La banque centrale chinoise fait pression pour l’intégration de l’intelligence artificielle en finance numérique
- Cryptomonaie
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Les principaux plats à retenir:
- Les banques peuvent repenser les systèmes internes, s’appuyant sur l’IA localisé au lieu de modèles externes.
- Le changement incite à un examen des méthodes de risque et des pratiques de conformité au milieu des mises à jour technologiques.
- La finance numérique pourrait voir des rôles de travail en évolution et de nouvelles demandes de formation à mesure que l’adoption technologique se développe.
Pendant son annuel Conférence de travail technologique Le 17 mars, la Banque populaire de Chine (PBOC) a décrit son programme de technologie financière de 2025, priorisant l’intégration des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle dans les services financiers.
La banque centrale a souligné l’amélioration de la cybersécurité, le renforcement de la gouvernance réglementaire et le resserrement des infrastructures technologiques financières.
Il a proposé d’augmenter les capacités informatiques pour soutenir les rôles réglementaires tout en introduisant une automatisation avancée dans des processus financiers dans des conditions contrôlées.
La Chine fait progresser l’intégration de l’intelligence artificielle dans la finance numérique
Les responsables de la PBOC ont déclaré que la technologie de l’intelligence artificielle améliorerait la sécurité, rationaliserait les opérations et ferait progresser les finances numériques.
La banque prévoit également de renforcer les protections financières des données et d’améliorer la collaboration sur les normes technologiques.
Cela survient après la publication de novembre 2024 du Plan d’action pour promouvoir le développement de haute qualité de la finance numérique, qui cherche à aligner le système financier avec les objectifs plus larges de la Chine pour l’économie numérique d’ici 2027.
Suite à ces développements, les institutions financières – en particulier avec des joueurs comme En profondeur– J’ai commencé à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs services.
Plus de 20 banques ont mis en œuvre les modèles de Deepseek pour la détection de fraude, l’optimisation des processus métier et l’automatisation du service client.
Les institutions financières appliquent l’intelligence artificielle pour améliorer la prise de décision et améliorer la gestion des risques, reflétant le changement plus large de l’industrie vers l’automatisation.
La banque agricole de Chinepar exemple, a introduit un déploiement progressif de systèmes intelligents jusqu’en 2029.
De nombreuses institutions préfèrent développer des modèles propriétaires au lieu de compter sur des prestataires externes, citant des problèmes de sécurité.
Le rôle croissant de l’intelligence artificielle dans les services financiers
Les banques déploient l’automatisation non seulement pour le service client, mais aussi dans des domaines critiques comme l’évaluation des risques, détection de fraudeet prise de décision.
Ces innovations promettent une efficacité améliorée et une planification financière plus précise.
Les experts de l’industrie prévoient que l’intégration régulière de l’intelligence artificielle remodelerait progressivement les opérations bancaires traditionnelles, la rationalisation des procédures et le raffinement des approches stratégiques.
Au milieu de ces quarts de travail, les régulateurs renforcent la surveillance pour garantir que les technologies financières répondent aux normes mondiales strictes et aux exigences de sécurité.
Alors que l’industrie s’adapte à ces développements, les lecteurs sont invités à réfléchir à la façon dont ces changements pourraient influencer leurs propres décisions financières et stratégies à long terme.
Questions fréquemment posées (FAQ):
Le passage à l’IA peut inciter les banques à réaffecter les rôles, où les employés apprennent à gérer les résultats technologiques tandis que la perspicacité humaine reste essentielle. Cet ajustement pourrait conduire à de nouveaux programmes de formation et aux changements de flux de travail.
Les banques sont confrontées à des obstacles comme l’intégration de la technologie avancée avec des systèmes obsolètes et l’ajustement des routines de travail. Assurer la qualité des données et l’alignement réglementaire peut exiger une refonte progressive des pratiques opérationnelles.
L’intelligence artificielle améliorée peut offrir une interface client plus réactive et une personnalisation raffinée, mais les utilisateurs pourraient avoir besoin de s’adapter à moins d’interaction humaine. Dans l’ensemble, les banques peuvent voir des changements dans les méthodes d’engagement des clients.
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