Dans la finance et l’assurance

La finance et l’assurance sont des terrains de jeux parfait pour l’intelligence artificielle ; je parle en connaissance de cause puisque j’ai effectué toute ma carrière professionnelle dans ce milieu.

Ne jamais oublier les contrôles internes et les autorités de marchés ; tout doit être auditable et retrassable.

« https://www.paymentsjournal.com/the-18-top-use-cases-of-artificial-intelligence-in-banks/

Le KYC

Le Know Your Custumer (KYC) ou Connaissance Du Client est l’un des points ou l’IA est relativement facile à mettre en œuvre avec des résultats rapides. C’est une obligation légale pour les banques et les établissement financiers de l’OCDE et de plus en plus utilisée par les grande entreprises.

Les processus Know your customer sont utilisés par les entreprises afin de s’assurer de la conformité des clients face aux législations anti-corruption ainsi que pour vérifier leur probité et intégrité. Cela a également pour but de prévenir l’usurpation d’identité, la fraude fiscale, le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme. Ces processus se font typiquement par collecte et analyse de données, vérification de la présence sur les listes (à l’exemple de celle des personnes politiquement exposées), l’analyse du comportement et des transactions, etc.

Intégration de l’IA dans les applications mobiles

Pour tout ce qui concerne les liens avec les utilisateurs.

L’IA pour augmenter les services clients

Permette de balayer ‘hors’ des services déjà définis et ouvrir d’autres possibilités.

Réduire la charge de travail administrative

Beaucoup de tâches administratives et routinières peuvent être réduites (voire supprimées).

Automatiser la rechercher et l’analyser des données

Permettre d’embrasser automatiquement les sources de données ouvertes.

Aider au management du risque

A partir d’une base de référence légale et des données disponibles.

Prévention des fraudes

Permet d’automatiser beaucoup de travail répétitif et détecter les signaux faibles.

Gestion collective et Hedge Funds

Venir en complément des outils d’analyse et de prise de décision.

Quelques références d’articles :

• Intelligence artificielle et finance quelles applications Publié sur Particeep le 23 avril 2019
• Alerte sur l’intelligence artificielle dans la finance Publié sur Les Echos le 1er novembre 2017 par Sharon Wajsbrot
• Appliqué à la finance, le deep learning modifie-t-il le cours de l’économie ? Publié sur Sciences et Avenir le 23 mars 2017 par Sarah Sermondadaz
• Intelligence artificielle et finance : cas d’usage, éthique et sécurité Publié sur ComptaOnLine le 17 septembre 2019 par Sandra Schmidt
• Intelligence artificielle et finance : les nouveaux enjeux réglementaires Publié sur Revue Banque le 8 septembre 2017
• L’apport de l’intelligence artificielle à la finance Publié sur Le Temps le 29 mai 2016 Marco Abele, responsable PM & Digitalization du Crédit Suisse
• L’intelligence artificielle en finance, pour quoi faire ? Publié sur Boursorama le 31 janvier 2019

IA : La quatrième révolution industrielle

Lors d’une récente présentation au symposium de l’université d’État de l’Ohio sur l’intelligence artificielle et l’avenir du droit fiscal, Robert Kovacev a déclaré :

« L’effet de l’essor de l’IA et de la robotique a été décrit comme une « quatrième révolution industrielle », reflétant l’impact significatif sur l’économie et la société qui est largement attendu ».

Diverses mesures sur l’IA montrent son influence potentielle. Selon Statista, la croissance du marché mondial de l’IA en 2019 a été de 54% et la contribution de l’IA au PIB de la Chine en 2030 sera de 26,1%.

Par exemple, les géants du commerce électronique basés en Chine, Alibaba et JD.com Inc Adr, s’appuient fortement sur l’IA et l’apprentissage machine, en particulier lors des grands événements commerciaux comme le « Single Day » en Chine.

De même, Walmart Inc, le plus grand détaillant au monde en termes de chiffre d’affaires, estime que :

« En expérimentant ces nouvelles capacités dans notre laboratoire de commerce de détail intelligent (IRL), nous explorerons comment améliorer les achats aujourd’hui et à l’avenir ».

Par exemple, Forrester prédit :

« L’automatisation intelligente – les outils, y compris l’IA et la robotique – se traduira par des pertes d’emplois – 29 % d’ici 2030 avec seulement 13 % de création d’emplois pour compenser… »

« L’impact de l’automatisation sur l’avenir du travail sera à la fois considérable et sensible, mais ces changements peuvent mettre sur leurs talons des dirigeants non préparés ou mettre les entreprises en danger. »

Enfin, un article récent du magazine Time sur l’IA souligne :

« Comme l’automatisation permet aux entreprises de faire plus avec moins de personnel, les entreprises qui réussissent n’ont pas besoin d’autant de travailleurs. En 1964, l’entreprise la plus importante des États-Unis, AT&T, comptait 758 611 employés ; aujourd’hui, l’entreprise la plus importante, Apple, compte environ 137 000 employés. Bien que les grandes entreprises d’aujourd’hui gagnent des milliards de dollars, elles partagent ces revenus avec moins d’employés, et une plus grande partie de leurs bénéfices va aux actionnaires ».

Par conséquent, nous pouvons nous attendre à ce que les opportunités et les défis de l’IA et d’autres technologies perturbatrices continuent de faire les gros titres ; mais il est difficile pour tout un chacun d’investir en direct sur ces actions. Aussi, voici une sélection d’Exchanged Traded Funds (ETF) pour investir (indirectement) :

ETF iShares Robotics and Artificial Intelligence

• Prix actuel : 39,14$
• Fourchette de 52 semaines : 19,10 $ – 39,14$
• Rendement des dividendes : 0,89%
• Frais : 0,47%.

L’ETF iShares Robotics and Artificial Intelligence rassemble des entreprises mondiales qui pourraient bénéficier des développements de la robotique et de l’intelligence artificielle. Il a commencé à être négocié en juin 2018.

L’IRBO, qui compte 101 participations, suit le NYSE FactSet Global Robotics and Artificial Intelligence Index. Les dix premières entreprises représentent environ 17 % des actifs nets de plus de 255 millions de dollars. Près de 55 % des entreprises proviennent des États-Unis. Viennent ensuite la Chine (15,03 %), le Japon (10,35 %), la France (4,26 %) et la Corée du Sud (4,16 %), entre autres.

Depuis le début de l’année, l’IRBO est en hausse d’environ 44 % et a atteint un niveau record début décembre. Depuis la fin octobre, le fonds a enregistré un rendement bien supérieur à 20 %.

Les gérants préfèrent investir dans des valeurs américaines plutôt que chinoises pour participer au développement de l’IA, mais cela tient moins à l’avancée technologique américaine qu’aux difficultés d’acheter les titres chinois adéquats.

L’Europe est lâchée dans la bataille du savoir que les experts jugent la plus importante aujourd’hui en matière technologique, celle de l’intelligence artificielle (IA). Tous les gérants interrogés s’accordent sur ce point. Mais comment l’investisseur peut-il participer à la fois aux développements des groupes américains et au rattrapage chinois? Faut-il préférer l’Occident ou l’Asie?

La concurrence pour la suprématie dans l’IA est totale entre la Chine et les États-Unis. L’avantage appartient aux USA, mais tout dépend de l’étape de développement de l’IA dont on parle. Les entreprises chinoises prendront les devants d’ici à cinq ans dans la première des quatre étapes de cette technologie, celle qu’on appelle l’IA en ligne et qui porte sur la transformation des algorithmes en outils de recommandation, avance Kai-Fu Lee, ex-chercheur chez Apple, Microsoft et président de Google China, dans son best-seller (IA. La plus grande mutation de l’histoire).

Le rapport de force

Aujourd’hui, le rapport de force est à son avis de 50-50, mais il sera bientôt de 60-40 en faveur de Pékin. Dans la deuxième vague, celle de l’IA professionnelle (détection de fraudes, finance, logistique), qui passe par l’emploi des corrélations latentes entre les données, la domination est américaine à 90-10, mais elle sera de 70-30 dans les cinq ans, selon Kai-Fu Lee. Dans la troisième vague, celle de l’IA perceptive, soit l’emploi de la technologie dans la reconnaissance faciale et le langage naturel, qui transformera les supermarchés et les maisons connectées, l’avance est à la Chine à 60-40. Et le rapport de force passera à 80-20 dans cinq ans. Enfin, dans la quatrième vague, celle de l’IA autonome, avec l’exemple des véhicules autonomes et des drones, l’hégémonie américaine est claire (90-10), mais Kai-Fu Lee prévoit un 50-50 dans cinq ans.

«L’Europe a perdu la bataille de l’IA, trop axée sur les industries traditionnelles et la santé», confirme Peter Garnry, responsable de la stratégie en actions de Saxo Bank. Mais qui la gagnera? L’analyste est d’avis que les avantages des Etats-Unis dans les semi-conducteurs lui donnent un temps d’avance sur la Chine. Mais l’Empire du Milieu a bel et bien l’intention de réduire sa dépendance à l’égard des puces américaines et fera tout pour refaire son retard technologique.

Les promesses chinoises

Le marché chinois est si prometteur qu’il faut lui accorder une pondération de 20%, selonTobias Rommel, gérant du fonds DWS Invest Artificial Intelligence. Le gérant, qui, avant le Covid, a visité une centaine d’entreprises chinoises à Shenzhen et Pékin, insiste sur le caractère stratégique accordé à l’IA par le gouvernement. Les opportunités existent et elles se retrouvent dans toutes les branches, à son avis, autant dans les grands groupes que dans les PME.

L’intérêt d’acheter les actions du géant chinois Tencent, à part le fait d’exploiter ses solides positions dans la reconnaissance faciale ou les jeux vidéo, «consiste à profiter de ses investissements dans 300 autres entreprises», précise Neil Campling, responsable de la recherche en actions technologiques pour Mirabaud Securities, à Londres.

Les investisseurs occidentaux sont toutefois peu investis dans des titres chinois. Sous l’angle géographique, Christopher Gannati, directeur de la recherche Europe auprès du fournisseur d’ETF WisdomTree, justifie la faible pondération chinoise dans son ETF sur l’intelligence artificielle, qui n’est que de seulement 1 à 3%, par le fait que les leaders de l’IA y sont surtout des sociétés non cotées. Par contre, les actions américaines représentent 50 à 60% du fonds, Taïwan arrivant en seconde position géographique.

Source : Intelligence artificielle: les financiers privilégient les Etats-Unis sur la Chine
Article publié par Le TEMPS le 29 novembre 20020 par Emmanuel Garessus

Une petite vidéo diffusée sur BFM Business le 19 décembre 2020 :

L’IA au service de la comptabilité

Des start-up proposent des solutions pour automatiser certaines tâches comptables tandis que d’autres viennent tout simplement remplacer les cabinets.

Ils n’ont pas chômé avec le Covid-19. Entre les reports de charge, les demandes de prêts garantis par l’État et les mises en place du chômage partiel, les cabinets d’expertise comptable ont à peine eu le temps de traiter « les affaires courantes » pendant le confinement. De quoi leur faire davantage prendre conscience qu’ils ont tout intérêt à moderniser leurs outils ? « Le niveau de digitalisation des experts-comptables reflète le niveau de digitalisation des TPE-PME en France. Il y a du retard mais la volonté d’avancer », répond Benoît Maury, CEO de Welyb, éditeur d’une plateforme pour les experts-comptables.

Je vous met le lien vers cet article très bien fait à ce sujet :
Comment les fintech réécrivent la comptabilité
Publié sur le JDN le 13/10/2020 par Charlie Perreau

L’intelligence artificielle automatise un grand nombre de tâches répétitives et introduit des capacités d’analyse prédictive. De quoi accompagner le métier vers un rôle de conseil accru.

En 2018, une étude publiée par l’institut Sapiens prédisait la disparition du métier de comptable à partir de 2040 avec la digitalisation croissante de la fonction. Nous n’y sommes pas encore. En ces temps de crise sanitaire et économique, l’expert-comptable tient même un rôle clé. Au chevet de millions de TPE et PME, il agit comme un médecin prodiguant des conseils avisés pour aider les entrepreneurs à traverser cette période troublée. En vérifiant la régularité des comptes, des factures aux encaissements, il aide au maintien du fonds de roulement (BFR). Il conseille aussi le chef d’entreprise en matière de gestion, de fiscalité et de droit social. Depuis la loi Pacte de 2019, il peut être également mandaté pour procéder au recouvrement à l’amiable des créances de ses clients. Une succession de tâches qui peuvent être digitalisées dans le cycle du « procure to pay » (P2P), de l’achat jusqu’au paiement.

L’article complet : Comment l’IA transforme le métier d’expert-comptable
Publié sur le JDN le 18 décembre 2020 par Xavier Biseul

Un livre de Jean-Louis Lemoigne.

Extrait :

Un système est dit intelligent dès lors qu’il peut manifester quelque capacité à s’adapter : autrement dit à concevoir et à entreprendre de sa propre initiative des modifications délibérées de son comportement. Cette aptitude à délibérer, et donc à représenter des situations et des objectifs, à concevoir, puis à sélectionner des plans d’actions susceptibles d’être mis en œuvre dans ces situations, est tenue pour représentable et reproductible. Dès lors qu’un système peut produire un artifact qui peut reproduire une telle délibération (susceptible d’être produite par lui-même ou par un autre système), il sera tenu pour artificiellement intelligent. Pour représenter et reproduire (par simulation, par exemple), la délibération, le système intelligent dispose d’une ressource merveilleuse et apparemment universelle : les symboles. Sans « l’hypothèse du système de symboles physiques », la représentation (ou la modélisation) est impossible, et donc l’intelligibilité de la délibération.

Dès ses premiers pas en 1952, l’Intelligence Artificielle perçut que la définition formelle de l’Intelligence impliquait une définition formelle du symbole, et corrélativement du traitement des symboles. Implication qui faillit plus d’une fois lui être fatale, tant la tentation était grande, pour ceux qui rêvaient de bonnes et permanentes régulations générales, automatisées assez pour échapper aux caprices apparents des délibérations humaines, de réduire le symbole au nombre et le traitement des symboles au calcul arithmétique. Trente ans plus tard, la tentation demeure, et mille confusions subsistent, suscitées par la réduction de l’Intelligence Artificielle à la Cybernétique, malgré les efforts des pionniers pour afficher les différences.

Points abordés :

• Calculer l’optimum ou délibérer intelligemment
• Les critiques de l’économisme
• La décision économique : calcul ou délibération ?

N’ayant pas personnellement lu ce livre je ne peut en dire plus à ce stade…ttps://www.cairn.info/revue-mondes-en-developpement-2020-4-page-189.htm

Aujourd’hui l’intelligence artificielle fait sa place en entreprise, principalement dans les solutions marketing et les ressources humaines, elle tend à s’imposer plus largement pour optimiser toute décision opérationnelle. Pour le CEO d’Onogone M. Pierre Magrangeas, startup spécialisée dans le développement de l’intelligence artificielle à destination des entreprises, ça ne fait aucun doute : « Il faut aller au cœur des métiers pour automatiser et optimiser une décision afin d’apporter la plus grande valeur ».

ARTICLE A RERVOIR

Point important : Démocratiser l’accès à l’IA au sein de l’entreprise

Si les données marketing se ressemblent dans le paysage économique, l’activité au quotidien et les données opérationnelles générées par les collaborateurs et interlocuteurs de l’entreprise varient. Il faut donc engager des processus et modèles différents selon les métiers étudiés. Au sein même de chaque entreprise, ceux-ci n’ont par ailleurs pas le même intérêt à automatiser les tâches, ni le même niveau d’expertise.

Pourtant, pour gérer des dossiers, automatiser des décisions, structurer les documents… même si les actions dépendent des métiers et des secteurs, il s’agit dans la plupart des cas de traiter des informations, des données. Pour Pierre Magrangeas, tout est question de démocratisation de l’accès au machine learning : « Beaucoup de choses se rejoignent finalement. Les décisions ont en commun les ressources à prendre en compte et l’intégration de l’IA aux outils de l’entreprise ».

Second point : La complémentarité humaine

Aujourd’hui, l’automatisation se concentre sur les tâches les moins intéressantes pour les humains. L’IA permet d’enlever de la « pénibilité », dans le but d’améliorer les performances. Si certains métiers ont vocation à être remplacé pour passer au « tout automatisé », l’entrepreneur nuance : « Le machine learning s’appuie sur des informations passées pour prendre une décision, l’arrivée d’un événement imprévu peut tout bousculer ». En prenant pour exemple la crise sanitaire qui a fait évoluer les mentalités, Pierre Magrangeas constate que l’intelligence artificielle possède ses limites dans la gestion d’un tel événement et que « l’humain reste au cœur de ce process ».

Dans tout procédé ayant recours au machine learning, les consignes et indications proviennent des humains. « Il s’agit de plus en plus de la transformation du métier, davantage que du développement technologique derrière », conclut sur ce point le dirigeant de startup.

Troisième volet : Performant et en faveur de l’environnement ?

Outre les secteurs bancaire, immobilier, ou encore automobile, l’un des terrains où l’IA trouve sa place, est notamment celui de l’industrie du textile. Aujourd’hui décriée comme étant la deuxième plus polluante après l’industrie du pétrole, celle-ci doit saisir les opportunités pour évoluer en prenant en compte les enjeux environnementaux. Déjà en 2017, WWF faisait état de trois leviers de transformation pour la production de vêtements : les actions tout au long de la chaîne de valeur, l’innovation technologique et la conscience des consommateurs.

La startup Onogone s’est saisie de cette brèche pour introduire l’IA dans les chaînes de production. Le contrôle par l’intelligence artificielle permet de détecter d’éventuels défauts à la production avant qu’il ne soit trop tard, et évite ainsi le rejets de tissus en grande quantité. L’enjeu est à la fois environnemental et économique. « L’IA a un fort impact écologique par l’économie sur les matériaux, mais aussi financièrement, avec une économie de 5 à 10% des coûts de matières soit jusqu’à 5% des dépenses totales grâce au contrôle de la qualité », affirme notre interlocuteur.

Si l’IA gagne en performance pour détecter jusqu’à plus 99% un défaut sur un textile, au pixel près, le développement de telles solutions présage une optimisation accrue dans de nombreuses prises de décisions !

Comment l’intelligence artificielle remodèle le secteur de l’assurance

Risk Assessment and Underwriting

The main thing that AI is reshaping in the insurance industry is the risk assessment and underwriting process. As the world’s digital footprint is getting bigger, the outburst of data is facilitating a new age of personalisation. Insurance companies can use AI to leverage this data to better understand the customers and identify their idiosyncratic risks. This capability of understanding’ individual risk’ rather than relying on ‘group risk’ is invaluable for the insurance sector. More accurate risk assessment will also help in fair premium pricing where individuals with lower risks will have to pay premiums lower than those paid by individuals with higher risk. For example, IoT can track an individual’s exercise habits and general health profile. This data can then be used to assess the risk of disease in a particular individual and accordingly price the insurance policy.

Personalised Offering

Today, it has become imperative that the insurance company becomes an integral part of the user’s life so that it can offer the user customised journeys. In order to create this personalised value proposition, businesses need to connect with their customers on an emotional level. AI can help insurance companies get up close and personal by gathering useful information (after attaining consumer consent) and understanding the needs of the customers deeply. Once the information has been gathered, the insurance company can reach out at key moments and become a partner to the customers. For example, on the birth of a child, the insurance company can remind the individual about the importance of buying a family cover or a life insurance policy to protect the future of the child.

Availability

AI is awake 24 hours a day, 7 days a week and 365 days of the year. Chatbots and virtual assistants are now allowing insurance companies to be constantly available to their customers. Now, because of AI, customers can interact with the insurance company as soon as the need arises. From on-boarding new customers and addressing customer queries to detecting fraudulent claims, chatbots can be trained to do everything.

These are just a few of the main benefits of AI. The insurance industry is only just beginning to scratch the surface when it comes to harnessing AI to improve its value proposition. The optimal use of AI and other technology can help agile insurance companies reshape and reposition themselves for a tech-driven future.

From : How Artificial Intelligence Is Reshaping the Insurance Industry
Published on may 18, 2020 by Anand Prabhudesai
Source : Entrepreneur

Le même article en français :

Évaluation des risques et souscription

L’évaluation des risques et le processus de souscription sont les principaux éléments que l’IA est en train de remodeler dans le secteur de l’assurance. Alors que l’empreinte numérique du monde s’agrandit, l’explosion de données facilite une nouvelle ère de personnalisation. Les compagnies d’assurance peuvent utiliser l’IA pour exploiter ces données afin de mieux comprendre les clients et d’identifier leurs risques spécifiques. Cette capacité à comprendre le « risque individuel » plutôt que de se fier au « risque de groupe » est inestimable pour le secteur de l’assurance. Une évaluation plus précise des risques contribuera également à une tarification équitable des primes, les personnes présentant des risques moins élevés devant payer des primes inférieures à celles des personnes présentant des risques plus élevés. Par exemple, l’IdO peut suivre les habitudes d’exercice et le profil de santé général d’une personne. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour évaluer le risque de maladie chez un individu donné et fixer le prix de la police d’assurance en conséquence.

Offre personnalisée

Aujourd’hui, il est devenu impératif que la compagnie d’assurance fasse partie intégrante de la vie de l’utilisateur afin qu’elle puisse lui proposer des voyages sur mesure. Afin de créer cette proposition de valeur personnalisée, les entreprises doivent entrer en contact avec leurs clients sur un plan émotionnel. L’IA peut aider les compagnies d’assurance à se rapprocher de leurs clients en recueillant des informations utiles (après avoir obtenu le consentement du consommateur) et en comprenant parfaitement les besoins des clients. Une fois les informations recueillies, la compagnie d’assurance peut intervenir à des moments clés et devenir un partenaire des clients. Par exemple, à la naissance d’un enfant, la compagnie d’assurance peut rappeler à la personne concernée l’importance de souscrire une couverture familiale ou une police d’assurance vie pour protéger l’avenir de l’enfant.

Disponibilité

L’IA est éveillée 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et 365 jours par an. Les chatbots et les assistants virtuels permettent désormais aux compagnies d’assurance d’être constamment à la disposition de leurs clients. Grâce à l’IA, les clients peuvent désormais interagir avec la compagnie d’assurance dès que le besoin s’en fait sentir. Les chatbots peuvent être formés à tout faire, de l’accueil de nouveaux clients à la détection des demandes de remboursement frauduleuses, en passant par la réponse aux questions des clients.

Ce ne sont là que quelques-uns des principaux avantages de l’IA. Le secteur de l’assurance commence à peine à se pencher sur la question de l’utilisation de l’IA pour améliorer sa proposition de valeur. L’utilisation optimale de l’IA et d’autres technologies peut aider les compagnies d’assurance agiles à se remodeler et à se repositionner pour un avenir axé sur la technologie.

La banque du futur : Les banques peuvent-elles relever le défi de l’IA ?

Je pose un lien vers le rapport McKinsey & Company sur le sujet de l’intelligence artificielle. C’est en anglais mais facile à lire avec plus de remarques plus qu’intéressantes.

En cas de demandes ; j’afficherai une version française.

AI-bank of the future: Can banks meet the AI challenge?

By Suparna Biswas, Brant Carson, Violet Chung, Shwaitang Singh, and Renny Thomas

Maintenant, un petite vidéo :

L’IA et l’optimisation macro économique

L’assurtech Zelros a développé une solution de vision par ordinateur qui permet de reconnaître des documents et de les analyser. L’outil permet aux gestionnaires du courtier en assurances AssurOne de gagner du temps sur le traitement des cartes grises et pourrait prochainement être utilisé sur d’autres documents officiels.

En 2017, le courtier en assurances AssurOne est à la recherche d’une solution capable d’authentifier à grande échelle les milliers de documents reçus par ses clients. Mais il ne trouve pas ce qu’il recherche, les éditeurs rencontrés ne faisant que de l’OCR classique ; la technologie n’est pas jugée satisfaisante et le projet est suspendu.

Il est réinitié deux ans plus tard. A l’époque, Zelros travaille sur une solution de RAD-LAD – reconnaissance et lecture automatique de document – qui n’est pas encore déployée chez ses clients assureurs. Créée en 2016, cette start-up s’appuie sur des technologies de vision par ordinateur pour accompagner les employés des compagnies d’assurance sur deux métiers : l’aide à la vente et la gestion des sinistres.

De 3 minutes à 10 secondes

C’est sur le premier point qu’elle propose une solution coconçue avec les équipes d’AssurOne, et ce en moins de deux semaines. Le principe : une solution qui automatise l’authentification des cartes grises. Auparavant Cette étape était auparavant réalisée manuellement. Un processus de vérification qui peut prendre jusqu’à 3 minutes lorsqu’il est effectué à la main, alors que plusieurs centaines de cartes grises sont transmises chaque mois par les clients.

La solution, baptisée Zelros for Customer Service et proposée en SaaS, détoure les zones blanches, authentifie le document et en extrait les données pertinentes pour valider le processus de souscription en moins de 10 secondes. Elle utilise pour ce faire des techniques de vision par ordinateur et de machine learning, pour dans un premier temps reconnaître le type de document, puis lire son contenu.

20 000 documents traités depuis 2019

En cas de problème, comme un document mal scanné par exemple, le champ invalide est indiqué en surbrillance et le gestionnaire peut reprendre rapidement la main. AssuOne vérifie donc en interne l’exactitude des informations transmises par le logiciel de Zelros en les comparant à celles figurant sur le contrat du client. En cas d’erreur, le gestionnaire intervient en sachant précisément où se trouve l’incohérence.
20 000 documents ont été traités depuis l’année dernière, et 25% des flux de cartes grises sont déjà validés « de bout-en-bout » par le système de Zelros, c’est-à-dire avec tous les champs validés sans intervention humaine. Le premier bénéfice est d’accélérer le processus de souscription d’assurance. Ce sont des tâches répétitives, sans valeur ajoutée pour les collaborateurs mais qui sont néanmoins indispensables pour les clients qui souhaitent être couverts. Mais c’est également valorisant pour les équipes car les règles de gestion ont été définies avec les gestionnaires.

Prochaine étape, le permis de conduire : 2021

A moyen terme, les deux partenaires envisagent d’une part d’augmenter sensiblement le taux des cartes grises validées de bout-en-bout par le système et d’autre part d’étendre la reconnaissance et la lecture automatiques aux permis de conduire. Les premiers résultats obtenus avec la nouvelle version de ce document officiel s’avèrent prometteurs puisqu’ils affichent un taux d’extraction de données de 95%, se félicitent les deux sociétés.

Zelros, qui développe des fonctionnalités spécifiques au monde de l’assurance, veut participer à la digitalisation du secteur en proposant aux souscripteurs d’assurances les expériences proposées dans le retail ou le tourisme, que le numérique a grandement contribué à améliorer. L’idée est d’accélérer le processus de souscription, avec côté client la seule obligation d’envoyer les pièces justificatives et de valider les informations figurant sur le formulaire de souscription, sans avoir à le remplir soi-même.

Déjà largement utilisé en Chine, le paiement par reconnaissance faciale se développe maintenant dans d’autres pays.

Rêvons un peu …

Vos entrez dans un petit restaurant vietnamien du 13ème arrondissement de Paris et commandez un petit plat de nems. Pour payer, vous regardez simplement votre reflet dans un petit écran LCD fixé au comptoir de la caisse. Ensuite, pour ajouter le montant de son pourboire préféré, elle fait un rapide signe de la paix sur l’écran.
L’ensemble du processus prend moins de cinq secondes, et se fait entièrement sans contact. De plus, vous n’avez pas besoin de monnaie, de carte bancaire ni de smartphone ; pas besoin de présenter une pièce d’identité !

Cela peut faire rêver ; mais ce n’est bientôt plus de la science fiction.

Bienvenue dans le monde futuriste du paiement par reconnaissance faciale. Cela peut sembler tiré d’un film d’anticipation, mais ce type de transaction se produit déjà des millions de fois par jour dans les grandes villes chinoises.
Cette technologie étant désormais introduite aux États-Unis et dans d’autres pays tels que le Danemark et le Nigeria, allons-nous tous l’utiliser d’ici quelques années ?

Les problèmes de fonds sont la sécurité des données et le respect de la vie privée ; mais nos amis les banquiers sauront nous convaincre d’utiliser ce type de service.

Le coupable : PopID

PopID est basé à Los Angeles, et est maintenant utilisé par environ 70 restaurants et cafés indépendants dans une poignée de villes américaines, principalement sur la côte ouest et veut s’attaquer à l’Europe.

Bon futur à tous …

J’avais en tête l’idée d’écrire un article sur ce sujet mais je viens de trouver celui que je vous propose ci-dessous :

Tribune libre de M. Albert d’Anthoüard 
Publié sur Capital le 9 avril 2021.

Les conseillers financiers digitaux séduisent autant qu’ils effraient les épargnants français. Leur gestion algorithmique des portefeuilles n’est pourtant pas synonyme de disparition de l’humain. Bien au contraire selon Albert d’Anthoüard, directeur de la clientèle privée chez Nalo, pour qui ces “robo-advisors” permettent de bénéficier à la fois des apports de la révolution technologique, et d’un conseil humain recentré sur l’essentiel.

D’après une étude publiée en février 2021 par Oracle, 56% des Français font plus confiance à une intelligence artificielle qu’à un humain pour gérer leurs finances. Lorsque l’on s’intéresse aux seuls cadres dirigeants, 73% d’entre eux font plus confiance à une IA qu’à eux-mêmes pour gérer leurs finances, et 76% privilégient l’IA à leurs propres équipes financières ! Ces données sont étonnantes quand on connaît l’attachement des épargnants français aux solutions d’investissement traditionnelles et au contact humain avec leur conseiller. Pourtant depuis quelques années, on remarque effectivement un recours accru des épargnants français aux solutions digitales des nouveaux “robo-advisors” ou robots conseillers, qui proposent des alternatives digitales à l’offre des acteurs traditionnels.

De quoi s’agit-il ? De plateformes en ligne de conseil en investissement financier, dont le fonctionnement repose en grande partie sur des algorithmes capables de traiter de nombreuses données afin de délivrer un conseil personnalisé et de bâtir des allocations d’actifs. Avec de nombreux avantages à la clé : des frais nettement moins élevés que ceux des acteurs traditionnels, une interface digitale simple et transparente, un service accessible aux patrimoines plus modestes…

Pour autant, malgré ces atouts, l’idée de confier une épargne patiemment accumulée à un algorithme peut effrayer. Peut-on réellement faire confiance à un “robot”, plutôt qu’à un humain ? Oui, sans aucun doute, et pour plusieurs raisons.

Parce qu’aucun humain ne peut battre les marchés sur le long terme

La plupart des robots conseillers proposent des allocations investies dans des fonds indiciels ou ETF, qui répliquent automatiquement la performance des indices boursiers. On les oppose aux fonds dits “actifs”, gérés par des professionnels qui opèrent une sélection de titres basée sur leur analyse du marché et leurs propres convictions : ils privilégient certaines actions d’entreprises par rapport à d’autres, dans l’espoir de parvenir à battre le marché.

Or, l’analyse des performances historiques de ces deux types de supports démontre que l’idée d’une gestion de portefeuilles efficace basée uniquement sur de l’expertise humaine, manuelle et intuitive, est une illusion. Les études SPIVA (S&P Indices vs Active) de S&P DowJones Indices, qui comparent régulièrement les performances des fonds gérés activement vis-à-vis de leurs indices de référence, ne laissent aucune place au doute : quel que soit l’horizon de placement, la gestion passive et automatisée est plus performante que la gestion active et manuelle.

La dernière édition de l’étude SPIVA indique ainsi qu’en 2020, 55% des fonds actifs labellisés en euros ont sous-performé leur indice de référence. Cela ne s’arrange pas sur d’autres horizons : cette proportion monte à 80 % sur 3 et 5 ans, et 90% sur 10 ans. Et on observe des constats similaires sur longue période pour les fonds domiciliés aux US, en Australie, au Canada…

Il ne faut jamais oublier qu’un fonds actif qui bat le marché une année ne le battra probablement pas l’année suivante. Sélectionner un fonds sur la base de ses performances passées ne permet donc pas de faire un bon choix. Et cela pour deux raisons. D’abord, parce que le comportement des marchés financiers est imprévisible. Mais aussi, et surtout, parce que certaines réactions humaines aussi naturelles que contre-productives interfèrent inévitablement dans la gestion active.

Parce que le cerveau humain est notre pire ennemi

C’est en effet ce qu’a mis en évidence la recherche en sciences cognitives, et plus particulièrement le courant de la finance comportementale, qui analyse l’impact de la psychologie sur les comportements financiers. Les travaux de nombreux économistes et psychologues, dont plusieurs prix Nobel d’Economie, ont mis en évidence le rôle décisif des biais comportementaux, qui poussent les investisseurs à prendre des décisions non optimales en termes de gestion de portefeuille.

À titre d’exemple, le biais rétrospectif amène les individus à penser que puisque le passé peut s’expliquer, le futur peut se prédire. De fait, les investisseurs surestiment leur capacité à anticiper l’évolution des cours de Bourse. Ils sont aussi soumis, comme tous les êtres humains, au biais d’optimisme comparatif (nous surestimons la probabilité d’événements positifs), à l’illusion de contrôle (nous surestimons notre capacité à contrôler les événements), à l’heuristique d’affect (nous basons nos décisions sur nos émotions davantage que nos raisonnements), à l’effet d’ancrage (nous avons du mal à nous défaire d’une première impression)…

Tous ces comportements, intrinsèques au fonctionnement du cerveau humain, affectent les décisions d’investissement des gérants… et la performance de leurs portefeuilles. Mais ils interfèrent aussi avec l’analyse des conseillers financiers et leurs recommandations d’allocations. Un conseiller bancaire ou un CGP (conseil en gestion de patrimoine) intègre en effet divers biais dans ses propres conseils, qui peuvent provenir de son rapport personnel au risque ou du niveau des rétrocommissions qu’il récupère en proposant certains produits. L’algorithme, lui, n’est pas affecté par ces problématiques : il ne connaît ni la subjectivité, ni les biais cognitifs, ni les réactions émotionnelles, encore moins les rétrocommissions.

Parce que l’intelligence artificielle redonne au conseil humain ses lettres de noblesse

En définitive, les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle peuvent rendre les meilleures pratiques d’investissement accessibles au plus grand nombre. Certains robot-advisors utilisent des algorithmes disposant de puissances de calcul bien supérieures à celles que les meilleurs gérants humains pourraient mettre en œuvre. Cela permet d’abord de mieux connaître les clients, et donc de leur offrir un service plus personnalisé. Cela permet également d’offrir un conseil de qualité égale pour chaque client, à l’abri des erreurs humaines et opérationnelles. Cela permet, enfin, d’automatiser les tâches à faible valeur ajoutée, ce qui se traduit par une réduction des coûts opérationnels, et donc des frais pour les clients.

Ces “robots” peuvent-ils pour autant se passer de l’humain ? Non, au contraire ! D’abord, parce que la force des algorithmes naît du savoir-faire de ceux qui les créent. Derrière tout robot-advisor, se cachent toujours des ingénieurs financiers, des ingénieurs informatiques mais aussi des conseillers en gestion de patrimoine.

Ensuite, parce que la présence d’un conseiller humain reste essentielle dans certains cas, notamment pour guider les particuliers et leur apporter de la pédagogie. Et l’intelligence artificielle permet justement de remettre l’humain à sa place, là où il apporte de la valeur : dans le conseil et l’accompagnement individuel. Libérés des tâches administratives chronophages grâce à l’automatisation, les conseillers peuvent être davantage disponibles auprès de leurs clients pour les aider à se projeter, imaginer leurs projets et ainsi mieux définir leurs objectifs financiers…

C’est en réalité la meilleure raison de confier son argent à un robot, plutôt qu’à un humain. Cela permet de bénéficier du meilleur des deux mondes : pendant que l’algorithme fait travailler votre argent sans effort de la manière la plus optimisée et personnalisée qui soit, le cerveau du conseiller humain reste disponible pour vous apporter l’accompagnement à forte valeur ajoutée qu’aucun algorithme ne pourra jamais délivrer.

Tribune libre de M. Albert d’Anthoüard 
Publié sur Capital le 9 avril 2021.

Passer à la deuxième partie de cette étude : L’IA dans la finance et l’assurance – 2