EDITO
L’Intelligence Artificielle, une révolution incontournable
L’Intelligence Artificielle est le palier à franchir pour augmenter de manière exponentielle les bénéfices de la digitalisation. Avec son lot d’opportunités, cette technologie va impacter tous les métiers de la banque et du commerce. Elle permet aux acteurs historiques de recomposer des processus plus fiables, rapides et efficaces, et aux nouveaux entrants d’être compétitifs sur le marché. L’IA est incontournable et les entreprises doivent se l’approprier.
L’IA se situe dans le haut de gamme technologique et fonctionne comme un cerveau. Sa substance c’est la donnée et il faut la nourrir correctement pour qu’elle soit performante. La digitalisation permet de constituer la donnée qui alimente l’IA.
Comme expert de la conduite du changement métier, Syrtals intervient depuis des années dans le processus de digitalisation des entreprises et a toujours été en avance sur les évolutions technologiques de rupture. Il est nécessaire de maîtriser très tôt et très vite les percées technologiques pourvoyeuses de performance pour les entreprises. Notre rôle est d’anticiper pour accompagner nos clients dans la mise en place de ces nouvelles techniques, les intégrer, former les équipes et conseiller les entreprises dans les meilleurs choix stratégiques. Seuls des consultants experts des métiers et qui maîtrisent ces nouvelles techniques sont capables de guider les entreprises dans la meilleure mise en œuvre de l’IA.
Anticiper sur les révolutions d’usage rendues accessibles par la technologie est donc le credo des consultants de Syrtals depuis 1997 !
GESTION DU RISQUE DE FRAUDE
L’IA au service de la lutte contre la fraude
Le développement rapide des algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) associés à la panoplie d’outils à disposition des institutions et organismes financiers (monitoring des flux, analyse comportementale, scoring temps réel, big data…) laisse entrevoir de belles perspectives en matière de lutte contre la fraude.
Dans tous les domaines où le croisement d’une masse colossale d’informations – en temps réel et au-delà des frontières géographiques – constitue un enjeu très fort, l’IA devient une aide précieuse. Les paiements, et a fortiori les paiements en temps réel, à l’instar de l’Instant Payment appelé à enrichir prochainement l’offre des banques françaises, constituent un terrain de choix pour son essor et les innovations technologiques en matière de sécurité financière.
Si les programmes déployés par les banques pour lutter contre la fraude tels que 3D Secure sont généralement bien acceptés aujourd’hui par les internautes, il reste toujours agaçant de se voir refuser un paiement en ligne pour une raison de sécurité. L’IA permet d’ajouter de l’intelligence dans le processus de validation des opérations, afin de parvenir au meilleur compromis possible entre sécurité et satisfaction client. La sécurité ne doit pas se faire au détriment de la rapidité et de la fluidité des échanges ! Les technologies cognitives actuelles le permettent…
À titre d’exemple, dans le domaine de la monétique, le lancement fin 2016 par Mastercard de sa plateforme « Decision Intelligence » s’inscrit dans cette dynamique, à l’échelle mondiale, d’un croisement plus intelligent des masses d’informations disponibles pour sécuriser et fiabiliser les paiements par carte. « Decision Intelligence » est basée sur les technologies de « machine learning » pour augmenter le taux d’aboutissement des transactions non frauduleuses et donc optimiser le parcours client.
L’un des apports essentiels de l’IA réside dans la capacité des réseaux de neurones artificiels à s’auto-améliorer dans le cadre d’un processus d’apprentissage continu. Nous percevons bien le potentiel extraordinaire de ces algorithmes, associés à une infrastructure de type big data, pour s’adapter avec finesse à chaque contexte et répondre aux exigences de la cybersécurité, tout en restant conformes aux lois européennes, toujours plus contraignantes, sur la confidentialité et la protection des données !
L’IA peut-elle prédire le comportement des clients, dans leur acte de paiement
L’Intelligence Artificielle (IA), à la croisée des mathématiques, de l’informatique et des neurosciences, est l’une des révolutions qui va transformer l’économie numérique. Née de recherches dans les années 50, cette discipline se base sur des programmes informatiques et algorithmes prédictifs capables d’effectuer des tâches accomplies par des humains. Elle a commencé sa conquête des paiements en proposant des solutions intelligentes de prédiction et d’apprentissage de comportement de la fraude. Depuis le début des années 2000, les banques et les assureurs ont mis en place ce type de solutions, comme outil d’aide à décision dans leur gestion du risque. Les grands du web et de l’informatique, comme Facebook, Google, Apple ou Microsoft, ont compris aussi que cette discipline serait un tournant de la révolution numérique en investissant récemment dans des laboratoires ou des solutions d’intelligence artificielle.
Pourquoi l’IA poursuivra sa conquête des paiements ? Rappelons que le déluge d’informations provoqué par Internet et les systèmes d’information double quasiment tous les deux ans. En conséquence, les acteurs du paiement (banques, prestataires de services de paiement, intermédiaires, consommateurs, entreprises ou commerçants) doivent s’adapter en intégrant cette masse d’informations qui vient modifier leur comportement devenu plus opportuniste et plus volatil. L’IA ou Deep learning, combinée à l’exploitation des mégadonnées, sera un outil très utile pour anticiper et guider le comportement décisionnel des acteurs du paiement, en leur proposant en dynamique le modèle le plus optimal pour concevoir l’acte et finaliser le paiement. Le but pour les acteurs du paiement est donc de faciliter l’efficience de leur prise de décision grâce à des solutions numériques intégrant le raisonnement, l’apprentissage symbolique, ainsi que les techniques connexionnistes (réseaux de neurones). Ces solutions intégreront dans leur modèle différents paramètres tels que le contexte du point d’interaction, la réglementation, la géolocalisation, les achats ou transferts précédents, un comparateur de prix, les profils et les données du donneur d’ordre et du bénéficiaire, le mois, le jour, l’heure, le mode de livraison, les promotions éventuelles, le niveau du solde des différents comptes, les services et instruments de paiement associés à ces comptes… Ainsi, ces solutions pourront, en fonction de la configuration de l’acte d’achat ou du transfert de fonds, proposer le contexte de règlement optimisé, mais aussi conseiller les acteurs du paiement et les alerter en cas de risques.
Alors « faut-il craindre l’intelligence artificielle » comme Jean-Gabriel Ganascia titre son dernier livre ? Dans le domaine des paiements, on note que les solutions basées sur l’IA appliquée à la gestion du risque de fraude doivent encore trouver des réglages et nécessitent toujours l’intervention humaine pour distinguer les vraies alertes des faux positifs. L’IA doit être vue comme une opportunité de renouveler l’acte de paiement et de s’adapter à l’ère des paiements intelligents. C’est un axe de recherche et d’application à étudier pour prédire et conduire l’acte de paiement. Ne pas l’intégrer dans les solutions futures de paiement serait un risque que de nouveaux acteurs s’appuient sur cet outil pour capter la clientèle des banques.
TRADE FINANCE, SUPPLY CHAIN, FINANCE / BPO, RMB
L’IA au service du commerce international
Plus que jamais l’Intelligence Artificielle (IA) a un impact majeur sur la finance où l’analyse des données est un enjeu essentiel. Cette technologie va remodeler toute l’activité, du trading à l’analyse financière, en passant par l’évaluation du risque de crédit, la gestion de portefeuille et le commerce international.
Parmi les applications liées à l’IA, la reconnaissance optique de caractères standard (OCR) représente une avancée spectaculaire dans le financement des opérations de commerce international. Aujourd’hui, la plupart des banques utilisent cette technologie. L’OCR, qui reconnaît le texte des documents commerciaux, permet aux collaborateurs d’intégrer facilement les données récupérées et de les insérer dans les champs des formulaires. Au-delà de cette fonctionnalité, qui offre un gain de temps et d’efficacité, l’OCR apprend à reconnaître les modèles de documents et transfère automatiquement le contenu manuscrit dans les champs appropriés. Certaines banques utilisent déjà cette technologie, mais elle doit encore être affinée. C’est le cas de Citibank qui s’y investit et considère que l’OCR augmente de près de 50 % la productivité dans des tâches habituellement chronophages d’exploitation. Cette technologie apporte également une réduction importante des risques opérationnels et de conformité découlant de l’exploitation de données sur papier. Ainsi, pour la banque, qui intervient souvent aux deux extrémités de la chaîne d’une transaction, le coût de la procédure pourrait être fortement limité, voire négligeable.
De même, les réglementations touchant le marché des investissements institutionnels, comme la Directive II de l’Union européenne sur les Instruments Financiers ou MiFID II, poussent à une plus grande automatisation des métiers dans certaines classes d’actifs traditionnellement non exécutées électroniquement.
Un rapport récent de la Commodity Futures Trading Commission a révélé qu’entre octobre 2012 et octobre 2014 les transactions réalisées par des algorithmes représentaient près de 80 % des négociations en devises étrangères, 67 % des taux d’intérêt, 62 % des métaux et de l’énergie et 38 % des produits agricoles.
Si les applications liées à l’IA sont encore à leurs débuts elles offrent de belles opportunités aux banques qui auraient tort de passer à côté !
CASH MANAGEMENT
Vers une fiabilisation des prévisions de trésorerie
Dans les entreprises, les trésoriers mettent en place des circuits manuels ou automatiques de remontée d’informations en provenance de la comptabilité, de la direction des ventes, de la paie, etc. pour affiner leurs prévisions de trésorerie. Ces données sont parfois nombreuses et détaillées. Mais force est de constater que le résultat obtenu n’est jamais vraiment satisfaisant et reste approximatif : tel fournisseur n’a pas payé à la bonne date (comme cela était le cas lors des précédentes échéances), telles données n’étaient pas complètes (comme régulièrement), tel encaissement n’avait pas la bonne date de valeur, etc. Le trésorier, tel un professeur, pourrait noter son dispositif en ajoutant un commentaire : « travailleur, mais les résultats ne sont pas encore au rendez-vous ».
Ce qui manque à ces dispositifs est la gestion de la part d’incertitude. Une prévision est par essence une estimation et n’est donc pas fiable à 100 %. L’incertitude repose sur la ponctualité ou non des fournisseurs dans leurs paiements, etc. En appuyant ce dispositif sur l’Intelligence Artificielle (IA), l’incertitude diminuerait : une analyse historique permettrait d’estimer la probabilité pour que tel ou tel fournisseur paie en retard ou non, ou pour que la banque traite l’encaissement en bonne date, et il irait chercher la bonne information, en quantité et en qualité, dans la base de données commerciale. Par ailleurs, ce nouveau dispositif renforcerait son paramétrage initial en l’affinant grâce à l’expérience continue (principe du « machine learning »). L’IA apporterait donc une garantie d’exhaustivité, de qualité et de calcul qu’il n’est pas possible de mettre en place par ailleurs.
En plus, l’ajout de l’IA n’induit pas une révolution du système d’information et ne nécessite qu’un accès en lecture aux différentes bases de données. Les algorithmes paramétrés et les indicateurs qu’il construira serviront à la fiabilisation des prévisions de trésorerie. La gestion de la liquidité de l’entreprise ou du groupe n’en sera qu’améliorée.
NOUVEAUX SERVICES DE PAIEMENTS
Les chatbots seraient-ils enfin assez matures pour être intégrés à l’activité bancaire ?
Si les chatbots, assistants numériques conversationnels reposant sur l’intelligence artificielle, existent depuis longtemps, l’utilisation de ces outils ne s’est pas vraiment encore démocratisée, et encore moins dans le secteur bancaire, où les erreurs concernant des questions financières peuvent parfois impliquer des conséquences plus lourdes que sur d’autres activités.
Aujourd’hui, toutefois, avec le développement de l’intelligence artificielle (IA) et du big data, des initiatives sont lancées sur différents secteurs d’activité (chatbot par Messenger pour le fleuriste américain « 1800 Flowers », ou « Tom » et « Lara » sur Meetic), et le secteur bancaire n’échappe pas à cette tendance. Banques, établissements de paiement et FinTech mènent des recherches dans le domaine. Selon un article des Échos publié en octobre dernier, les projets des banques autour des chatbots se multiplient : « Début septembre, la Royal Bank of Scotland a annoncé le lancement d’un pilote avec IBM pour mettre à disposition de 10 % de ses clients les services d’un “chatbot” dès le mois de décembre. Celui-ci sera chargé de désengorger les centres d’appels de la banque en prenant en charge les demandes les plus simples et il orientera les clients vers un conseiller pour prendre en charge les questions plus complexes ». L’autre avantage notable est la disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 de ces robots.
En France, plusieurs banques proposent ou étudient la technologie. Thomas, l’assistant virtuel interactif dédié aux épargnants, lancé par Natixis Interépargne, répond à toutes les questions des épargnants en lien avec l’épargne salariale. La Société Générale expérimente un chatbot par Messenger (Facebook) en dehors de son activité de banque de détail pour partager avec sa communauté « par amour du rugby ». Par ailleurs, BNP Paribas Développement est entrée au capital de la société Smartly.ai. Les chatbots développés sur Smartly.ai sont déployables sur des applications de messageries populaires (SMS, Facebook Messenger, Skype, Slack…) mais également sur des produits utilisant la commande vocale (Alexa, Cortana, Siri…).
Pour aller plus loin, Ingenico ePayments a annoncé une solution pour offrir aux e-commerçants des capacités de paiement intégrées dans les chatbots. Mastercard aussi travaille sur plusieurs bots pour améliorer l’expérience client des consommateurs auprès des banques et du e-commerce.
Les FinTech, dont la force réside dans l’innovation, s’intéressent évidemment à ce type de solution. Joan Barkovic de la FinTech Bankin, explique que son entreprise travaille sur un projet de chatbots « Nous avons sorti un chatbot en version béta fermée, donc restreint à quelques dizaines d’utilisateurs, dans le cadre de notre programme de recherche et d’innovation. Notre but est d’interagir avec l’utilisateur, lui rendre service. On sait qu’avec Messenger, il s’agit d’un canal majeur d’interaction. Ce chatbot permet donc de poser des questions à Bankin qui va vous répondre sur votre argent (combien ai-je sur mon compte, quelles sont mes dernières transactions, ai-je une opportunité aujourd’hui, etc.) »[1].
Les cas d’utilisation pour les chatbots semblent donc multiples, d’une part, à travers les messageries instantanées des réseaux sociaux dont les nouvelles générations sont friandes ou directement sur les sites internet pour développer, voire remplacer, les FAQ. Enfin, dans la même tendance que les chatbots, les Voice bots (Siri, Home) font également leur apparition. Les échanges avec le logiciel s’effectuent par la voix. Le niveau d’IA nécessaire est, en revanche, beaucoup plus élevé.
[1] Interview donnée à SYRTALS
DOSSIER
Interview de Jean-Philippe Couturier
Jean-Philippe Couturier est entrepreneur, investisseur et conférencier sur les sujets des nouvelles technologies et également vice-président du conseil de l’Ensimag. Il est auteur d’un livre à paraître sur l’Intelligence Artificielle et ses conséquences sur la société et les entreprises.
- Comment l’Intelligence Artificielle intervient-elle aujourd’hui ?
Jusqu’à maintenant, l’informatique a permis de coder des « recettes de cuisine ». Les informaticiens programment des fonctions et établissent une chaîne logique entre une étape A, B et C. Ainsi, avec les bons ingrédients et le suivi de la recette, on obtient un gâteau réussi. Imaginez que vous souhaitiez décrire à un extra-terrestre ou à un ordinateur, via une recette, ce qu’est un chat. Avec des techniques « classiques » vous risquez de vous casser les dents sur ce problème.
Avec des techniques d’Intelligence Artificielle (IA) comme le « Deep learning » basé sur les réseaux de neurones, on injectera des millions d’images de chats et d’autres animaux dans la machine qui va pouvoir se faire une représentation d’un chat et non suivre une procédure comme la recette de cuisine. L’IA est un programme qui se nourrit de données et fait de l’inférence et non de la déduction. C’est-à-dire qu’elle est capable d’imaginer ce que sera la réponse sur la base de probabilités. L’IA fait appel aux mathématiques et s’améliore au fur et à mesure qu’elle se nourrit de données. Elle prend de l’ampleur aujourd’hui car nous disposons d’une puissance informatique plus importante, mais aussi parce que l’internet des objets et les bases de données offrent une matière sans précédent à l’IA. Aujourd’hui, l’IA bat l’homme dans de nombreux domaines, au poker, en bluffant, en médecine, en interprétant mieux que les médecins l’imagerie médicale, et bientôt dans la conduite des voitures.
- En quoi l’IA représente-t-elle un atout pour le secteur bancaire ?
La banque de demain utilisera massivement l’IA dans l’interaction avec le client, la recommandation, la détection des besoins et de la fraude où la prédiction comportementale. Une grande partie des conversations par e-mail entre le client et la banque se fera via des Bots, des systèmes automatisés de conversation. Avec la plateformisation, l’IA contribue fortement à l’émulation de la FinTech.
L’IA intervient d’ailleurs déjà dans de nombreux domaines bancaires comme le trading (40 % des transactions sont automatisées), le crédit ou le factoring pour décider de payer ou non de façon automatique.
- Syrtals conseille et accompagne les entreprises sur des sujets novateurs comme la Blockchain et l’IA. Plusieurs projets pilotes sont en cours. Pensez-vous que cette démarche peut faire accélérer l’innovation dans les banques ?
Cette démarche est essentielle, car les entreprises ont absolument besoin d’être accompagnées. Elles ne doivent pas rater le virage de l’IA. Cette technologie est tellement puissante que toutes les entreprises doivent s’y mettre. Elles sont déjà très en retard. Elles ont besoin d’expertise et d’aide dans la création d’un écosystème de compétences. Cette pluridisciplinarité existe depuis longtemps dans le conseil.
- Comment voyez-vous l’évolution de cette technologie ?
L’IA va bien plus loin dans la digitalisation des entreprises et permet de remplacer l’être humain dans certains secteurs. Martin Chavez, Deputy Chief Financial Officer de Goldman Sachs, dit « remplacer 4 traders par un informaticien ». L’IA va avoir un impact sur les emplois et nous allons devoir inventer de nouveaux modèles de société.
Les GAFAMI (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM) aux États-Unis et les BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi) en Asie ont construit des plateformes qui génèrent énormément de données. Ils travaillent en permanence sur l’IA. Ce sont près de 2 500 ingénieurs qui font de l’IA chez Baidu. L’Europe est en retard et se retrouve prise en sandwich. Nous sommes totalement sous-équipés et sous-développés. Nous n’avons pas de champion européen de la plateformisation (alors qu’on en trouve en Russie ou en Afrique).
L’IA nous permet de faire d’énormes progrès dans de nombreux domaines et touche tous les métiers en même temps. L’IA est une révolution bien plus importante qu’internet en 2000.
Interview de Paul Strachman
Paul Strachman est le Venture Partner US du fonds français ISAI, basé à New York. Il est aussi à l’initiative de France is AI (www.franceisai.com), une plateforme qui rassemble les principaux acteurs français de l’Intelligence Artificielle (IA) tels que les laboratoires de recherche, les écoles d’ingénieurs, des grands groupes et startups. L’objectif de France ISAI est de donner une résonnance à cet écosystème français tant en France qu’à l’international.
- La France est-elle bien placée dans le domaine de l’IA ?
La France a énormément d’atouts grâce notamment à un excellent niveau en mathématiques. Son écosystème est en compétition avec les plus grands. Elle compte de nombreux centres de recherche qui travaillent sur l’IA tels que l’INRIA ou le CNRS et jouit d’une grande attractivité. La France accueille des laboratoires et des grands groupes étrangers en pointe sur l’IA comme Facebook, Huawei, Xerox, Rakuten ou encore Fujitsu.
La France n’est donc pas en retard.
Dans l’IA nous parlons de « vagues » et de phases appelées « les hivers de l’IA » qui représentent les bulles avec des attentes fortes au moment des lancements des technologies, suivies par des déceptions et des ralentissements des investissements lorsque les technologies ne sont pas prêtes. Il y a quelques années, un des éléments majeurs de l’IA, appelé « Système Experts », a été porté par le Français ILOG (depuis racheté par IBM).
La dernière vague de l’IA (et l’actuelle) repose sur les progrès considérables faits par le Deep learning, médiatisé par l’activité des grands groupes tels que Google, Facebook… Sur cette vague, la France – en tant que hub – est moins en avance que d’autres pays. Mais les Français sont très prisés à l’étranger et il y a une diaspora très importante de français dans les grands groupes et universités américaines ou anglaises à la pointe de l’IA. L’un des pères fondateurs du Deep learning est d’ailleurs un Français : Yann Le Cun.
Londres est plus reconnu notamment avec la montée en puissance du Deep learning et le rachat de Deep Mind par Google. Par ailleurs, ces 4 dernières années c’est aux États-Unis que l’on a le plus investi. En effet, les investisseurs américains achètent plus la technologie que des business modèles.
Mais il ne faut pas oublier que nous sommes au tout début de l’IA et de la manière dont elle va repenser les industries. C’est maintenant que tout commence vraiment. Nous rentrons dans une phase « applicative » où l’IA devient une couche technologique indispensable, qui va aller disrupter toutes les industries. La France a un énorme atout avec l’existence d’entreprises fortes, leaders mondiaux dans la plupart des industries. Les grands groupes auront peut-être plus de capacité à racheter des entreprises et cela permettra entre autres de voir se développer des alliances entre des mathématiciens et des spécialistes par secteur.
- Quel est l’apport de l’IA dans le domaine bancaire ?
La présence de grandes bases de données et le besoin prédictif dans beaucoup des métiers bancaires en font un vertical particulièrement propice à l’utilisation de l’IA. De nombreuses banques utilisent déjà beaucoup de techniques de Machine Learning : notamment dans le trading, l’analyse du risque de crédit… Mais l’IA permet aussi à de nouveaux acteurs de rentrer sur le marché sans la contrainte organisationnelle de certains groupes et offrant des services comparables mais plus rapidement ou plus efficacement.
Un exemple est notamment la société américaine AFFIRM qui offre du crédit consommation directement intégré dans les sites d’e-commerce. Au moment de l’achat et de la connexion Facebook, la société a la possibilité d’analyser les données sociales du client et définit ainsi le scoring et la possibilité de recevoir une offre de crédit directement.
Côté trading, investissement, management, les deux sociétés les plus connues sont Wealthfront et Betterment. De nombreuses initiatives sont également prises dans le secteur de l’assurance, avec un acteur français, Shift, qui a développé des solutions de détection de fraude.
Un certain nombre de startups sont en train d’émerger sur la partie fraude du paiement e-commerce et travaillent sur des algorithmes permettant la détection de la fraude. Stripe, qui offre des solutions de paiement pour les e-commerçants, a ainsi développé une offre RADAR pour identifier les comportements frauduleux, sachant qu’elle a la capacité à identifier les cartes frauduleuses plus rapidement grâce à leur base installée de commerçants. L’entreprise française SELL Secure travaille aussi sur le sujet.
- Comment les entreprises peuvent-elles tirer profit de l’IA ?
L’IA va impacter tous les métiers et tous les secteurs dans les prochaines années. Il y aura un gros travail d’accompagnement pour les entreprises de conseil comme Syrtals.
Les grands groupes vont s’appuyer sur des startups et certains mettront en place des laboratoires sur le sujet. L’engouement va continuer et il sera indispensable de maîtriser l’écosystème et d’être capable d’en parler.
C’est maintenant que les entreprises et la France doivent faire le véritable pari de l’IA. C’est pour cela que ISAI – en coopération avec les acteurs de l’écosystème – a lancé France is AI en 2016 (www.franceisai.com) qui recense notamment toutes les startups, laboratoires et événements…
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