À mesure que l’intelligence artificielle (IA) et ses différents sous-ensembles – tels que l’apprentissage automatique (ML) – deviennent plus complexes et développés, leur présence dans le domaine financier a considérablement augmenté.
Selon un rapport 2022 de Nvidia, plus de 75 % des entreprises opérant dans le secteur financier appliquent l’apprentissage automatique ou profond pour optimiser leurs opérations internes.
En outre, l’étude note que 91 % des sociétés financières obtiennent désormais des résultats commerciaux cruciaux en investissant dans l’IA, de nombreuses entreprises interrogées déclarant que la technologie en plein essor les a aidées à produire des modèles de prédiction plus précis.
Plus de 30 % des personnes interrogées ont affirmé que l’utilisation de l’IA et du ML avait augmenté leurs revenus annuels de plus de 10 %, tandis que plus de 25 % des personnes interrogées ont déclaré que l’IA les avait aidés à réduire leurs coûts de travail annuels de plus de 10 %.
Le traitement des données redéfini
Malgré sa relative jeunesse, l’IA est sur le point d’apporter des changements significatifs au secteur financier, son potentiel étant similaire à celui des modèles de trading informatisés introduits par les traders de Wall Street dans les années 1980.
Jeroen Van Lange, fondateur et analyste de la chaîne YouTube La blockchain aujourd’huia déclaré à Cointelegraph :
« L’IA est utilisée pour développer des modèles commerciaux d’apprentissage automatique, détecter les irrégularités transactionnelles et même analyser des données complexes de blockchain avec un niveau de précision exceptionnellement élevé. »
« De plus, des outils basés sur le ML sont utilisés pour analyser le risque des emprunteurs afin d’évaluer leur solvabilité à l’aide d’un large éventail de sources de données telles que leur activité sur les réseaux sociaux et leur comportement en ligne », a-t-il ajouté.
Van Lange a souligné que, étant donné que la plupart des bourses de crypto-monnaie fournissent des données en temps réel liées à leurs carnets de commandes, les algorithmes de ML peuvent étudier ces ensembles de données complets pour prédire les mouvements de prix à court terme.
De même, dans le cas des données d’échange de produits dérivés, ces modèles peuvent trier et traiter des informations telles que les intérêts ouverts, les taux de financement et les ratios achat/vente des preneurs beaucoup plus rapidement que les humains, permettant ainsi aux traders de faire de meilleurs choix d’investissement.
« C’est quelque chose que nous n’avons jamais vu auparavant, à savoir que les programmes réfléchissent par eux-mêmes et améliorent leurs capacités de prise de décision à la volée », a déclaré Van Lange.
Une nouvelle norme pour la sécurité des données
L’introduction de l’IA et du ML a permis aux systèmes blockchain d’améliorer leurs capacités de sécurité.
Les plates-formes basées sur l’IA peuvent fournir aux utilisateurs des flux de menaces en temps réel tout en leur permettant d’obtenir des informations exploitables sur diverses escroqueries, attaques de tapis et menaces.
Plus tôt cette année, les systèmes de surveillance de Forta ont détecté l’attaque contre le protocole Euler quelques minutes avant le piratage, qui a coûté 197 millions de dollars volés.
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Bien que Forta ait pu fournir un préavis à Euler, l’équipe du protocole n’a pas été en mesure de répondre à temps.
De même, le module Attack Detector de Forta a également réussi à signalement le piratage de 3,3 millions de dollars de la plateforme financière décentralisée SushiSwap en avril, ainsi que le prêt flash attaque sur Yearn.finance, entraînant une perte de plus de 11 millions de dollars à peu près au même moment.
Grâce à ses capacités de détection des menaces, Forta a bénéficié du soutien financier de plusieurs acteurs de premier plan du secteur, notamment Coinbase Ventures, a16z, Blue Yard et Blockchain Capital.
Résoudre le problème de la fragmentation des liquidités
Même si le marché de la cryptographie mûrit et se développe, il reste confronté à plusieurs problèmes d’illiquidité, en particulier par rapport à la finance traditionnelle.
Ahmed Ismail, PDG et co-fondateur de FluidAI, une plateforme d’agrégation de crypto-monnaie basée sur l’IA, a déclaré à Cointelegraph que la liquidité des actifs numériques est actuellement cloisonnée entre quelques acteurs majeurs, ce qui rend le marché extrêmement inefficace. Il ajouta:
« Même les crypto-monnaies les plus stables, comme le BTC et l’ETH, sont fragiles. Le marché de la cryptographie a besoin d’agrégateurs de liquidités de haute qualité afin que, lorsque des conditions volatiles sont observées, les acteurs du marché puissent accéder aux fonds rapidement et au meilleur prix possible pour maintenir une sorte d’équilibre.
Lorsqu’on lui a demandé comment l’IA pouvait aider à résoudre ces problèmes, il a noté que les agrégateurs – y compris FluidAI – utilisent la technologie pour prédire les prix du carnet d’ordres des actifs numériques en temps réel, fournissant ainsi une liquidité plus importante pour les paires de négociation pertinentes. « FluidAI utilise un routeur d’ordres intelligent et un moteur de correspondance renforcés par l’IA pour se connecter aux principales bourses centralisées et décentralisées et améliorer les réserves de liquidités. »
De plus, Ismail a déclaré que sa plate-forme utilise des algorithmes personnalisés tels que le prix moyen pondéré en fonction du volume, le prix moyen pondéré en fonction du temps, le prix d’arrivée et la participation au volume pour minimiser les impacts négatifs sur le marché et éviter les fuites d’informations lors de l’exécution d’ordres importants.
Analyse des sentiments
Dans l’économie mondialisée d’aujourd’hui, l’analyse des sentiments continue de jouer un rôle plus important dans divers secteurs, y compris la cryptographie.
Grâce à l’IA, les entreprises peuvent désormais comprendre les ressentis des clients en temps réel, ce qui leur permet d’organiser et de personnaliser leurs efforts marketing.
Une étude récente menée par des chercheurs de l’Université Canada-Ouest note que les outils d’analyse des sentiments basés sur l’IA peuvent comprendre le ton d’une déclaration au lieu de simplement reconnaître certains mots dans un morceau de texte annoté comme étant positifs ou négatifs.
Les entreprises peuvent également utiliser ces outils dans le cadre de stratégies commerciales plus larges pour les aider à surpasser leurs concurrents, à attirer et fidéliser les consommateurs, à effectuer des recherches en direct pour évaluer l’intérêt des clients pour certains thèmes et à comprendre les conditions du marché.
Enfin, ces outils sont évolutifs et adaptés aux entreprises gérant de grandes quantités de données de feedback. En analysant ces informations de retour, il est possible d’aborder les domaines à améliorer, de répondre rapidement aux problèmes et de prendre des décisions éclairées pour améliorer la satisfaction des clients.
Qu’est-ce qui nous attend pour l’avenir de la finance ?
Malgré le début de l’IA et de la technologie blockchain, Ismail estime que ces innovations ont le potentiel de se compléter et de remodeler la façon dont nous percevons la finance mondiale :
« La technologie du grand livre distribué offre des capacités de stockage de données immuables avec une transparence et une traçabilité améliorées. L’IA, quant à elle, peut traiter d’énormes quantités de données blockchain pour fournir des informations intelligentes et des modèles de prédiction précis. En combinant les deux, les acteurs du marché peuvent prendre des décisions éclairées pour maintenir des indicateurs de marché sains.
Ismail a en outre affirmé que chaque grande institution financière devrait examiner de près l’utilisation de technologies telles que le traitement du langage naturel, l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage par renforcement, les modèles génératifs et l’informatique de pointe pour garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
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Un point de vue assez similaire est partagé par Cerullo, qui estime que l’utilisation de l’IA dans les structures financières existantes peut aider les investisseurs à obtenir de meilleurs rendements, au moins pour certaines transactions sélectionnées. Cela dit, il a admis que l’IA n’est pas une baguette magique capable d’améliorer automatiquement la productivité.
« Il peut cependant s’avérer un assistant précieux. »
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