Quelle place l'intelligence artificielle va laisser à l'humain dans la banque de financement et d'investissement (BFI) ?

Extraits

[...] Ces trois aspects de l'intelligence artificielle ont des applications concrètes dans les activités des banques de financement et d'investissement Par la description de ces trois aspects, nous avons pu entrevoir quelques unes des applications possibles de l'IA dans les banques. Voyons ici plus en détail les applications concrètes de ces trois aspects. Métiers de la vente Identification de clients potentiels : les algorithmes de machine learning, basés sur une grande quantité de données clients, permettent d'aider les vendeurs à identifier les meilleurs clients potentiels et à engager des conversations avec eux en fonction de leurs appétence au risque, et profil d'investissement. [...]

[...] L'intelligence artificielle se divise en plusieurs sous-catégories Le « natural language processing » (traitement du langage) est l'analyse et l'interprétation sémantique du texte. Cette capacité reconnaît le spam, les fausses nouvelles et même les sentiments tels que le bonheur, la tristesse et l'agressivité. Aujourd'hui, la NLP peut fournir des résumés de texte de base et, dans certains cas, en déduire l'intention. Par exemple, les chatbots tentent de catégoriser les appelants en fonction de ce qu'ils perçoivent comme l'intention des appelants. La NLP est susceptible de s'améliorer considérablement au cours des prochaines années, mais une compréhension complète des textes complexes demeure l'un des saints graals de l'intelligence artificielle, avec pour application possible la génération automatique de rapports d'analystes sur des actions, pour rendre automatique la prise de décision (investissement dans ou désinvestissement d'une action). [...]

[...] La planification et l'exploration des agents peuvent aider à identifier la meilleure séquence d'actions pour atteindre un but. Les voitures auto-propulsées comptent beaucoup sur ce bloc de construction pour la navigation. L'identification de la meilleure séquence d'actions devient beaucoup plus difficile à mesure que d'autres agents et actions entrent en jeu. Un sous-domaine en pleine croissance, le « reinforcement learning », met l'accent sur le fait de recevoir un indice ou une récompense occasionnelle plutôt que des instructions explicites. Le reinforcement learning a joué un rôle déterminant dans le succès de Google DeepMind dans le jeu de Go et est également étroitement lié à la façon dont le cerveau humain apprend par tâtonnements. [...]

[...] Selon les recherches universitaires, le travail manuel qui peut être remplacé par l'IA peut être divisé en deux catégories : les tâches routinières qui suivent certaines étapes et peuvent donc être programmées, et les tâches non cognitives et non interactives qui ne nécessitent pas de capacité de résolution de problèmes complexes ou d'innovation pour faire face aux interactions émotionnelles ou à un environnement changeant. Dans le secteur financier, un grand nombre d'emplois impliquent encore de telles activités de création de valeur. [...]

[...] En particulier, les emplois à fortes exigences en matière de communication, de logique et de créativité ne seront pas remplacés par l'intelligence artificielle dans un proche avenir. Rétrospectivement, chaque progrès technologique a créé de nouvelles demandes d'emploi tout en remplaçant certains emplois. Par exemple, le personnel technique, pilier de la révolution technologique, sera un secteur clé de croissance à long terme sur les marchés du travail. Dans le même temps, l'évolution de la demande d'emploi entraînera de nouvelles exigences en matière de formation et de compétences des talents. [...]