Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle au service de l’industrie financière

 

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans de nombreux secteurs d’activités. La finance en est particulièrement touchée. Cela tend à faire évolution certains métiers et faire évoluer le secteur financier.

Les secteurs de la finance et de l’assurance, tout comme les autres secteurs de l’économie, bénéficient du progrès de l’intelligence artificielle. Comment le secteur financier est -il touché par l’arrivé de l’intelligence artificielle?

 

Quelques chiffres clés sur l’intelligence artificielle

 

Aujourd’hui on compte 300 startups d’IA en France dont 278 millions d’euros de levée de fonds en 2017.  D’ailleurs, 1,5 milliard d’euros, montant d’investissement ont été annoncé par le gouvernement français sur la période 2018–2022.

Le marché français de l’IA affiche une dynamique assez forte avec une croissance trimestrielle moyenne de l’ordre de 80 % entre T2 2016 et T2 2017. 18 masters dispensant des formations IA13 et 5300 chercheurs en IA14 en France. 90 milliards de dollars vont être consacré pour le marché mondial de l’IA d’ici 2025.

 

Des technologies au service des métiers de l’industrie financière

 

L ’IA peut se segmenter en sous-domaines:
L’intelligence artificielle dite symbolique ou à base de modèles et de connaissances comme : le web sémantique et les ontologies.

  • Les systèmes à base de connaissances incluant les systèmes experts et les systèmes à base de règles.
  • Les systèmes multi-agents
  • La programmation par contraintes
  • Les systèmes de calcul formel – symbolique
  • L’apprentissage automatique/réseaux neuronaux supervisé, non supervisé, par renforcement et l’apprentissage profond appliqué: au traîtement du langage naturel et à la vision et au traîtement d’image et de vidéo. Mais également  au traîtement du signal comme pour le traîtement de la parole et à la prédiction de séries temporelle.

 

Augmenter la capacité décisionnelle

 

Augmenter le conseiller face au client et solliciter le client par l’IA

 

Proposer le self care

Optimiser le scoring

 

 


 

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