À mesure que l'intelligence artificielle (IA) et ses différents sous-ensembles - tels que l'apprentissage automatique (ML) - se complexifient et se développent, leur présence dans le domaine financier s'est considérablement accrue.
Selon un rapport de Nvidia datant de 2022, plus de 75 % des entreprises opérant dans le secteur financier appliquent l'apprentissage automatique ou l'apprentissage profond pour optimiser leurs opérations internes.
En outre, l'étude indique que 91 % des entreprises financières obtiennent désormais des résultats commerciaux déterminants grâce à des investissements dans l'IA, et de nombreuses entreprises interrogées déclarent que cette technologie en plein essor les a aidées à produire des modèles de prédiction plus précis.
Plus de 30 % des répondants affirment que l'utilisation de l'IA et de la ML a augmenté leur chiffre d'affaires annuel de plus de 10 %, tandis que plus de 25 % des personnes interrogées déclarent que l'IA les a aidées à réduire leurs coûts de travail annuels de plus de 10 %.
Redéfinition du traitement des données
Malgré sa relative jeunesse, l'IA s'apprête à apporter des changements significatifs au secteur financier, son potentiel étant similaire à celui des modèles de trading pilotés par ordinateur introduits par les traders de Wall Street dans les années 1980.
Jeroen Van Lange, fondateur et analyste de la chaîne YouTube The Blockchain Today, a déclaré à Cointelegraph :
« L'IA est utilisée pour développer des modèles de trading à apprentissage automatique, détecter des irrégularités transactionnelles et même analyser des données blockchain complexes avec un niveau de précision exceptionnellement élevé. »
« En outre, les outils basés sur le ML sont utilisés pour analyser le risque des emprunteurs afin d'évaluer leur solvabilité en utilisant un large éventail de sources de données telles que leur activité sur les médias sociaux et leur comportement en ligne. », a-t-il ajouté.
Van Lange a souligné que, puisque la plupart des exchanges de cryptomonnaie fournissent des données en temps réel liées à leurs carnets d'ordres, les algorithmes ML peuvent étudier ces ensembles de données complets pour prédire les mouvements de prix à court terme.
De même, dans le cas des données des exchanges de produits dérivés, ces modèles peuvent trier et traiter des informations telles que l'intérêt ouvert, les taux de financement et les ratios acheteur/vendeur 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 encore jamais vu, des programmes qui pensent par eux-mêmes et améliorent leurs capacités de prise de décision à la volée. », a déclaré M. Van Lange.
Une nouvelle norme pour la sécurité des données
L'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique a permis aux systèmes de blockchain d'améliorer leurs capacités en matière de sécurité.
Les plateformes dotées d'IA peuvent fournir aux utilisateurs des flux de menaces en temps réel tout en leur permettant d'obtenir des informations exploitables sur les différentes escroqueries, les tractions et les menaces.
Au début de l'année, les systèmes de surveillance de Forta ont détecté l'attaque contre le protocole Euler quelques minutes avant le piratage, qui a entraîné le vol de 197 millions de dollars.
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Bien que Forta ait été en mesure de prévenir Euler, l'équipe du protocole n'a pas pu réagir à temps.
De même, le module Attack Detector de Forta a permis de repérer le piratage de 3,3 millions de dollars de la plateforme de finance décentralisée SushiSwap en avril dernier, ainsi que l'attaque par prêt flash sur Yearn.finance, qui a entraîné une perte de plus de 11 millions de dollars à peu près à la même époque.
Grâce à ses capacités de détection des menaces, Forta a obtenu le soutien financier de plusieurs acteurs importants du secteur, dont Coinbase Ventures, a16z, Blue Yard et Blockchain Capital, entre autres.
Résoudre le problème de la fragmentation des liquidités
Même si le marché des cryptomonnaies mûrit et se développe, il reste confronté à plusieurs problèmes liés à l'illiquidité, en particulier par rapport à la finance traditionnelle.
Ahmed Ismail, PDG et cofondateur de FluidAI, une plateforme d'agrégation crypto 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 a ajouté :
« Même les cryptomonnaies les plus stables, telles que le BTC et l'ETH, sont fragiles. Le marché des cryptomonnaies a besoin d'agrégateurs de liquidités de haute qualité afin que, lorsque des conditions volatiles sont observées, les participants au marché puissent accéder aux fonds rapidement et au meilleur prix possible pour maintenir une sorte d'équilibre. »
Lorsqu'on lui demande comment l'IA peut aider à résoudre ces problèmes, il fait remarquer 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 profonde pour les paires de trading pertinentes. « FluidAI utilise un routeur d'ordres intelligent et un moteur d'appariement renforcés par l'IA pour se connecter aux principaux exchanges centralisés et décentralisés et améliorer les réserves de liquidités. »
En outre, Ismail a déclaré que sa plateforme 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 prévenir 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 celui de la crypto.
Grâce à l'IA, les entreprises peuvent désormais comprendre les sentiments des clients en temps réel, ce qui leur permet d'adapter et de personnaliser leurs efforts de marketing.
Une récente étude menée par des chercheurs de l'Université Canada Ouest indique que les outils d'analyse des sentiments alimentés par l'IA peuvent comprendre le ton d'une déclaration au lieu de simplement reconnaître certains mots d'un 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 à 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 qui traitent de grandes quantités de données de retour d'information. En analysant ces informations, il est possible d'identifier les points à améliorer, de répondre rapidement aux problèmes et de prendre des décisions éclairées pour améliorer la satisfaction des clients.
Qu'en est-il de l'avenir de la finance ?
Malgré la naïveté 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 des registres distribués offre des capacités de stockage de données immuables avec une transparence et une traçabilité accrues. L'IA, quant à elle, peut traiter d'énormes quantités de données de la blockchain pour fournir des informations intelligentes et des modèles de prédiction précis. En combinant les deux, les participants au marché peuvent prendre des décisions éclairées pour maintenir des métriques de marché saines. »
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, le deep learning, l'apprentissage par renforcement, les modèles génératifs et l'edge computing pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Anthony Cerullo, responsable de la stratégie de communication de l'exchange de cryptomonnaies Walbi, qui utilise l'IA, partage un point de vue assez similaire. Il pense 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. Cela dit, il admet que l'IA n'est pas une baguette magique capable d'améliorer automatiquement la productivité.
« Elle peut toutefois constituer un assistant précieux. »
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