Rôle de l'intelligence artificielle dans la formation en finance Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive présente l'intelligence artificielle dans le secteur financier. Les systèmes et approches d'intelligence artificielle (IA) ont connu une croissance et une utilisation importantes dans le secteur financier, en raison du volume de données disponibles et de l'accessibilité croissante des ressources informatiques

Diapositive 2

Cette diapositive traite de l'importance de l'application de l'IA dans la finance. L'utilisation des techniques d'IA dans la finance peut entraîner des économies de coûts en réduisant les coûts de friction et en augmentant l'efficacité, ce qui entraîne une rentabilité accrue. L'automatisation et la réduction des coûts grâce à la technologie, en particulier, permettent une réaffectation des capacités, une efficacité des dépenses et une prise de décision plus transparente.

Notes de l'instructeur : Les applications d'IA pour les services financiers peuvent améliorer la qualité des services et des produits offerts aux clients financiers, accroître la personnalisation et la personnalisation des produits et diversifier l'offre de produits. Les processus d'IA peuvent extraire des informations des données pour élaborer des plans d'investissement et améliorer l'inclusion financière en permettant d'évaluer la solvabilité des clients ayant de courts antécédents de crédit.

Diapositive 3

Cette diapositive présente des activités financières dans lesquelles l'IA peut être appliquée. L'IA et les mégadonnées peuvent influencer les modèles commerciaux dans le secteur financier. Il influence également des activités telles que la gestion d'actifs et l'investissement, le commerce, les prêts, etc.

Notes de l'instructeur : AML/CFT : Anti-Money Laundering/ Lutte contre le Financement du Terrorisme (Se référer à la catégorie middle office)

Diapositive 4

Cette diapositive illustre l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les fonds spéculatifs, notamment la génération d'idées, la construction de portefeuille, la gestion des risques et l'exécution des transactions. Il montre également le pourcentage de prise de décision qui repose sur l'intelligence artificielle.

Diapositive 5

Cette diapositive illustre l'utilisation de l'IA dans la gestion d'actifs au sein du secteur financier. Les gestionnaires d'actifs et les marchés
buy-side utilisent l'IA depuis quelques années, principalement pour l'allocation de portefeuille et pour améliorer la gestion des risques et les opérations de back-office.

Notes de l'instructeur : les techniques d'IA peuvent améliorer l'efficacité des flux de travail opérationnels en réduisant les coûts de back-office des gestionnaires d'investissement, en automatisant les rapprochements et en accélérant les processus. Il en résulte une réduction des coûts de transaction directs et indirects et une amélioration des performances en réduisant les caractéristiques et les informations non pertinentes dans la prise de décision.

Diapositive 6

Cette diapositive présente l'impact de l'intelligence artificielle sur la gestion d'actifs et l'achat et comment elle améliore l'expérience des investisseurs. Les avantages de l'IA incluent une meilleure expérience client, une meilleure prise de décision, de meilleurs produits et services, une efficacité, une productivité accrue, des économies de coûts, des risques réduits, une croissance des revenus, une formation et un perfectionnement améliorés des employés et une meilleure rétention et recrutement des talents.

Diapositive 7

Cette diapositive présente les principales priorités des sociétés de gestion d'actifs pour relever les défis de l'IA tels que le manque de connaissances en IA parmi les employés, le manque de confiance dans les systèmes d'IA, son retour sur investissement, etc.

Diapositive 8

Cette diapositive indique comment accélérer les avantages de l'intelligence artificielle dans la finance. Les directives consistent à sélectionner un système d'IA qui gère ses données, à commencer petit et sûr, à évoluer progressivement, à développer des capacités et à être vigilant quant à ses biais.

Notes de l'instructeur :

• Sélectionnez une IA qui gère ses propres données : l'IA est alimentée par les données les plus récentes, complètes, normalisées, validées et facilement accessibles. Avec des capacités d'ingestion, de rapprochement, de validation et de standardisation des données provenant de nombreuses sources en temps réel, des solutions d'IA appropriées aideront à construire leur propre fondation
• Commencez petit et à grande échelle : de nombreuses solutions d'IA peuvent commencer par de petites étapes et des retours rapides. La gouvernance, la sécurité, la conformité et l'éthique sont intégrées dans les meilleures solutions. Vous pouvez voir des gains immédiats tout en contrôlant strictement vos risques en utilisant la bonne technologie d'IA
• Préparez-vous à l'échelle : choisissez des solutions qui peuvent commencer dans un domaine, mais qui, une fois démontrées, peuvent être appliquées à des situations variées. Consacrer du temps et des ressources au développement d'une solution n'est souvent que la première étape ; sa mise à l'échelle peut considérablement augmenter votre retour sur investissement. De nombreuses solutions d'IA se chevaucheront et s'amélioreront si elles sont correctement construites
• Développer des capacités : certaines installations d'IA peuvent être plug-and-play au début, mais votre personnel devra être qualifié à mesure que vos solutions s'améliorent. Vous devrez également créer une culture et une structure capables de tirer parti d'une plus grande automatisation et d'évoluer rapidement en temps réel vers des informations basées sur les données.
• Faites attention au biais : l'IA qui prend des décisions habituellement injustes envers des groupes de personnes spécifiques, ce qui peut avoir un impact sur la réputation de la marque d'une entreprise, le recrutement et les décisions d'investissement, entre autres. Assurez-vous de réfléchir à des idées qui peuvent aider les algorithmes d'IA à éliminer les préjugés

Diapositive 9

Cette diapositive présente le rôle de l'intelligence artificielle dans le trading algorithmique. De nos jours, de puissants algorithmes d'IA sont utilisés pour générer env. 50 à 70 % des transactions sur les marchés boursiers, environ 60 % des contrats à terme et env. 50 % des opérations de trésorerie.

Diapositive 10

Cette diapositive met en évidence le marché mondial du trading algorithmique de 2021 à 2025. De 2021 à 2025, le marché du trading algorithmique devrait augmenter de 3,79 milliards de dollars, avec un TCAC de près de 6 %.

Diapositive 11

Cette diapositive répertorie les avantages de l'intelligence artificielle dans le trading algorithmique. Celles-ci incluent l'identification et la création de stratégies de trading, la prise de décisions basées sur des prédictions de modèles basées sur l'IA, l'exécution de transactions sans intervention humaine, la gestion des liquidités, l'amélioration de la gestion des risques, l'organisation des flux d'ordres et la rationalisation de l'exécution.

Notes de l'instructeur : L'application de techniques d'IA telles que le calcul évolutif, l'apprentissage en profondeur et la logique probabiliste pour identifier les stratégies de trading et leur mise en œuvre automatisée sans intervention humaine a le potentiel le plus perturbateur dans le trading. Les algorithmes alimentés par l'IA ajoutent une couche de développement et de complexité, se transformant en algorithmes entièrement automatisés et programmés par ordinateur qui apprennent de l'entrée de données utilisée et s'appuient peu sur l'interaction humaine.

Diapositive 12

Cette diapositive parle de l'impact de l'intelligence artificielle sur l'intermédiation du crédit. Grâce à l'automatisation et aux efficacités associées, les modèles d'analyse avancés basés sur l'IA peuvent accélérer la vitesse et minimiser le coût de la souscription. Cela révolutionne la solvabilité des acheteurs potentiels.

Notes de l'instructeur : La solvabilité des clients ayant des antécédents de crédit insuffisants ou pas assez de garanties peut être évaluée à l'aide de modèles de notation de crédit basés sur le Big Data et l'IA. Ceci est accompli en combinant des données de crédit traditionnelles avec des mégadonnées qui ne sont pas intuitivement liées à la solvabilité.

Diapositive 13

Cette diapositive répertorie les défis ou les risques liés au déploiement de l'intelligence artificielle dans la finance. Ceux-ci incluent la gestion des données, la confidentialité et les risques de concentration, les biais algorithmiques, la gouvernance des systèmes d'IA et l'explicabilité.

Notes de l'instructeur :

• Risques liés à la gestion des données, à la confidentialité et à la concentration : bien que les données soient le fondement de toute application d'IA, une utilisation inappropriée des données dans les applications alimentées par l'IA ou des données insuffisantes constituent une source importante de risques pour les entreprises qui utilisent l'IA. La fiabilité des données utilisées, les obstacles liés à la confidentialité des données ; considérations d'équité; et la concentration potentielle et les problèmes de concurrence importants sont autant d'exemples d'un tel risque
• Biais algorithmique : Les décisions prises par l'IA peuvent avoir un impact substantiel sur les clients des institutions financières. Une seule demande de prêt refusée peut changer radicalement la vie d'une personne. Par conséquent, une prudence supplémentaire est recommandée pour éliminer toute source de biais dans les données
• Gouvernance des systèmes d'IA et responsabilisation : Des systèmes de gouvernance et de responsabilisation solides sont essentiels, principalement car les modèles d'IA sont de plus en plus utilisés dans les applications de prise de décision à forte valeur ajoutée (par exemple, l'attribution de crédits). Les organisations et les personnes responsables de la conception, de la mise en œuvre et de l'exploitation des systèmes d'IA doivent être tenues responsables de leur bon fonctionnement
• Explicabilité : L'explicabilité, ou la difficulté de disséquer la sortie d'un modèle ML dans les raisons sous-jacentes de son choix, est l'obstacle le plus urgent dans les modèles financiers basés sur l'IA. Outre la complexité des modèles basés sur l'IA, les acteurs du marché peuvent vouloir masquer les mécanismes de leurs modèles d'IA pour préserver leur propriété intellectuelle, obscurcissant encore plus les méthodologies. La difficulté est amplifiée par le manque de connaissances techniques de la plupart des utilisateurs finaux et un décalage entre la complexité des modèles d'IA et les exigences du raisonnement à l'échelle humaine.