L’IA et la gestion des risques financiers

Pourquoi la gestion des risques est-elle essentielle dans les services financiers ?

La gestion des risques est un enjeu central pour les banques, dont le modèle économique repose sur un fort effet de levier, amplifiant à la fois gains et pertes. Une mauvaise gestion du bilan peut entraîner des crises de liquidité, qui, dans un système financier interconnecté, peuvent avoir des répercussions sur l’ensemble de l’économie, comme l’a illustré la crise financière de 2008.

Afin de garantir la stabilité financière globale, les banques doivent maintenir des fonds propres suffisants et respecter des ratios de solvabilité et de liquidité, comme ceux définis par Bâle III. Au-delà de la contrainte réglementaire, la gestion des risques est cruciale pour les banques, qui sont exposées à une multitude de menaces :

• Risques de crédit et de contrepartie : défauts de paiement des emprunteurs, défaillance d’une partie contractuelle dans une transaction.
• Risques de marché : variations des taux d’intérêt, des devises ou des cours des actifs financiers.
• Risques de liquidité : incapacité à faire face aux demandes de retraits.
• Risques opérationnels : fraudes, erreurs humaines, cyberattaques.

Quelles sont les implications de l’IA dans la gestion des risques des institutions financières ?

L’IA est souvent utilisée dans les entreprises pour améliorer la productivité et réduire les coûts opérationnels en automatisant des tâches à faible valeur ajoutée. Toutefois, elle joue également un rôle fondamental dans la gestion des risques des institutions financières, c’est-à-dire dans l’identification, l’évaluation, la mitigation et le suivi des risques.

Identification et évaluation des risques

Grâce à ses capacités d’analyse de vastes ensembles de données, de détection de patterns et de segmentation, l’IA améliore la précision de la détection d’anomalies (fraudes, comportements anormaux de la part des investisseurs…). Elle facilite également l’évaluation des risques opérationnels et des risques de crédit, par exemple avec des outils d’évaluation de la solvabilité des clients.

Grâce à l’IA, Danske Bank a amélioré son processus de détection de fraudes, réduisant de 60 % le taux de faux positifs tout en augmentant de 50 % l’identification de fraudes avérées. Mastercard a, quant à elle, diminué de plus de 85 % le nombre de faux positifs grâce à l’intégration de l’IA dans son système de détection de fraude.

Mitigation des risques

Afin de réduire les risques de marché, les institutions financières peuvent optimiser leurs stratégies d’investissement grâce à des modèles d’analyse de scénarios complexes. Des modèles de stress testing automatisés permettent d’évaluer l’impact des chocs économiques sur le bilan des banques, tout en suggérant des stratégies d’investissements pour limiter les pertes. Citibank, en intégrant le machine learning à ses processus de modélisation de risque et de simulations de Monte Carlo, a vu ses pertes opérationnelles diminuer de 35 %.

Suivi des risques

L’IA améliore le suivi des risques grâce à des modèles de machine learning tenant compte d’effets non linéaires qui ne sont pas entièrement perçus par les modèles traditionnels de régression. Cela permet, par exemple, de prévoir des remboursements anticipés ou de surveiller en temps réel le risque de liquidité à travers l’analyse continue des flux de dépôts et de retraits. JPMorgan Chase utilise ainsi l’analyse prédictive pour développer sa plateforme de prévision de flux de trésorerie, capable de projeter les besoins de liquidités à court et à long terme.

Perspectives d’avenir

À l’avenir, l’utilisation de l’IA devrait devenir d’autant plus cruciale que de nouvelles contraintes vont apparaître. À partir de 2026, la facturation électronique obligatoire va imposer aux entreprises une transmission numérique standardisée de leurs factures. Parallèlement, la généralisation des paiements instantanés accélère la circulation des fonds, mais augmente ainsi la nécessité de gestion des risques liquidités et de fraude.

Sources

Une liste complète des sources est disponible pour approfondir l’analyse.

AI-Based Fraud Detection in Banking – Current Applications and Trends | Emerj Artificial Intelligence Research 
Mastercard supercharges consumer protection with gen-AI | Mastercard Newsroom 
Risk Reducing AI Use Cases for Financial Institutions 
Robo-Banking: Artificial Intelligence at JPMorgan Chase – Digital Innovation and Transformation
AI Case Study: AI-Driven Algorithmic Risk Management at Citibank
AI in Risk: Transforming Risk Management for the Future – Ehata Financial Company 
AI-Driven Cash Flow Forecasting: The Future of Treasury
Meelo : La solution SaaS la plus complète du marché
Prévention de la fraude et de la criminalité financière alimentée par l’IA | Feedzai
RiskSeal: Alternative Data for Credit Scoring
Credit Pulse: Trade credit made smarter
Alternative Data for Banks | 400+ Data Insights 
Gestion des risques | CEB
Gestion des Risques Financiers en Entreprise | Agicap
The Role of Artificial Intelligence in Financial Risk Management: Saudi Perspectives | Insights KSA
Artificial Intelligence in Risk Management – KPMG United Arab Emirates
AI in Financial Risk Management: How It Enhances Risk Prediction – Markovate
AI in Risk Management: Building Stronger Resilience in 2025 | Trinetix