La détection de fraude
Le principal cas d’application AI au domaine de la finance se situe dans la sécurisation des transactions et la detection de fraude.
En effet, qui n’a pas vu sa carte bancaire bloquée lors d’un voyage à l’étranger ? C’est le signal de l’utilisation d’une IA pour tenter de lutter contre la fraude. Le principe utilisé est relativement simple:
on entraîne une IA a detecter une utilisation frauduleuse de carte bancaire en l’alimentant avec un grand nombre de données :
- montants de transactions
- heure de transaction
- lieu et en particulier pays de transaction, S’il s’agit d’un pays étranger, il s’agit d’une donnée très corrélée à la fraude
- informations sur le destinataire (type d’activité, taux de confiance…). Un paiement vers Amazon sera plus facilement éxécuté que s’il concerne un destinataire presque inconnu
- …
En gros l’IA compile toutes les données disponibles sur une séquence de temps et prédit s’il s’agit d’une fraude ou non. Si la probabilité de fraude est importante, la transaction est bloquée et potentiellement votre carte bleue avec …
Quand vous contactez alors le service client, sachez qu’il ne s’agit pas d’un jugement personnel mais justement d’une évaluation automatique de risque et que probablement votre banque n’a pas utilisé les services d’intelliance pour sécuriser ses transactions…
La cybersecurité
Le domaine de la cyber-sécurité n’est pas exclusif à la finance et aux banques, mais étant donné les enjeux que peut représenter le hack d’une institution bancaire, tous les outils et en particulier l’IA sont les bienvenus pour lutter contre cette menace.
Ainsi, le serveur d’une banque analyse en permanence comment se comporte un utilisateur sur son site ou sur son appli. L’IA va en particulier observer les logs pour récupérer les informations pertinentes. En fonction des interactions de l’utilisateur et de la vitesse à laquelle il interagit avec elle, le système IA prédit s’il s’agit d’un utilisateur normal ou bien d’une menace.
Une entreprise Toulousaine s’est spécialisée dans ce domaine et est devenue leader sur ce marché en plaine expansion : iTrust
Les robots de Trading
Probablement le domaine le plus prometteur en ce qui concerne les cas d’application de l’IA à la finance est celui du Deep-Trading. Il s’agit d’utiliser un robot basé sur un Réseau de Neurones pour arbitrer sur les décisions d’achat ou de vente d’un produit. Si le robot prédit une hausse : il est interessant d’acheter. Si le robot prédit une baisse, il faut envisager de vendre.
Il existe des solutions open-source très interessantes dans ce domaine comme notamment TensorTrade