De grands modèles linguistiques pourraient « révolutionner le secteur financier d’ici deux ans »
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.