tous ces aspects font partie intégrante de nos services aux investisseurs.
Notre partenariat avec Veriff, un service tiers fournissant une vérification d’identité basée sur l’IA, représente l’une de nos utilisations les plus importantes de l’IA. Veriff utilise une IA avancée pour détecter les fraudes à l’identité, assurer la conformité aux normes de connaissance de la clientèle et améliorer l’expérience de l’utilisateur. En intégrant la solution d’IA de Veriff, nous avons rendu le processus de vérification plus efficace et plus fiable, et ainsi amélioré notre prévention de la fraude.
Intégration future et enjeux de l'IA chez Mintos
Bien qu’il soit trop tôt pour quantifier l’impact précis de ces technologies d’IA sur les performances de Mintos, nous sommes optimistes. Nous prévoyons des améliorations significatives de l’efficacité des employés et de la qualité du service que nous fournissons. De plus, nous travaillons à définir des indicateurs clairs qui nous permettront de mesurer précisément le succès de nos mises en œuvre de l’IA.
À l’avenir, nous prévoyons d’intensifier l’intégration de l’IA. Notre stratégie consiste à identifier des partenaires capables de fournir des intégrations transparentes avec nos systèmes existants, en mettant l’accent sur le service client. En outre, conformément à notre philosophie de simplification des processus et d’automatisation, nous visons à automatiser les tâches de routine et à libérer nos collaborateurs pour qu’ils se concentrent sur des tâches qui dépassent le champ d’application actuel de l’IA.
Façonner l'avenir avec la personnalisation basée sur l'IA
Nous étudions également comment utiliser l’IA pour construire des portefeuilles d’investissement plus personnalisés pour chaque investisseur en fonction de ses caractéristiques, de ses besoins et de ses objectifs d’investissement. Une telle capacité améliorerait considérablement l’expérience d’investissement et les résultats financiers de nos clients.
Cependant, nous restons conscients des défis liés à la mise en œuvre et à la maintenance des modèles d’IA. Par exemple, nous savons que la qualité de l’IA est intrinsèquement liée à la qualité des données sous-jacentes. C’est pourquoi nous nous efforçons de mettre à jour en permanence les données utilisées par les systèmes d’IA afin d’en garantir l’exactitude. En outre, nous nous engageons à former efficacement notre personnel afin qu’il utilise au mieux les technologies d’IA.
Bien que l’IA ait eu un impact relativement minime sur le fonctionnement de Mintos jusqu’à présent, nous pensons que la mise en œuvre de l’IA apportera des améliorations significatives au cours des prochaines années. Cette évolution, associée à l’intégration efficace de l’IA sera déterminante Mintos, et un atout précieux pour nous aider à obtenir un avantage concurrentiel dans le paysage en constante évolution de la fintech.
Principaux points à retenir pour les investisseurs de Mintos
- Tirer parti de l’IA pour investir intelligemment
Alors que l’IA continue d’infiltrer l’espace fintech, les investisseurs ont la possibilité de tirer parti d’outils pilotés par l’IA, tels que les robo-advisors, pour obtenir des conseils d’investissement personnalisés. En exploitant ces technologies d’IA, les investisseurs peuvent prendre des décisions éclairées qui s’alignent sur leurs objectifs financiers et leur tolérance au risque.
- Se tenir informé des développements de l’IA
Les progrès rapides de l’IA vont continuer à transformer le paysage de la fintech. En tant qu’investisseur, il est essentiel de se tenir au courant de ces évolutions afin de comprendre les implications pour les investissements et les opportunités qui peuvent en découler.
- Comprendre la place de l’IA dans l’évaluation des risques
En matière d’évaluation des risques, l’IA peut rationaliser la prise de décision et gérer les risques de crédit. Pour investir en connaissance de cause, il est essentiel de savoir comment vos investissements sont gérés et quels sont les risques évalués par les technologies de l’IA.
- Tenir compte des limites de l’IA
Si l’IA offre un potentiel énorme, elle comporte aussi des limites, telles que les biais algorithmiques et le manque de transparence. S’appuyer uniquement sur l’IA sans en avoir une compréhension globale peut avoir des conséquences inattendues. Équilibrer IA et bon sens humain peut contribuer à un investissement efficace et éthique.
- Prendre en compte les implications des changements réglementaires
Lorsqu’une nouvelle réglementation est introduite, cela signifie souvent que les entreprises doivent adapter leurs pratiques pour rester conformes. Pour les entreprises de la fintech, cela peut signifier qu’elles doivent changer la façon dont elles utilisent l’IA, le type d’IA qu’elles utilisent ou les processus suivis pour mettre en œuvre et exploiter l’IA.
Les nouvelles réglementations telles que la législation européenne sur l’IA peuvent avoir un impact sur la dynamique du marché, mais aussi sur vos stratégies et vos choix en matière d’investissement.
Activité de Mintos : mai 2023
Les Notes disponibles pour les investissements ont augmenté à 84 millions d’euros à la fin du mois de mai (72 millions d’euros en avril). Cela n’a pas eu d’impact sur l’évolution des taux d’intérêt sur le marché, puisque les taux d’intérêt des Notes libellées en euros sont restés stables à 12,8 %.
En mai, 92,7 millions d’euros ont été investis dans des Notes. « Ce chiffre est en baisse par rapport à avril, car les paiements en retard restructurés ont été en grande partie résolus. Actuellement, le mois de mai est le deuxième meilleur mois de l’année 2023 en termes d’investissements », explique Peteris Mikelsons, responsable des partenariats.
Le mois de mai a enregistré un rendement net moyen annualisé de 9,4 % (3,8 % depuis le début de l’année). Le montant total des intérêts perçus par les investisseurs sur Mintos atteint désormais 230 millions d’euros, et le total des actifs sous administration s’élève à 580 millions d’euros.
Clause de non-responsabilité :
Ce document est une communication marketing qui ne doit en aucun cas être considérée comme une étude, un conseil ou une recommandation en matière d’investissement. Il n’y a aucune garantie de récupérer le montant investi. Les performances passées des instruments financiers ne garantissent pas les rendements à venir. Investir dans des instruments financiers comporte des risques. Avant d’investir, tenez compte de vos connaissances, de votre expérience, de votre situation financière et de vos objectifs d’investissement.
1 Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution, By Technology (Deep Learning, Machine Learning), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 – 2030., Grand View Research (consulté en juin 2023)
2 The state of AI in 2022—and a half decade in review, McKinsey (consulté en juin 2023)
3 Artificial intelligence: threats and opportunities, European Parliament (consulté en juin 2023)
4 Fintech and Artificial Intelligence in Finance, FinAI (consulté en juin 2023)
5 Role Of AI In Risk Management – Applications And Challenges, United States Artificial Intelligence Institute (consulté en juin 2023)
6 ibid.
7 AI Act: a step closer to the first rules on Artificial Intelligence, European Parliament (consulté en juin 2023)
8 The Pursuit of AI-Driven Wealth Management, MIT Sloan Management Review (consulté en juin 2023)
9 ibid.
