Au cours des dernières années, les institutions financières ont massivement investi dans la numérisation. L'émergence des services bancaires en ligne et mobiles, des plateformes d'investissement numériques et des applications de gestion financière a non seulement simplifié l'accès aux services financiers, mais a également redéfini les attentes des clients. Dans ce cadre, les crédits lombards prennent une importance croissante.
Les crédits lombards, garantis par des actifs facilement liquidables tels que des actions, des obligations et des parts de fonds, offrent une flexibilité considérable. Ils permettent de financer d'autres investissements, de combler des manques de liquidités ou de saisir des opportunités sans vendre des placements existants. Toutefois, malgré leurs avantages, ces crédits font l'objet d'une surveillance accrue, comme le souligne le Risk Monitor de la Finma 2023. Par exemple, le portefeuille de crédits lombards d'UBS représente au moins 238 milliards de francs, illustrant leur rôle crucial dans le secteur financier suisse.
Un coup d'oeil sur le leader du secteur, UBS, illustre l'importance de ce type de crédit: selon le Pillar 3 Disclosure Report d'UBS, le portefeuille de crédit pour les crédits lombards représente au moins 238 milliards de francs. Ces chiffres soulignent le rôle croissant des crédits lombards sur la place financière suisse.
L'IA augmente la vitesse du processus et la qualité de l'examen des crédits
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le traitement des crédits lombards permet de réduire considérablement le temps de traitement des demandes, que ce soit pour des produits standardisés ou sur mesure. De plus, l'IA favorise l'apprentissage rapide pour les jeunes gestionnaires de risques et conseillers à la clientèle. Dans les transactions structurées complexes impliquant de nombreuses parties, l'IA joue un rôle déterminant en améliorant l'efficacité et la précision du processus.
Les agents IA, des systèmes autonomes exécutant indépendamment des tâches spécifiques, augmentent l'efficacité du processus de crédit. Ces agents analysent les documents de crédit, identifient les facteurs de risque et prennent des décisions provisoires en matière de crédit, en traitant des données en temps réel sans intervention humaine. Le principe REACT - Reflect and Respond - est central dans ce contexte. Il décrit le mécanisme dynamique par lequel les systèmes d'IA réagissent aux nouvelles informations ou aux changements. Grâce à de nombreuses itérations, les systèmes d'IA ajustent continuellement leurs stratégies, ce qui est crucial pour la surveillance des crédits et la gestion des risques, afin de minimiser les pertes potentielles.
L'intégration des agents IA révèle des potentiels cachés, améliore la coordination entre les différents acteurs du processus de crédit et automatise le traitement des demandes de crédit complexes. Cette approche technologique bénéficie non seulement aux grandes banques, mais aussi aux plus petites, à condition que leurs processus et directives soient bien documentés. L'utilisation de «Large Language Models» dans un «cloud privé» permet aux petites institutions financières de traiter et protéger en toute sécurité les informations critiques relatives aux clients (CID), tout en profitant des avancées technologiques de l'IA.
En conclusion, l'adoption de l'intelligence artificielle dans l'évaluation des demandes de crédit et la gestion du risque de crédit représente une avancée majeure pour les institutions financières. Elle optimise les processus, réduit les délais de traitement, et assure une gestion des risques plus efficace, tout en offrant une meilleure qualité de service aux clients.