Les grands modèles linguistiques (LLM) ont le potentiel d'améliorer l'efficacité et la sécurité dans le secteur financier en détectant la fraude, en générant des informations financières et en automatisant le service client, selon une étude de l'Institut Alan Turing.
Étant donné que les LLM ont la capacité d'analyser rapidement de grandes quantités de données et de générer un texte cohérent, on comprend de plus en plus le potentiel d'amélioration des services dans une gamme de secteurs, notamment la santé, le droit, l'éducation et les services financiers, notamment la banque, l'assurance et la planification financière.
Ce rapport, qui est le premier à explorer l'adoption des LLM dans l'écosystème financier, montre que les personnes travaillant dans ce domaine ont déjà commencé à utiliser les LLM pour soutenir une variété de processus internes, tels que la révision des réglementations, et évaluent leur impact. potentiel de soutien à des activités externes telles que la fourniture de services de conseil et de négociation.
Parallèlement à une étude documentaire, les chercheurs ont organisé un atelier réunissant 43 professionnels issus de grandes banques d'investissement et de grandes banques, de régulateurs, d'assureurs, de prestataires de services de paiement, de gouvernements et de professions juridiques.
La majorité des participants à l'atelier (52 %) utilisent déjà ces modèles pour améliorer les performances dans les tâches axées sur l'information, de la gestion des notes de réunion aux informations sur la cybersécurité et la conformité, tandis que 29 % les utilisent pour renforcer leur pensée critique, et 16 autres. % les emploient pour décomposer des tâches complexes.
Le secteur met également déjà en place des systèmes pour améliorer la productivité grâce à l'analyse rapide d'une grande quantité de texte afin de simplifier les processus de prise de décision, le profilage des risques et d'améliorer la recherche en investissement et les opérations de back-office.
Interrogés sur l'avenir des LLM dans le secteur financier, les participants ont estimé que les LLM seraient intégrés dans des services tels que la banque d'investissement et le développement de stratégies de capital-risque d'ici deux ans.
Ils pensaient également qu'il était probable que les LLM soient intégrés pour améliorer les interactions entre les personnes et les machines. Par exemple, la dictée et les assistants d'IA intégrés pourraient réduire la complexité des tâches à forte intensité de connaissances telles que la révision des réglementations.
Mais les participants ont également reconnu que la technologie présente des risques qui limiteront son utilisation. Les institutions financières sont soumises à des normes et obligations réglementaires étendues qui limitent leur capacité à utiliser des systèmes d’IA qu’elles ne peuvent pas expliquer et qui ne génèrent pas de résultats de manière prévisible, cohérente ou sans risque d’erreur.
Sur la base de leurs conclusions, les auteurs recommandent que les professionnels des services financiers, les régulateurs et les décideurs politiques collaborent dans l'ensemble du secteur pour partager et développer leurs connaissances sur la mise en œuvre et l'utilisation des LLM, en particulier en ce qui concerne les problèmes de sécurité. Ils suggèrent également que l'intérêt croissant pour les modèles open source devrait être exploré et pourrait être utilisé et maintenu efficacement, mais que l'atténuation des problèmes de sécurité et de confidentialité serait une priorité élevée.
Le professeur Carsten Maple, auteur principal et Turing Fellow à l'Institut Alan Turing, a déclaré : « Les banques et autres institutions financières ont toujours été promptes à adopter de nouvelles technologies pour rendre leurs opérations plus efficaces et l'émergence des LLM n'est pas différente. En réunissant des experts de l’écosystème financier, nous avons réussi à créer une compréhension commune des cas d’utilisation, des risques, de la valeur et du calendrier de mise en œuvre de ces technologies à grande échelle.
Le professeur Lukasz Szpruch, directeur du programme de finance et d'économie à l'Institut Alan Turing, a déclaré : « Il est vraiment positif que le secteur financier bénéficie de l'émergence de grands modèles de langage et que leur mise en œuvre dans ce secteur hautement réglementé a le potentiel de fournir les meilleures pratiques. pour d'autres secteurs. Cette étude démontre l’avantage d’une collaboration entre les instituts de recherche et l’industrie pour évaluer les vastes opportunités ainsi que les défis pratiques et éthiques des nouvelles technologies afin de garantir leur mise en œuvre en toute sécurité.
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