La gestion des risques financiers à l'ère de l'IA : quelles opportunités ?

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La gestion des risques financiers à l'ère de l'IA : quelles opportunités ?

La gestion des risques est l'identification, l’analyse, l’évaluation des différents risques pour les actifs de l'entreprise. Par conséquent, le risk manager a pour rôle d’évaluer les risques en fonction de leur probabilité d'occurrence et de leur importance. Ces risques peuvent être dus à des facteurs externes ou internes à l’organisation : risques financiers, juridiques, sociaux, environnementaux... L’intelligence artificielle et le Big Data permettent notamment d’accroître la connaissance de ces risques, au travers de différents types de méthodes, de mieux les évaluer donc de mieux les prioriser. L’IA permet également de mieux segmenter et tarifer les risques.

L'adoption de l'IA dans les services financiers

Depuis la crise financière de 2008, les entreprises du secteur des services financiers s'efforcent de réaliser des économies et de maintenir leur compétitivité pour compenser les pressions sur les marges. Pour y parvenir, elles se sont tournées vers la technologie et ont exploré ces dernières années l'utilisation accrue de l'IA. Cependant, l'adoption de l'IA n'a pas fait l'objet d'une approche unique. Plusieurs raisons expliquent cette situation. Une enquête récente de Deloitte, menée en partenariat avec l'EFMA (European Financial Management Association) auprès de plus de 3 000 cadres supérieurs, montre que les activités et les fonctions pour lesquelles les entreprises pensent que l'IA pourrait avoir le plus grand impact sur leur organisation varient considérablement selon le secteur.

Les modèles de prédiction, l’outil de référence pour la prédiction des risques 

En intégrant des modèles prédictifs dans les activités de gestion des risques, les gestionnaires peuvent mieux les prévoir et les prévenir. Ces algorithmes traitent de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement que les humains ne le peuvent, ce qui transforme les données en modèles capables de prédire les comportements à risque. La difficulté de créer ces modèles est de collecter suffisamment de données pertinentes et de haute qualité pour développer des scénarios qui ressemblent le plus à la réalité. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique dans l'analyse prédictive des risques est l'une des techniques de prédiction comportementale les plus avancées. Cette méthode permet d'extraire des valeurs de différents blocs de données afin de découvrir des comportements cachés plus efficacement que l'intelligence humaine. Il permet également une notation en temps réel, plus efficace que les modèles analytiques traditionnels. Ils représentent une aide à la décision opérationnelle, ce qui n'enlève pas toute la partie humaine de l'évaluation. 

 Pour les agents qui opèrent un environnement de plus en plus complexe et riche, les bénéfices de ces modèles mathématiques prédictifs sont indispensables, tout comme les tableaux de bord de gestion des risques qui sécurisent et développent les relations commerciales associées à chaque transaction.

Qu’en est-il à l’heure où la transformation digitale devient la priorité des entreprises et organismes publics ?

Grâce à l’analyse prédictive et à sa capacité d’apprentissage, l’IA identifie de nouveaux modèles de fraude et permet ainsi de prévenir et gérer les problématiques qui y sont liées. L’entreprise renforce à la fois sa sécurité, ses performances et réduit les pertes parfois conséquentes liées à ces risques. Pour faire face à ces risques grâce à l’IA, les équipes doivent être à même de collaborer avec cette technologie. 

Le risk manager est confronté à des changements constants que les technologies à base d'IA pourraient aider à anticiper. Il devient donc crucial pour les entreprises d’en démocratiser l'usage et d’améliorer ces outils.

De plus en plus de petites et moyennes entreprises recrutent des responsables du risque, mais la plus grande partie des professionnels travaille pour des grands groupes. D’après le baromètre du Risk Manager de 2022, publié conjointement par l’AMRAE (l’Association du management des risques et des assurances de l’entreprise) et le cabinet PWC, seuls 5% des répondants exerçaient au sein de TPE/PME.

Le défi est d’autant plus important que les risques sont nombreux (RH, climatiques, cyber, rupture d’approvisionnement, etc.) et imbriqués. Ils nécessitent donc d’être analysés et hiérarchisés. Le principe de l’analyse des risques est de permettre une meilleure allocation des ressources humaines, technologiques et financières et ainsi de favoriser une prise de décision éclairée et intelligente.

Des outils de visualisation pour tous

L’analyse et la visualisation de données sont les outils les plus utilisés par les risk managers interrogés, d’après le baromètre. Pour ce faire, différents outils sont à leur disposition, accessibles même aux plus petites entreprises. Il permettent un diagnostic précis et pointu des risques encourus par l’entreprise, allant de la propriété intellectuelle au plan de sauvegarde des machines ou encore aux cyberattaques.

L’autre outil plébiscité par les risk managers est le SIGR (système d’information de gestion des risques). Cet outil peut être également augmenté grâce à l’intelligence artificielle et d’optimiser la visualisation des données qu’il traite. L’objectif est d’avoir une vision plus concrète des risques, notamment sur les questions de blanchiment et de fraude. Le croisement de données sert d’indicateur en temps réel pour axer les analyses.

Les évolutions à venir

Néanmoins, ces outils nécessitent que l’humain collecte les informations en amont. Selon le baromètre 2019 de l’AMRAE, seuls 6% des risks managers interrogés déclarent avoir recours à l’intelligence artificielle. Environ la moitié d’entre eux estime d’ailleurs que « l’investissement dans ces nouvelles technologies est trop lourd pour la fonction. » Les directeurs s’intéressent de plus en plus à ces progrès dans l’analyse des risques, ce qui va pousser les entreprises à s’équiper et les risk managers à monter en compétences pour, à l’avenir, analyser dans le détail les anomalies relevées.

 

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