La finance : un adopteur précoce de l’IA verticale
L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de révolutionner divers secteurs, et l’industrie financière est appelée à être à l’avant-garde de cette transformation. C’est l’une des principales conclusions du récent Lujiazui Financial Salon, où des experts chinois se sont réunis pour discuter de l’avenir de l’IA. Le consensus ? Les modèles d’IA différenciés, en particulier les applications d’IA verticales, changeront la donne pour la finance.
Le secteur financier possède des caractéristiques uniques qui le rendent mûr pour la disruption par l’IA. Son degré élevé de numérisation, associé à une forte adhésion aux nouvelles technologies et, surtout, à une volonté d’investir dans l’innovation, positionne la finance comme un candidat de choix pour une adoption précoce de l’IA, selon Li Jing, vice-président de la startup d’IA Stepfun, basée à Shanghai.
Pensez-y de cette façon : les institutions financières sont déjà inondées de données. Elles disposent de systèmes robustes pour traiter les transactions, gérer les risques et analyser les tendances du marché. L’IA, en particulier l’IA verticale, peut agir comme une couche puissante au-dessus de cette infrastructure existante, améliorant l’efficacité, la précision et la prise de décision.
L’essor des applications d’IA verticales
Alors que les modèles d’IA à usage général ont fait les gros titres, la véritable action, selon de nombreux experts, se situe dans l’IA spécifique à l’industrie, ou verticale. Wei Zhongwei, secrétaire du conseil d’administration de MetaX Integrated Circuits, basé à Shanghai, a souligné la demande croissante d’applications d’IA verticales dans divers secteurs, notamment la finance, les transports, l’éducation et la recherche scientifique.
Qu’est-ce qui rend la finance différente ?
La nature du travail est différente. Contrairement aux modèles d’IA généraux qui sont entraînés sur de vastes ensembles de données diversifiés, les modèles d’IA verticaux sont adaptés aux nuances et aux exigences spécifiques d’une industrie particulière. En finance, cela signifie comprendre des réglementations complexes, des instruments financiers complexes et la dynamique subtile du comportement du marché. Une IA à usage général pourrait être capable d’écrire un article d’actualité décent sur le marché boursier, mais un modèle d’IA vertical peut potentiellement prédire les mouvements du marché, identifier les transactions frauduleuses ou personnaliser les conseils en investissement avec une précision bien supérieure.
Les moteurs de l’innovation : automobiles et smartphones
Au-delà de la finance, la discussion au Lujiazui Financial Salon a également abordé d’autres moteurs clés de l’innovation en matière d’IA. Li Jing a souligné que les industries de l’automobile et des smartphones devraient être au cœur des progrès en matière d’applications et d’appareils d’IA.
Quel est le lien ?
Ces industries, comme la finance, génèrent des quantités massives de données. Les voitures autonomes, par exemple, s’appuient sur un flux constant d’informations provenant de capteurs, de caméras et de systèmes de cartographie. Les smartphones collectent des données sur le comportement, les préférences et les interactions des utilisateurs. Ce déluge de données offre un terrain fertile pour que les algorithmes d’IA apprennent, s’adaptent et s’améliorent.
L’IA générative, un sous-ensemble de l’IA qui se concentre sur la création de nouveau contenu, devrait également jouer un rôle important, en particulier dans l’amélioration de la production de contenu professionnel. Imaginez des outils d’IA capables d’aider à rédiger des rapports financiers, à générer des analyses de marché ou même à créer une communication personnalisée pour les clients.
Les prochaines années : une période critique pour l’intégration de l’IA
Les deux à trois prochaines années sont considérées comme une période charnière pour l’accélération de l’intégration de l’IA dans tous les secteurs. Wei Zhongwei a souligné l’importance de la polyvalence, de la stabilité et de la fiabilité comme critères clés pour les technologies d’IA pendant cette période. Cela signifie que les fournisseurs d’infrastructures devront intensifier leurs efforts, en fournissant des produits et des services de haute qualité capables de répondre aux exigences élevées de divers secteurs.
Il ne s’agit pas seulement d’avoir les algorithmes d’IA les plus puissants. Il s’agit également de s’assurer que ces algorithmes sont robustes, fiables et adaptables à différents cas d’utilisation. Considérez les conséquences potentielles d’un système de trading alimenté par l’IA qui fonctionne mal ou fait des prédictions inexactes. Les enjeux sont élevés et la fiabilité est primordiale.
Une concurrence différenciée dans la finance
Yu Feng, directeur de l’information de Guotai Junan Securities, a mis en lumière la préférence du secteur financier pour les modèles d’IA verticaux. Il a expliqué qu’en tirant parti des données propriétaires, en affinant les stratégies et en ajustant les objectifs de formation, les entreprises financières peuvent obtenir un avantage concurrentiel.
En d’autres termes, l’IA verticale permet aux institutions de se différencier de leurs concurrents. Au lieu de s’appuyer sur les mêmes modèles d’IA génériques, elles peuvent créer des solutions personnalisées qui sont uniquement adaptées à leurs besoins et stratégies spécifiques. Cela les aide non seulement à éviter les pièges des approches d’investissement homogénéisées, mais atténue également les risques de volatilité accrue du marché qui peuvent découler de l’utilisation généralisée de modèles d’IA identiques.
Relever les défis de l’intégration de l’IA
L’intégration de l’IA dans la finance, et en fait dans toute industrie, n’est pas sans défis. Li Jing de Stepfun a reconnu que des changements profonds sont nécessaires.
Un aspect clé est l’accès. Les fabricants d’appareils, par exemple, doivent offrir un meilleur accès à leurs systèmes pour permettre une intégration plus poussée des capacités d’IA. Cela signifie ouvrir les API et permettre aux développeurs d’IA d’exploiter l’infrastructure matérielle et logicielle sous-jacente.
Un autre défi réside dans le domaine des fournisseurs de services tiers. Ces fournisseurs doivent fondamentalement repenser leurs frameworks sous des architectures d’agents. Il s’agit d’un passage des paradigmes de développement logiciel traditionnels à une approche plus centrée sur l’IA, où les agents logiciels agissent de manière autonome et intelligente.
Le rôle du soutien politique
Au-delà des obstacles technologiques, Li Jing a également souligné le rôle crucial du soutien politique dans la promotion de l’adoption de l’IA. Les gouvernements et les organismes de réglementation doivent créer un environnement qui encourage l’innovation tout en abordant les risques potentiels et les préoccupations éthiques.
Cela pourrait impliquer l’élaboration de directives claires pour la confidentialité des données, l’établissement de normes pour la sécurité et la fiabilité de l’IA, et la fourniture d’incitations aux entreprises pour qu’elles investissent dans la recherche et le développement de l’IA.
Répondre aux préoccupations en matière de confidentialité des données
La confidentialité des données est une considération majeure à l’ère de l’IA, en particulier dans le secteur financier, où des informations sensibles sur les clients sont constamment traitées. Li Jing a abordé cette préoccupation de front, affirmant que la protection de la vie privée n’est pas un défi insurmontable.
« Technologiquement, nous avons déjà identifié des directions prometteuses à explorer », a affirmé Li.
Qu’est-ce que cela signifie ?
Cela suggère qu’il existe déjà des solutions technologiques en développement qui peuvent aider à atténuer les risques de confidentialité associés à l’IA. Il peut s’agir de techniques telles que l’apprentissage fédéré, où les modèles d’IA sont entraînés sur des ensembles de données décentralisés sans accéder directement aux données brutes, ou la confidentialité différentielle, qui ajoute du bruit aux données pour protéger la confidentialité individuelle tout en permettant une analyse significative.
La voie à suivre : collaboration et innovation
Le message global du Lujiazui Financial Salon est clair : l’IA, en particulier l’IA verticale, est appelée à transformer l’industrie financière. Les prochaines années seront cruciales, nécessitant une collaboration étroite entre les fournisseurs de technologie, les institutions financières et les décideurs. L’accent sera mis sur le développement de solutions d’IA robustes, fiables et sécurisées qui peuvent ouvrir de nouvelles opportunités et stimuler l’innovation tout en relevant les défis potentiels. Le voyage sera sans aucun doute complexe, mais les récompenses potentielles sont immenses.