L'ère des solutions financières basées sur la ML : Une nouvelle ère dans la Fintech

Lors de ma récente conversation sur la fusion des intelligence artificielle (AI) et apprentissage automatique dans le secteur financier, j'ai eu le privilège de diriger le dialogue en posant des questions précises. Sebastian Niehaus, spécialiste des questions financières, a guidé notre plongée dans le vif du sujet. Machine Learning Ingénieur spécialisée dans le domaine quantitatif Finance et la CTO à SEKASA Technologies . La vaste expertise de Sebastian a apporté des éclaircissements sur la symbiose croissante entre l'économie et la société. IA et fintech .

Lors de notre chat CTO, Sebastian et moi avons plongé dans le monde de l'IA et de la finance. Malgré les kilomètres qui nous séparent, la conversation s'est déroulée sans difficulté !

marché avantages.

Finance se consacre à l'analyse et au traitement des données. Qu'il s'agisse de prestataires de services de paiement, d'entreprises d'investissement, de banques ou de teneurs de marché, chaque acteur du marché, aussi petit soit-il, effectue des analyses à partir des données existantes. Chaque acteur du marché, quelle que soit sa taille, effectue des analyses à partir de données existantes, peut-être pas avec des algorithmes sophistiqués, mais avec d'autres formes d'analyse.

Le problème avec les données, cependant, c'est que les points de données indépendants sont généralement inutiles, ils ne deviennent intéressants que lorsqu'on leur ajoute un contexte. Ce contexte peut être ajouté en comparant les données de l'affaire en cours à des affaires similaires ou en ajoutant d'autres données liées ou non. Il peut s'agir, par exemple, de l'intégration d'autres marchés ou de données environnementales dans les décisions d'investissement ou d'un plus large éventail de transactions dans la détection des fraudes.

Jakub : De ce point de vue, que sont l'IA et l'apprentissage automatique en général ?

Sébastien: L'intelligence artificielle (IA) est le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, telles que l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décision.

Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur la formation d'algorithmes pour apprendre des modèles et faire des prédictions à partir de données rétrospectives afin d'accomplir une tâche spécifique. Elle permet ainsi de découvrir des modèles et des mécanismes pour automatiser des tâches ou générer de nouvelles connaissances à leur sujet.

L'IA ou les méthodes d'apprentissage automatique sont devenues populaires ces dernières années parce qu'elles sont capables de traiter un grand nombre de données différentes. C'est une grande différence par rapport aux modèles statistiques classiques que nous utilisons dans la finance depuis les années 80.

Jakub : C'est un point de vue intéressant ! Quels sont donc les avantages de l'apprentissage automatique pour les entreprises ? FinTech entreprises?

Sébastien : En une phrase : Ils utilisent tout leur potentiel !

Les FinTech sont de purs producteurs de données et doivent traiter de grandes quantités de données financières et alternatives. À partir de ces données, elles peuvent découvrir de nouveaux potentiels commerciaux, sécuriser les processus actuels, rendre leurs décisions plus transparentes et en améliorer la qualité.

Même si les processus, et en particulier les processus de décision, sont clairement définis et fonctionnent bien, il est souvent judicieux d'ajouter des algorithmes d'apprentissage automatique pour fournir un deuxième point de vue et réduire les erreurs subjectives commises par les humains. Cela pourrait, par exemple, empêcher les sociétés d'investissement de faire des investissements FOMO.

Jakub : Quelle est la motivation et l'analyse de rentabilité de l'intégration de l'IA ?

Sébastien: Il s'agit souvent de garantir des avantages concurrentiels, d'optimiser les processus ou simplement de répondre à des questions spécifiques. En outre, il y a aussi des sujets tels que la viabilité future - qui est un problème pour les sociétés financières très établies, par exemple. Souvent, ces entreprises ne savent même pas quel potentiel recèle leurs données et viennent avec une simple demande : "Nous aimerions tester ce qui peut être amélioré avec Machine Learning dans notre entreprise"

Permettez-moi de rendre la réponse plus concrète à l'aide de quelques exemples :

• Dans les fonds d'investissement, la motivation est souvent d'offrir plus de sécurité aux investisseurs et donc, bien sûr, de développer un avantage concurrentiel. Par exemple, dans une approche d'investissement axée sur la valeur, il peut s'agir d'ajouter un modèle d'apprentissage automatique en tant qu'instance de contrôle supplémentaire
• Dans le cas des analyses de conseil en fusions et acquisitions, par exemple, les prévisions peuvent prendre en compte beaucoup plus de facteurs d'influence et fournir ainsi à l'acheteur plus d'informations sur la cible potentielle.

Je pourrais continuer cette liste à l'infini :

• L'automatisation pilotée par l'IA peut en outre entraîner une réduction des coûts de main-d'œuvre et une augmentation de la productivité, ce qui se traduit par d'importantes économies pour les entreprises.
• L'intégration de la ML dans vos progrès se traduira par une efficacité accrue. Les outils de ML peuvent automatiser les tâches répétitives et chronophages, de sorte que le personnel peut se concentrer davantage sur les tâches importantes et à valeur ajoutée.
• Améliorée Développement de produits / Amélioration de la structuration des portefeuilles
• Évolutivité (les outils alimentés par l'IA peuvent traiter de grandes quantités de données et de tâches sans intervention humaine)
• Avantage concurrentiel (les outils d'IA peuvent conduire à des produits innovants)
  Gestion des risques
• Expérience client personnalisée / Support client amélioré
  Analyse prédictive

Jakub : Développons davantage ce sujet - quels sont les cas d'utilisation les plus courants ?

Sébastien: Les plus utilisés sont les suivants :

• Identifier de nouveaux clients
• Expérience client personnalisée
• Automatisation du service à la clientèle : Identification du risque de défaillance / Évaluation du risque de crédit
• Détection de la fraude
• Conformité réglementaire
• Identification des signaux pour les marchés boursiers, le forex et les matières premières
• Prévisions de prix
• Identifier les risques de marché
• Tests de résistance
• Optimisation du portefeuille

Jakub : Comment l'apprentissage automatique peut-il être intégré dans les FinTech ?

Sébastien: Il est important de commencer par l'analyse de rentabilité et les processus actuels. Cela semble évident, mais il est fréquent que ce point soit complètement sous-estimé et souvent manqué.

• Définir le cas d'utilisation / le cas d'entreprise
• Vérifier les processus en cours et fixer des objectifs pertinents
• Définir les données pertinentes, disponibles et nécessaires
• Collecte et traitement des données
• Mise en place du modèle et de l'infrastructure
• Sélection du modèle
• Ingénierie des fonctionnalités
• Modèle de formation
• Évaluation du modèle
• Déploiement
• Conception du rapport / des résultats
• Génération de rapports
• Interprétation des résultats
• Contrôle et maintenance continus

Jakub : D'après votre expérience, quelle est la difficulté d'intégrer l'apprentissage automatique dans les processus des entreprises de FinTech ?

Sébastien:

• Tout dépend de la disponibilité et de la qualité des données.
• Une infrastructure informatique et une puissance de calcul robustes sont nécessaires.
• Ressources humaines avec le bon domaine d'expertise et de connaissance
• La confidentialité et la sécurité des données doivent être prises en compte à tout moment.
• L'intégration de la ML dans des processus donnés peut conduire à des mises à jour nécessaires du processus actuel.
• Il peut être difficile de comprendre les résultats et de les interpréter correctement.
• Les modèles doivent être testés et vérifiés en permanence.
• Surveillance et entretien continus.

Cela peut sembler beaucoup, mais beaucoup de ces tâches peuvent être standardisées et automatisées. Et une fois intégrées, les avantages l'emportent rapidement sur les efforts.

Jakub : Ce que vous avez mentionné précédemment appelle une question : dans quelle mesure les modèles d'apprentissage automatique peuvent-ils s'adapter à des environnements changeants ?

Sébastien: Les modèles d'apprentissage automatique sont très adaptatifs et doivent pouvoir réagir rapidement à des environnements changeants. Ils peuvent être adaptés à des environnements changeants grâce à des techniques telles que le recyclage sur la base de données actualisées, l'apprentissage par transfert et la surveillance continue. Cela permet de garantir que les performances des modèles d'apprentissage automatique restent pertinentes et précises au fil du temps.

Exemple : Pour les sociétés commerciales.

Les signaux de trading pour le forex ou les matières premières peuvent changer, par exemple, en raison de changements dans le comportement d'autres acteurs du marché. C'est ce que l'on constate, par exemple, avec l'essor des applications de trading, mais aussi avec des événements plus avancés.

C'est pourquoi les entreprises qui travaillent déjà avec des méthodes quantitatives devraient toujours envisager de mettre à jour leurs algorithmes et d'y inclure des idées nouvelles.

Jakub: Sebastian Thank You for an insightful conversation. Nous sommes impatients de voir la croissance et l'innovation se poursuivre dans ce domaine !

Sébastien: C'est un plaisir, Jakub. J'apprécie cette plateforme qui nous a permis de discuter des progrès passionnants réalisés dans notre domaine et de leur importance dans le paysage numérique en constante évolution.