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Chez UBS, l’IA ne sert pas qu’aux clones virtuels

La première banque suisse s’est fait un joli coup de com cet été avec le clone virtuel de son chef économiste. Derrière c’est toute une stratégie de l’intelligence artificielle appliquée à la finance qui s’esquisse. Les explications de David Yeger, Global Head of Automation and Tooling d’UBS.

Pour David Yeger, Global Head of Automation and Tooling d’UBS, l'intelligence artificielle est l'un des domaines technologiques les plus pertinents pour les modèles d’affaires des banques.

Crédits: DR

 

UBS a annoncé cet été avoir créé un clone virtuel de son chef économiste Daniel Kalt. Pour la première fois s'ouvre ainsi la possibilité qu'une machine puisse remplacer Daniel Kalt dans l'une de ses tâches principales, la communication personnelle avec les clients. Ce projet d'UBS, surnommé UBS Companion et réalisé par FaceMe, une entreprise d'intelligence artificielle néo-zélandaise, a pour objectif de démocratiser l'expertise des économistes.

Ce n’est cependant de loin pas la seule manière dont le leader mondial de la gestion de fortune entend utiliser l’intelligence artificielle dans ses activités. Les explications de David Yeger, Global Head of Automation and Tooling d’UBS, avant de retrouver notre supplément approfondi et exclusivement distribué en kiosque avec Bilan à partir du 22 août, sur l’utilisation de l’intelligence artificielle par les institutions financières helvétiques.

UBS utilise-t-elle aujourd'hui l'intelligence artificielle et, si oui, comment?

L'intelligence artificielle est un élément essentiel de la stratégie technologique d'UBS. Cette technologie va affecter toute la chaîne de valeur d'une banque classique. Des activités de front office comme le service client et la production de stratégies d'investissement aux tâches de back office comme l'identification des risques de fraude et de cybercriminalité, les évaluations juridiques et de conformité, la gestion de l'infrastructure technique ou des collaborateurs. Tout ce qui est un processus peut être automatisé.

L'intelligence artificielle est l’objet de beaucoup de battage médiatique et un peu surinvesti pour le moment. Les robots adivisors gagnent du terrain et effectuent de nombreuses tâches de routine à un coût considérablement réduit. Mais nous avons encore beaucoup de chemin à parcourir avant de voir une intelligence machine polyvalente ou ayant une compréhension profonde du langage humain. Pour l’heure, nos machines sont utilisées dans des applications étroites en configuration avec des données de haute qualité riches en caractéristiques et dans des scénarios simples.

L’Intelligence artificielle joue-t-elle déjà un rôle important dans le trading algorithmique?

Les machines «pensantes» ont le potentiel de devenir des assistants fiables et, en améliorant les capacités humaines, de libérer les utilisateurs des tâches routinières pour se concentrer sur des services créatifs à valeur ajoutée.

Dans le négoce, les techniques et les modèles d’apprentissage automatique sont utilisés depuis de nombreuses années. Pour son produit Investor Client Solutions, UBS Investment Bank a collaboré avec Tradeleg tout au long de l'année 2016 afin de développer une solution de stratégies d'investissement adaptatives basée sur des techniques et des modèles d'apprentissage automatique.

La capacité d'apprentissage automatique de cette solution fait remonter des informations intégrées dans les marchés d'options. Et des techniques d'optimisation combinatoire optimisent les portefeuilles d'options dans les limites des objectifs de risque et de rendement. Ces stratégies systématiques avancées basées sur les options sont maintenant en production et disponibles pour les clients commerciaux UBS.

Récemment, UBS a transféré 80 scientifiques, technologues, experts en apprentissage automatique et spécialistes du commerce électronique dans un nouveau laboratoire de développement stratégique. Parmi ses projets, cette équipe étudie l’intelligence artificielle au niveau de la salle des marchés et veille à ce que la division obligataire d’UBS reste  en pointe à l’horizon 2025.

UBS utilise-t-elle l'intelligence artificielle pour détecter les fraudes?

UBS pilote actuellement un certain nombre de solutions IA avancées dans de nombreux domaines de la prévention et de la détection de la criminalité financière, notamment la détection des fraudes, l’application de loi sur le blanchiment, la politique «Know your customer »  – processus permettant de vérifier l’identité des clients d’une entreprise – ainsi que sur des autorisations client basées sur l’analyse comportementale.

Existe-t-il d’autres utilisations de l’intelligence artificielle chez UBS?

L'intelligence artificielle est l'un des domaines technologiques les plus pertinents pour les modèles d’affaires des banques. Nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour comprendre les centres d’intérêts des clients, effectuer les demandes de services, prévoir le prix probable d'un instrument, détecter les tentatives de fraude ou améliorer les prévisions de pertes sur prêts. Nous sommes très conscients de ces risques et défis et nous nous efforçons de bien comprendre leurs implications pour les atténuer efficacement.

Pensez-vous que les chatbots pourraient jouer un rôle important dans les services à la clientèle d’UBS à l’avenir?

Nous avons déjà commencé à utiliser l'IA pour servir nos clients et nos employés de différentes manières. «Ask UBS», un projet pilote basé sur l’assistant virtuel d’Amazon, Alexa, permet aux utilisateurs d’Amazon Echo de poser des questions sur des sujets et sur la terminologie liés à leurs finances depuis le confort de leur salon. En d'autres termes, les personnes qui souhaitent investir peuvent s'informer sur le monde de la gestion de patrimoine grâce à un dispositif qu'elles peuvent avoir chez elles.

Au sein de la banque, nous utilisons des chatbots pour nous aider avec le support technique. Les employés peuvent discuter avec un bot pour les aider à trouver des solutions à leurs problèmes communs.

Pensez-vous que l’intelligence artificielle pourra jouer un rôle important dans les opérations de cybersécurité chez UBS à l'avenir?

La reconnaissance de caractéristiques à partir de systèmes d'apprentissage automatique puissants pourrait effectivement améliorer considérablement les moyens de détection et de lutte contre les cyberattaques. Cela peut être appliqué aux menaces de renseignement et de sécurité, par exemple, et augmente considérablement la détection des anomalies. Des événements tels qu’un trafic réseau inhabituel, la fraude ou le trading frauduleux peuvent être découverts et contrés avec une rapidité et une efficacité accrues. Et en fin de compte, ces mesures visant à accroître la sécurité et à réduire les risques renforceront les liens de confiance avec les clients et par conséquent la notoriété de la marque.

Comment voyez-vous le rôle de l’intelligence artificielle dans l'analyse du marché?

Les techniques d'apprentissage automatique sont idéalement applicables à tous les domaines dans lesquels de grandes quantités de données sont disponibles. L’IA est donc bien placée pour apprendre du comportement des marchés, en fournir une meilleure compréhension et une meilleure évaluation des risques. Elle peut aider les banques à offrir des conseils d'investissement plus approfondis, plus élargis et plus judicieux.

Et concrètement ?

UBS expérimente actuellement l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique, y compris le traitement automatique du langage naturel, pour effectuer des analyses de marché et de l’impact du marché. Nous utilisons, par exemple, l'analyse de sentiment pour analyser les nouvelles du marché qui affectent UBS ou les commentaires sur les médias sociaux pour aider les gestionnaires de fortune à comprendre le sentiment de certains marchés ou le comportement de certaines classes d'actifs.

 

Fabrice Delaye
Fabrice Delaye

JOURNALISTE

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Fabrice Delaye a découvert Internet le 18 juillet 1994 sur les écrans des inventeurs du Web au CERN. La NASA diffusait ce jour-là les images prises quasi en direct par Hubble de la collision de la comète Shoemaker-Levy sur la planète Jupiter…Fasciné, il suit depuis ses intuitions sur les autoroutes de l’information, les sentiers de traverse de la biologie et étend ses explorations de la microélectronique aux infrastructures géantes de l’énergie.

L’idée ? Montrer aux lecteurs de Bilan les labos qui fabriquent notre futur immédiat; éclairer les bases créatives de notre économie. Responsable de la rubrique techno de Bilan depuis 2006 après avoir été correspondant de L’Agefi aux Etats-Unis en association avec la Technology Review du MIT, Fabrice Delaye est diplômé de l’Institut d’Etudes Politiques de Paris et de l’EPFL.

Membre du jury des SwissICT Awards, du comité éditorial de la conférence Lift et expert auprès de TA-Swiss à l’Académie Suisse des Arts et des Sciences, Fabrice Delaye est l’auteur de la première biographie du président de l’EPFL, Patrick Aebischer.

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