Agents d'IA dans la finance : cas d’usage, avantages et opportunités

Le secteur financier reste à la pointe de l’adoption des technologies d’IA avancées, qui assistent les professionnels dans de nombreux processus, tels que la détection de fraude, l’évaluation des risques, la prise de décision et les prévisions. Cette adoption croissante se reflète dans les tendances du marché. Selon Markets and Markets, le marché mondial de l’IA dans la finance devrait passer de 38,36 milliards de dollars en 2024 à 190,33 milliards de dollars d’ici 2030.

Un des moteurs principaux de cette croissance est l’essor des agents d’IA – des systèmes intelligents et autonomes capables de traiter d’énormes volumes de données financières, d’identifier des modèles et de prendre des décisions complexes avec un minimum d’intervention humaine. Pour les institutions financières, ces agents permettent de passer d’une analyse réactive à des actions proactives et en temps réel, améliorant l’efficacité à grande échelle sans augmenter les coûts.

Cet article explore le rôle croissant des agents d’IA dans la finance : ce qu’ils sont, leur fonctionnement et la valeur qu’ils apportent aux entreprises. Nous examinerons également les principaux cas d’usage des agents d’IA dans la finance, les points clés à considérer lors de leur adoption et la manière dont un système natif IA permet aux équipes d’intégrer l’intelligence directement dans les opérations financières quotidiennes.

Que sont les agents d’IA dans la finance ?

Les agents d’IA dans la finance sont des systèmes autonomes qui utilisent l’intelligence artificielle pour accomplir des tâches financières complexes avec un minimum d’intervention humaine. Grâce à des technologies telles que le traitement du langage naturel, le machine learning et l’analytique avancée, ils automatisent et simplifient les opérations financières, les rendant plus rapides, plus précises et plus facilement évolutives.

Contrairement aux systèmes d’IA générative qui répondent de manière passive aux demandes des utilisateurs, les agents d’IA sont orientés vers des objectifs précis : ils apprennent continuellement, s’adaptent aux nouveaux modèles et agissent en fonction du contexte. On peut les considérer comme des assistants numériques proactifs capables de comprendre les instructions, d’analyser d’énormes volumes de données, de prendre des décisions et d’exécuter de manière autonome des tâches à la fois routinières et complexes.

Les institutions financières utilisent fréquemment les agents d’IA pour gérer des processus fortement basés sur les données et soutenir la prise de décision en temps réel. Par exemple, les agents d’IA en finance peuvent :

• Identifier des transactions suspectes dans les demandes de prêt
• Évaluer le risque de crédit à partir des données historiques et du marché
• Générer des rapports de conformité réglementaire
• Fournir des analyses financières personnalisées basées sur des données en temps réel

Les agents d’IA peuvent fonctionner de manière autonome ou via des interfaces intuitives, aidant les équipes financières à gagner en efficacité, à réduire les erreurs humaines et à se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Avec l’adoption croissante, les agents d’IA devraient jouer un rôle encore plus large dans la finance, soutenant aussi bien les investisseurs individuels que les équipes financières et stimulant l’innovation dans tout le secteur.

Principaux avantages des agents d’IA dans la finance

Les agents d’IA apportent de nombreux bénéfices aux institutions financières qui cherchent à moderniser leurs opérations, réduire les coûts et améliorer l’engagement client. Voici les avantages les plus marquants de ces systèmes pour le paysage financier.

Optimisation des opérations à grande échelle

L’un des principaux atouts des agents d’IA est la capacité à automatiser les workflows répétitifs et chronophages. Par exemple, ils peuvent gérer de manière autonome des tâches telles que la saisie de données, la validation, les contrôles de conformité, les rapports et d’autres processus routiniers qui nécessiteraient habituellement une intervention humaine. Cela permet aux institutions financières d’accroître l’efficacité de leurs opérations sans augmenter les coûts ni la taille des équipes.

L’automatisation réduit également le risque d’erreurs humaines et assure un fonctionnement quotidien plus fluide. Avec moins de temps consacré aux tâches répétitives, les professionnels peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, comme le conseil aux clients ou le développement de nouvelles stratégies financières.

Prise de décision autonome et intelligente

Les agents d’IA apportent rapidité et structure à l’analyse de données en traitant de vastes volumes de données structurées et non structurées en temps réel, pour générer des insights pertinents. Cela permet aux professionnels de la finance de mettre en place un processus de décision basé sur l’IA qui est non seulement plus rapide, mais aussi plus performant.

Gestion des risques renforcée

La gestion des risques est un élément central du secteur financier. Les agents d’IA améliorent cette fonction en surveillant continuellement les anomalies, en détectant des comportements suspects et en signalant les menaces avant qu’elles ne deviennent critiques. Ces systèmes opèrent en temps réel, aidant les institutions financières à prévenir la fraude, évaluer plus précisément les risques et limiter l’exposition dans les opérations clés.

De plus, la capacité des agents d’IA à apprendre des données évolutives et à s’adapter à différents systèmes garantit une détection plus précise et résistante face aux nouvelles tactiques de fraude.

Expérience client personnalisée

Les agents d’IA permettent un service rapide et personnalisé à grande échelle, renforçant la relation entre les institutions financières et leurs clients. En analysant les objectifs et les données financières des clients, ces systèmes fournissent des recommandations sur mesure. Ils offrent également un support proactif et une disponibilité 24/7 grâce à des outils numériques en libre-service, automatisant des processus comme la gestion budgétaire, l’analyse des dépenses ou les conseils financiers personnalisés.

Conformité réglementaire et sécurité renforcées

Face à l’évolution constante des régulations financières, rester conforme est un défi permanent. Les agents d’IA intègrent la conformité directement dans les workflows quotidiens.

Par exemple, ils peuvent :

• Détecter les activités suspectes liées au blanchiment d’argent ou à la fraude
• Mettre à jour automatiquement les règles en fonction de l’évolution des politiques
• Générer des rapports prêts pour l’audit pour faciliter la déclaration réglementaire
• Appliquer les règles de conformité de manière cohérente sur tous les systèmes et workflows

En automatisant la conformité, les institutions réduisent les erreurs humaines, allègent la pression des audits et restent alignées sur les normes réglementaires en constante évolution.

Augmentation des revenus et optimisation des coûts

En automatisant les processus répétitifs, les agents d’IA permettent de corriger les inefficacités et de générer de nouvelles opportunités de revenus. La gestion automatique des tâches intensives en données, comme la souscription, la génération de rapports réglementaires et l’intégration des clients, optimise la charge de travail et réduit les coûts liés aux erreurs.

Du côté des revenus, les insights générés par l’IA permettent un meilleur cross-selling, des modèles de tarification plus précis et des offres de produits personnalisées. En analysant les données clients et les signaux comportementaux, les agents d’IA recommandent le produit approprié au bon moment, augmentant ainsi les taux de conversion avec un minimum d’intervention humaine.

Cas d’usage les plus impactants des agents d’IA dans la finance

En 2023, les entreprises de services financiers ont investi plus de 35 milliards de dollars dans l’IA, un chiffre qui devrait atteindre 97 milliards de dollars d’ici 2027, en particulier dans les segments clés tels que la banque, l’assurance et les coopératives de crédit. Une part croissante de ces investissements est désormais consacrée aux agents d’IA, que les institutions déploient dans des workflows critiques à fort impact.

Voici les cas les plus fréquents où ces systèmes d’IA renforcent aujourd’hui les services financiers :

#1. Évaluation du crédit et octroi de prêts

Les agents d’IA améliorent considérablement les workflows manuels et documentaires qui ralentissent l’évaluation du crédit et l’octroi de prêts. Ils automatisent des étapes clés comme la collecte des données des demandeurs, la vérification des documents et l’évaluation des risques en temps réel, tout en garantissant cohérence et précision du processus.

Par exemple, au lieu de passer en revue chaque dossier manuellement, les équipes crédit s’appuient sur l’IA pour gérer les évaluations de routine, ce qui leur permet de se concentrer sur les dossiers complexes ou les clients à forte valeur.

#2. Conformité et onboarding client

L’intégration des clients est un processus fortement réglementé nécessitant rapidité, précision et conformité aux normes financières en constante évolution. Les agents d’IA répondent à ces trois besoins en automatisant la vérification d’identité (KYC), le scan des documents et la vérification des données clients contre les listes de surveillance AML et les règles internes en temps réel.

En simplifiant ces opérations, les équipes conformité peuvent se concentrer uniquement sur les exceptions ou les indicateurs de risque inhabituels. Cela permet de réduire le temps d’intégration, de faire évoluer efficacement le processus et d’assurer une expérience client fluide et conforme.

#3. Détection et prévention de la fraude

Les agents d’IA aident à prévenir la fraude en surveillant en continu les transactions, le comportement des utilisateurs et l’activité système en temps réel. Ces systèmes identifient des comportements suspects, comme des dépenses inhabituelles, des anomalies de connexion ou des identifiants douteux, plus efficacement que les moteurs traditionnels basés sur des règles.

Par exemple, lorsqu’un agent d’IA détecte une activité suspecte, il peut déclencher une vérification supplémentaire ou suspendre la transaction pour analyse humaine. Cette surveillance en temps réel permet de prévenir les pertes et de renforcer la confiance des clients.

#4. Expérience client et engagement

Les agents d’IA permettent aux institutions financières de personnaliser les interactions à grande échelle en rendant les services plus réactifs, individualisés et disponibles 24/7. Les assistants numériques basés sur l’IA aident par exemple à ouvrir de nouveaux comptes, suivre les objectifs financiers et fournir des recommandations adaptées au revenu, aux habitudes de dépense ou au profil de risque du client.

Dans le domaine commercial et marketing, les agents d’IA analysent le comportement client pour identifier des opportunités de vente additionnelle. Par exemple, suggérer une carte premium à un client dont le volume de transactions augmente ou recommander un refinancement hypothécaire en fonction des fluctuations du marché. Ils évaluent également les prospects, personnalisent les campagnes et automatisent les suivis, permettant aux équipes de mieux engager les clients et de se concentrer sur les interactions à forte valeur.

#5. Tarification et souscription basées sur le risque

En analysant de vastes volumes de données liées au risque, comme l’historique de crédit, les tendances du marché et les comportements, les agents d’IA améliorent la précision de la tarification et l’efficacité de la souscription. Ils calculent automatiquement des scores de risque, recommandent des niveaux de tarification et signalent les anomalies à examiner par des analystes humains.

Les équipes de souscription peuvent ainsi prendre des décisions plus rapides et cohérentes. Par exemple, les agents d’IA peuvent identifier des indicateurs de risque négligés par un souscripteur humain ou analyser l’impact de différentes stratégies de tarification sur la rentabilité. Cela permet des approbations plus rapides, une tarification plus juste et un meilleur alignement avec le profil de risque de chaque client.

#6. Trading et optimisation de portefeuille

Les agents d’IA renforcent également les workflows des équipes de trading et des gestionnaires de portefeuille. En analysant la volatilité du marché en temps réel, les actualités et les indicateurs économiques, ils détectent les risques émergents, identifient les opportunités et recommandent des ajustements de portefeuille instantanément.

Ils soutiennent les desks de trading en analysant les rapports financiers, les variations de volatilité et d’autres données pour fournir des insights exploitables. Les gestionnaires peuvent ensuite ajuster leurs stratégies selon ces recommandations ou laisser les agents exécuter des transactions dans des paramètres prédéfinis.

#7. Processus de conformité automatisés

Au-delà de l’onboarding, les agents d’IA accompagnent la conformité au quotidien en surveillant les transactions, en appliquant les règles à travers les départements et en validant la documentation en temps réel. Cela réduit le risque d’audit et permet aux équipes de se concentrer sur la gouvernance stratégique.

Par exemple, les agents peuvent suivre les comportements suspects liés au blanchiment d’argent (AML), vérifier que les documents respectent les normes réglementaires en évolution ou générer automatiquement des rapports pour assurer la conformité des processus dans le secteur financier.

Principaux défis de l’intégration des agents d’IA

Comme toute technologie émergente, l’intégration des agents d’IA présente ses propres défis. Certains obstacles initiaux, comme les budgets limités, s’estompent progressivement, avec 50 % d’organisations en moins déclarant des contraintes financières (selon le rapport « State of AI in Financial Services » de NVIDIA). Mais à mesure que l’adoption de l’IA passe de l’expérimentation à une mise en œuvre à grande échelle, de nouveaux défis apparaissent.

Voici les principaux points à considérer pour l’adoption des agents d’IA dans les services financiers aujourd’hui :

1. Protection des données et sécurité. Dans la finance, les agents d’IA traitent des données clients, réglementaires et transactionnelles extrêmement sensibles. Assurer la conformité aux lois strictes sur la confidentialité, aux standards de cybersécurité et aux cadres réglementaires (comme le RGPD ou PCI DSS) reste un défi constant et incontournable.
2. Qualité et accessibilité des données. Des données fragmentées, incomplètes ou incohérentes limitent la précision des agents d’IA, en particulier dans des domaines critiques comme le crédit, la détection de fraude et la gestion d’actifs.
3. Intégration avec les systèmes existants. De nombreuses institutions financières reposent encore sur des infrastructures datant de plusieurs décennies. Connecter les agents d’IA aux outils financiers centraux, aux CRM et aux plateformes de conformité sans perturber les flux existants constitue un défi à la fois technique et stratégique.
4. Supervision et conception « human-in-the-loop ». Dans un environnement hautement réglementé comme la finance, les agents d’IA doivent opérer sous supervision humaine. Définir le bon équilibre entre décision autonome et contrôle manuel est essentiel pour instaurer la confiance, assurer la responsabilité et garantir la conformité.
5. Complexité réglementaire et conformité. Comme toute technologie financière, les agents d’IA doivent être explicables et auditable. Suivre l’évolution des régulations locales et internationales ajoute de la complexité au déploiement et à la montée en échelle de l’IA.
6. Manque de culture IA. Une expertise interne limitée peut ralentir l’adoption des agents d’IA. Développer la culture IA au sein des équipes techniques et métiers est crucial pour libérer la valeur à long terme de ces systèmes.

Ces défis montrent que l’adoption des agents d’IA dans la finance nécessite plus que de simples technologies avancées. Elle demande une approche stratégique claire, adaptée aux objectifs et aux besoins spécifiques de chaque organisation.

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Quel avenir pour l’IA dans la finance ?

À l’avenir, l’IA occupera une place encore plus centrale dans les services financiers. À mesure que l’adoption se généralise et que les technologies mûrissent, les limitations actuelles – comme les silos de données, les goulets d’étranglement de traitement ou les cas d’usage restreints – seront résolues grâce à des systèmes plus intelligents, flexibles et adaptés au secteur.

Selon le rapport du Forum Économique Mondial sur l’intelligence artificielle dans les services financiers, les tendances futures incluent :

• Maturation des agents d’IA. Les agents d’IA dans la finance évolueront d’assistants spécialisés vers des systèmes autonomes et multifonctionnels capables de gérer des tâches complexes de bout en bout. Ces agents seront appliqués à un éventail plus large de problématiques et d’opportunités de décision, transformant en profondeur les services financiers.
• Petits modèles de langage (SLM). Contrairement aux modèles généraux de grande taille, les SLM sont conçus pour l’efficacité et la précision sur des tâches spécifiques. Dans la finance, ces systèmes intelligents exécuteront des tâches répétitives et spécialisées, comme répondre rapidement aux questions des clients sur certains produits ou politiques financières, avec moins de ressources que les grands modèles de langage.
• Génération augmentée par récupération (RAG). Cette technologie améliore l’IA générative en lui donnant accès à des informations pertinentes et en temps réel issues de bases de connaissances, de bases de données ou d’autres sources externes, renforçant ainsi la précision et la fiabilité des réponses de l’IA. Elle est particulièrement utile pour les agents d’IA dans la finance, en réduisant les erreurs factuelles et en améliorant la conformité réglementaire.
• Informatique quantique. La combinaison de l’informatique quantique et de l’IA offre un potentiel énorme pour la finance, notamment dans les domaines nécessitant la reconnaissance de motifs complexes. À mesure que la technologie progresse, les institutions financières pourront accélérer les processus traditionnels de résolution de problèmes, par exemple pour détecter la fraude sur de vastes volumes de transactions, améliorer la modélisation du risque de crédit ou optimiser l’allocation d’actifs.
• IA responsable. Avec l’expansion de l’IA dans des secteurs à fort enjeu comme la finance, adopter des pratiques d’IA responsable sera essentiel, non seulement pour l’efficacité, mais aussi pour garantir la transparence, l’équité et le respect des régulations dans toutes les opérations pilotées par l’IA.

Creatio AI pour la finance : optimisez vos opérations grâce à l’automatisation pilotée par l’IA

L’adoption de l’IA dans les services financiers commence souvent par un ensemble d’outils spécialisés : un pour la détection de fraude, un autre pour le service client, une solution distincte pour la conformité, l’onboarding, le reporting, et ainsi de suite. Mais à mesure que les cas d’usage se multiplient, cette approche fragmentée entraîne des coûts croissants, des efforts doublés et des équipes déconnectées.

Pour déployer efficacement des agents d’IA à grande échelle, rapidement et sans codage complexe, les institutions financières ont besoin d’une solution complète, native de l’IA, capable de soutenir leurs workflows uniques. C’est là qu’intervient Creatio.

Creatio est une plateforme unifiée no-code qui permet aux organisations financières d’automatiser leurs workflows métiers et leur CRM grâce à des capacités avancées d’IA. Contrairement à d’autres outils pour la finance, Creatio permet d’orchestrer des workflows de bout en bout couvrant les fonctions front, middle et back-office, éliminant la fragmentation et favorisant la collaboration fluide entre les équipes.

La plateforme permet aux institutions financières de concevoir, lancer et gérer des agents d’IA FinServ depuis un environnement unique, couvrant toute une gamme de cas d’usage : scoring de crédit, onboarding client, gestion des demandes de service, souscription, prévention de la fraude, conformité KYC/AML, et plus encore. Grâce à une architecture composable et à l’agilité no-code, Creatio aide les équipes financières à déployer et à faire évoluer l’IA sur les workflows clés – plus rapidement, plus intelligemment et en gardant un contrôle total.

La plateforme offre également l’accès à plus de 700 applications tierces, intégrations préconstruites et connecteurs via le Creatio Marketplace, permettant aux équipes d’adapter les fonctionnalités aux besoins spécifiques de chaque organisation financière.

Agents d’IA dans la finance

Automatiser l’onboarding et la conformité grâce aux agents d’IA pour FinServ

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Avec Creatio AI, les équipes financières peuvent :

• Concevoir et lancer des agents d’IA pour des workflows financiers spécifiques grâce à de puissants outils no-code, sans expertise technique approfondie
• Prendre des décisions en temps réel sur le crédit, le risque, la conformité et les opérations grâce à des agents natifs IA, contextuels et intelligents
• Analyser en continu des données structurées et non structurées pour découvrir des insights et des tendances en temps réel
• Exécuter de manière autonome des tâches routinières ou complexes, comme la mise à jour de dossiers, la génération de rapports ou l’ajustement des expositions
• Intégrer les agents d’IA de manière transparente aux autres plateformes pour assurer des workflows efficaces à grande échelle

Chez Creatio, les professionnels financiers et les agents d’IA travaillent ensemble, combinant talent humain et décisions pilotées par l’IA pour libérer de nouvelles performances opérationnelles. Grâce à un modèle flexible « human-in-the-loop », les équipes contrôlent le niveau d’autonomie de chaque agent, assurant un équilibre optimal entre automatisation et supervision selon les processus et scénarios.

Creatio propose une bibliothèque de compétences IA préconstruites personnalisables pour répondre à des tâches, outils financiers et objectifs métier spécifiques. Les agents financiers peuvent surveiller activement les workflows, fournir des insights en temps réel, suggérer la prochaine meilleure action et s’intégrer directement à des outils de productivité tels qu’Outlook, Teams, Zoom ou les agendas.

Grâce à des outils no-code intuitifs, les utilisateurs peuvent intégrer des agents d’IA dans des processus existants ou créer de nouveaux workflows autonomes alignés sur les objectifs métiers. Grâce à des fonctionnalités intégrées de génération, d’agentivité et de prédiction IA, et la possibilité de créer des agents personnalisés pour des workflows financiers spécifiques, Creatio aide les équipes à agir plus vite, travailler plus intelligemment et générer des résultats mesurables.