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6 juin 2022

Comment le machine learning impact l’industrie financière ?

femme avec un casque futuriste

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mains appuyant sur des boutons

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astronaute

La finance du futur est déjà en place : data science & fintech

L'apprentissage automatique est la capacité des ordinateurs à apprendre automatiquement à partir de données et d'autres expériences.

On parle d'apprentissage automatique lorsqu'un programme informatique utilise ce qu'il sait déjà du monde pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent s'auto-apprendre à partir de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil idéal pour des tâches telles que l'identification d'objets dans des images. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), mais là où l'IA cherche à créer des machines intelligentes qui se comportent comme des humains ou des animaux, l'apprentissage automatique se concentre sur l'utilisation de techniques statistiques afin que les ordinateurs puissent prendre de meilleures décisions sur la base de leurs expériences - comme reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données sans qu'on leur dise au préalable quels sont ces modèles.

Il permet à l'ordinateur d'apprendre à partir d'informations antérieures et d'en donner un aperçu.

L'apprentissage automatique est la capacité des ordinateurs à apprendre automatiquement à partir de données et d'autres expériences. Cela signifie que les machines peuvent s'appuyer sur des connaissances et des expériences antérieures, ce qui permet une utilisation plus efficace des données. Il s'agit d'un concept important pour les institutions financières, car il leur permet de recueillir encore plus d'informations sur leurs clients, ce qui les aidera à mieux les servir.

Le processus d'apprentissage automatique comprend les étapes suivantes.

Le processus d'apprentissage automatique comprend les étapes suivantes :
  • Collecte de donnéesLa première étape de tout projet d'apprentissage automatique consiste à recueillir des données qui peuvent être utilisées pour former un modèle. Cela signifie qu'il faut collecter des informations sur des événements et des résultats passés, tels que les prix des actions et les tendances du marché au fil du temps, ou des indicateurs potentiels, comme le fait de savoir s'il y a plus de voitures que d'habitude dans votre parking parce qu'il pleut dehors.
  • Sélection du modèleUne fois vos données collectées et prêtes à être analysées, il est temps de sélectionner le type de modèle qui conviendra le mieux à votre problème : régression ou classification ? Non supervisé ou supervisé ? Cette étape peut s'avérer délicate, car le choix d'un modèle inapproprié peut conduire à des résultats inexacts et à un gaspillage de ressources pour des efforts de développement qui auraient pu être évités en adoptant une approche différente dès le départ (ou vice versa).
  • Formation Après avoir déterminé la meilleure façon de représenter votre problème à l'aide de techniques d'apprentissage automatique comme l'analyse de régression ou d'algorithmes de classification comme les machines à vecteurs de support (SVM), vient maintenant la "formation" où ces méthodes sélectionnées sont appliquées de façon répétée jusqu'à ce que des résultats satisfaisants soient obtenus par expérimentation par essais et erreurs jusqu'à ce qu'une solution acceptable soit trouvée."

La première étape du processus consiste à collecter des données et à comprendre les modèles qu'elles contiennent.

La collecte de données pertinentes peut s'avérer délicate, surtout si vous n'êtes pas conscient de certains biais dans votre ensemble de données. Par exemple, si vous essayez de construire un algorithme de classification qui identifie si un e-mail est un spam ou non (un problème courant dans l'apprentissage automatique), mais que votre ensemble d'entraînement est entièrement constitué d'e-mails envoyés par des membres de la famille et des amis, votre algorithme aura probablement des difficultés à classer comme "spam" tout ce qui n'est pas des e-mails provenant d'adresses familières. En effet, les êtres humains ont tendance à écrire des messages plus personnalisés lorsqu'ils communiquent avec des personnes qu'ils connaissent bien, ce qui signifie que ces messages contiennent plus d'informations personnelles, ce qui réduit le risque d'être considéré comme du spam. Le même principe s'applique à plus grande échelle : si tous les messages de spam provenaient d'une seule région géographique au lieu d'être répartis dans différentes zones comme le seraient les messages légitimes, toute tentative de classification à l'aide d'algorithmes basés sur la localisation échouerait lamentablement, car ces algorithmes n'ont aucun moyen d'apprendre comment différents endroits produisent différents types de messages sans voir d'abord des exemples de chaque endroit individuellement !

Formation des données : La deuxième étape du processus consiste à former la machine en utilisant ces ensembles de données.

La deuxième étape du processus consiste à entraîner la machine à l'aide de ces ensembles de données. L'apprentissage automatique est un domaine qui existe depuis un certain temps déjà, mais ce n'est que récemment qu'il a été largement utilisé par les grandes entreprises, ainsi que par les plus petites. Cela tient en grande partie à l'évolution de la programmation et du codage au fil du temps : il fut un temps où il fallait être un codeur expert pour écrire un code simple (ou même des commandes de base). Si vous vouliez quelque chose de plus complexe que ce qui était disponible sur le système d'exploitation ou la boutique d'applications de votre ordinateur, et si vous ne connaissiez pas de programmeurs, vous n'aviez pas de chance ! Mais aujourd'hui ? Vous pouvez construire à peu près n'importe quoi si vous avez accès à un appareil connecté à Internet et si vous avez du temps libre ! L'essentiel est que la plupart des entreprises ne recherchent plus des codeurs experts, mais des personnes capables d'apprendre aux machines comment elles doivent être programmées. Cela signifie que toutes sortes de professionnels

Les applications du machine learning en finance sont les suivantes

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les fraudes. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour identifier les transactions frauduleuses et les empêcher de se produire. L'apprentissage automatique peut également vous aider à résoudre les problèmes de conformité interne, notamment à rester au fait des réglementations et à vous assurer que votre institution financière respecte toutes les lois et réglementations applicables. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser le comportement des clients. Les spécialistes des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients, ce qui leur permet de prédire leurs futures actions en fonction de leur comportement actuel, notamment leurs habitudes de dépense et leurs habitudes d'achat. Par conséquent, les banques sont en mesure de proposer des produits susceptibles d'intéresser chaque client en fonction de ses préférences individuelles ; cela aide également les banques à tirer davantage de profits de chaque relation client.

Pour les prêts de crédit, le machine learning peut être utilisé pour détecter les fraudes.

L'apprentissage automatique est déjà utilisé pour détecter la fraude dans le secteur des prêts de crédit. Il peut être utilisé pour prendre des décisions sur le montant du crédit à accorder à une personne en fonction de son comportement, de ses attitudes et de ses préférences. L'approche traditionnelle de la lutte contre la fraude consiste en un examen manuel par des analystes humains ; cependant, cette méthode est moins efficace que l'apprentissage automatique car elle repose trop sur le jugement humain et ne peut donc pas s'adapter assez rapidement aux nouvelles formes de fraude.

Le machine learning peut aider à analyser le comportement des clients et les aider dans leurs décisions financières.

  • Analyse des clientsL'apprentissage automatique peut aider à connaître les habitudes de dépenses des clients. Ces informations sont importantes à comprendre pour une entreprise afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Par exemple, les entreprises peuvent vouloir savoir si un client a tendance à faire des achats impulsifs ou s'il a tendance à être frugal au moment d'acheter quelque chose de nouveau (par exemple, acheter un article en solde).
  • Habitudes d'épargneL'apprentissage automatique peut également être utilisé dans le cadre d'un système conçu spécifiquement pour aider les gens à économiser de l'argent. Par exemple, de nombreuses banques proposent des comptes d'épargne avec des fonctions de dépôt automatique afin que les utilisateurs n'aient pas à se souvenir du moment du prochain dépôt ou retrait de leur(s) compte(s). Ces systèmes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour se synchroniser les uns avec les autres et s'assurer que tout se déroule sans accroc !
  • InvestissementsL'apprentissage automatique peut également aider les investisseurs à prendre de meilleures décisions financières en analysant les tendances du marché au fil du temps, ainsi qu'en prédisant si une action spécifique va monter ou descendre dans son secteur/son industrie respectif, sur la base de prévisions futures faites par des analystes qui se spécialisent uniquement dans les sujets liés à la finance, comme les investissements en fonds mutuels, etc...

Les déterminations de fraudes peuvent être effectuées grâce à l'apprentissage automatique.

La détection des fraudes est un travail de plus en plus important dans l'industrie financière. Il existe de nombreuses façons d'utiliser l'apprentissage automatique pour détecter la fraude, notamment :
  • Détecter quand une transaction a eu lieu avec une source frauduleuse connue (comme une carte de crédit volée).
  • Détecter les transactions qui sortent des paramètres normaux, comme les retraits répétés d'un même compte sur une courte période.

À retenir : Le machine learning est devenu un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes en finance.

Ce qu'il faut retenir, c'est que l'apprentissage automatique est devenu un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes en finance. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les fraudes, analyser le comportement des clients et détecter les fraudes dans les transactions financières.