De la prévention des fraudes à la prédiction de marché : l'IA générative redessine la trésorerie bancaire

Analyse des risques, détection de fraudes, prédiction de marché, la Gen IA transforme la trésorerie bancaire, malgré des défis de sécurité et de gouvernance. Une avancée stratégique pour les banques.

Les applications de l'IA générative gagnent du terrain dans tous les secteurs, et les services financiers ne font pas exception. Qu’il s’agisse de la prévention de la fraude, des chatbots ou de l'analyse des données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), les cas d'utilisation de cette technologie sont vastes et remodèlent l'industrie telle que nous la connaissons. En particulier, elle présente un potentiel considérable pour la gestion de la trésorerie bancaire.

Dans une fonction de trésorerie moderne, la technologie et l’automatisation sont essentielles. Elles permettent aux banques de remplacer leurs processus manuels par des solutions logicielles sophistiquées, des applications et des outils d’automatisation, afin de rationaliser les opérations, de gagner en efficacité et, en fin de compte, d’améliorer les processus de prise de décision. Grâce à sa capacité à apprendre à partir des données et à produire de nouveaux contenus, l’IA générative devient aujourd'hui un moteur puissant d'efficacité et d'automatisation, créant de nouvelles opportunités pour les trésoriers. Elle leur permet de mieux analyser les risques, de s’adapter aux changements, de prendre des décisions plus éclairées et de générer de nouvelles opportunités de croissance.

L'IA générative dans la trésorerie bancaire : d’infinies possibilités

L'un des principaux cas d'utilisation d’IA générative dans le service de trésorerie d'une banque réside dans sa capacité à analyser, prédire et naviguer dans les tendances du marché. Les marchés financiers peuvent évoluer extrêmement rapidement, et la fenêtre permettant de tirer parti des opportunités tout en atténuant les risques peut être étroite. Avec la fréquence accrue des événements de type « cygne noir », les trésoriers doivent faire face à un nombre croissant d'obstacles, qu'il s'agisse des performances des retraites, des taux d'intérêt et de l'inflation, des pandémies mondiales ou d’un contexte politique incertain.

Par exemple, durant la pandémie de Covid-19, les banques ont dû accéder rapidement aux sentiments du marché, évaluer les impacts potentiels sur la liquidité et les investissements, et prendre des décisions éclairées concernant leurs investissements et stratégies de couverture.

L’IA générative, grâce à sa capacité à traiter de vastes quantités de données historiques et en temps réel — telles que les dernières décisions politiques des banques centrales et les actualités — possède le potentiel de prédire les mouvements du marché avec une précision accrue. Les trésoriers peuvent alors prendre rapidement des décisions plus éclairées sur les besoins en liquidités et en gestion de trésorerie, sur la manière d'adapter les stratégies d'investissement et d'atténuer les risques. L'analyse des tendances liées aux comportements des clients d’une banque et de leurs flux de trésorerie est également améliorée.

Un autre cas d’utilisation important est la détection de fraudes, une priorité pour les banques, surtout avec des services fonctionnant de plus en plus en temps réel. L’IA générative renforce la capacité des banques à identifier les transactions suspectes et les activités frauduleuses en temps réel. Grâce aux données synthétiques, les banques peuvent également analyser et planifier des scénarios de fraude futurs qui ne se sont peut-être jamais produits auparavant. En définitive, cela signifie qu'elles peuvent minimiser les pertes et assurer une meilleure protection de leurs actifs ainsi que ceux de leurs clients.

Une technologie accompagnée de défis

Lorsqu'il s'agit d'utiliser l'IA générative pour l'analyse des données en temps réel et la prise de décision, les institutions sont confrontées à certains défis. Tout d'abord, la qualité de l'intelligence artificielle dépend des données qui l'alimentent. La qualité des données déterminera son efficacité. Pour les traders ou les gestionnaires de trésorerie, ces données doivent être d'une qualité extrêmement élevée s'ils veulent prendre des décisions opportunes et importantes sur la base des informations fournies par l'outil d'IA générative. Les banques ont également besoin d'équipes de collaborateurs, internes et externes, capables de comprendre les décisions prises par l'IA, son fonctionnement et les modèles qu'elle identifie, puis de la tester en permanence pour en garantir l'exactitude.

D'autres défis se posent en matière de gouvernance des données, de réglementation et de protection de la vie privée, en particulier si l'on considère le flux de données dans l'écosystème de gestion de la trésorerie d'une banque. Ce processus débute par la gestion de la trésorerie, se poursuit par l’évaluation des risques au niveau du middle-office, et se termine par le traitement au niveau du back-office, avec l’informatique jouant un rôle central tout au long de ces étapes. Dans un marché hautement réglementé, il est essentiel de garantir une sécurité solide et la confidentialité des données dans tous les processus et départements. Les banques doivent collaborer avec des fournisseurs de technologie capables de les assister en toute sécurité, tout en respectant les politiques internes et les réglementations externes.

Enfin, il convient de rappeler que le marché de l'IA est encore en phase de maturation et que les régulateurs sont toujours en quête de repères. Des conversations ouvertes entre les équipes de conformité et les régulateurs sont cruciales pour s'assurer que les banques mettent en œuvre l'IA de manière stratégique et sécurisée pour la fonction de trésorerie et leurs clients. Le déploiement de toute nouvelle technologie doit s'inscrire dans le cadre d'une gouvernance solide et l'IA générative ne peut être adoptée avec une approche d’implantation façon « big bang ». À mesure que le marché se développe, de nouveaux systèmes, logiciels et réglementations continueront à émerger.

La collaboration, clé indispensable à une bonne intégration de l’IA générative

Qu'il s'agisse de prévisions de trésorerie, d'automatisation de tâches routinières, de prédiction de tendances futures, de détection d'anomalies ou de fraudes, les applications de l'IA générative sont diverses et transformatrices. Elles permettent aux départements de trésorerie de gagner en efficacité et de se concentrer sur des tâches plus complexes, nécessitant une expertise humaine.

Dans les années à venir, nous pouvons anticiper une intensification de l’innovation et une sophistication accrue des capacités de l'IA, avec des solutions répondant à des cas d'utilisation toujours plus complexes et ouvrant de nouvelles perspectives pour la trésorerie et les opérations bancaires en général. Pour surmonter les défis permanents liés à l’IA générative, les banques, les entreprises technologiques et les régulateurs doivent collaborer étroitement afin de combler les écarts entre le service aux clients et le respect des exigences réglementaires. La collaboration est essentielle pour garantir le succès de l'utilisation de l'IA dans le domaine de la trésorerie. Les banques doivent identifier les partenaires adéquats et adopter des solutions technologiques robustes, sécurisées et génératrices de valeur ajoutée, ce qui les aidera à naviguer avec succès dans cette ère de transformation