L’intelligence artificielle a révolutionné les processus de clearing et compensation en automatisant et en optimisant diverses tâches critiques. Par exemple, JPMorgan utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et traiter des volumes massifs de transactions en temps réel, réduisant ainsi les délais de traitement de plusieurs heures à quelques minutes. De même, la société de paiement Visa a intégré des technologies d’IA pour détecter et prévenir les fraudes dans les processus de compensation, améliorant la sécurité des transactions. L’IA permet également une meilleure gestion des risques grâce à l’analyse prédictive, comme l’a démontré les initiatives de Deutsche Börse qui utilisent des modèles avancés pour anticiper les défaillances de contrepartie, assurant ainsi une stabilité accrue du système financier.
L’adoption de l’IA dans le clearing et la compensation a significativement boosté les performances opérationnelles. Les institutions financières ont observé une réduction des coûts opérationnels allant jusqu’à 30 % grâce à l’automatisation des processus manuels et à l’optimisation des flux de travail. Par exemple, la plateforme de clearing de CME Group a intégré des solutions d’IA qui ont augmenté l’efficacité du traitement des transactions de 40 %. En termes de rapidité, l’IA a permis de diminuer le temps de règlement des transactions de 24 heures à quelques minutes, améliorant ainsi la liquidité et réduisant le risque de contrepartie. De plus, les analyses basées sur l’IA ont aidé les entreprises à augmenter leur capacité de traitement sans nécessiter une expansion proportionnelle des ressources humaines, contribuant à une meilleure rentabilité et à une compétitivité accrue sur le marché.
L’intelligence artificielle a résolu plusieurs problèmes clés dans le clearing et la compensation, notamment la gestion des risques, la fraude, et l’efficacité opérationnelle. L’un des principaux défis a été la détection précoce des anomalies et des fraudes. Grâce à des algorithmes de machine learning, les entreprises comme HSBC peuvent identifier des schémas de transactions suspectes avec une précision accrue, réduisant les pertes liées à la fraude de plus de 25 %. L’IA a également permis d’améliorer la gestion des risques en fournissant des analyses en temps réel et des prévisions plus précises des fluctuations du marché, limitant ainsi les expositions non désirées. En outre, l’automatisation des processus de reconciliation a éliminé les erreurs humaines et accéléré les cycles de règlement, répondant efficacement aux exigences croissantes en matière de conformité réglementaire. Enfin, l’IA a facilité l’intégration et le traitement de données hétérogènes provenant de différentes sources, permettant une vue unifiée et cohérente des opérations, essentielle pour une prise de décision stratégique informée.
L’implémentation de l’intelligence artificielle (IA) dans une PME nécessite un investissement initial variant en fonction de la complexité des solutions choisies. Les coûts principaux incluent l’acquisition de logiciels spécialisés, l’infrastructure informatique adaptée, et la formation du personnel. En moyenne, une PME peut envisager un budget allant de 10 000 à 100 000 euros. Des solutions cloud et des plateformes SaaS permettent de réduire les coûts en offrant des abonnements flexibles et évolutifs. De plus, les économies réalisées grâce à l’automatisation et l’optimisation des processus peuvent rapidement compenser l’investissement initial, offrant ainsi un retour sur investissement (ROI) attractif.
Le déploiement de l’IA dans une PME peut varier de quelques mois à une année, selon la portée du projet et la disponibilité des ressources. La phase initiale comprend l’analyse des besoins, la sélection des technologies appropriées, et la planification du projet, généralement sur 1 à 3 mois. Ensuite, l’intégration technique et le développement des solutions personnalisées peuvent prendre de 3 à 6 mois. Enfin, la phase de test et de formation du personnel nécessite environ 2 à 3 mois supplémentaires. Une gestion de projet efficace, incluant une collaboration étroite avec des experts en IA, est essentielle pour respecter les délais et assurer une mise en œuvre réussie.
Les PME face à l’implémentation de l’IA doivent surmonter plusieurs défis. Tout d’abord, le manque de compétences spécialisées en interne peut freiner le déploiement des solutions. La gestion des données représente également un enjeu majeur, nécessitant une qualité et une intégration optimales. De plus, les coûts initiaux peuvent constituer une barrière, bien que des options flexibles existent. La résistance au changement au sein des équipes et la nécessité d’adapter les processus opérationnels sont d’autres obstacles fréquents. Enfin, assurer la sécurité et la conformité des solutions d’IA avec les réglementations en vigueur est crucial pour éviter les risques juridiques et réputationnels.
Avant l’implémentation de l’IA, une PME de services comptables traitait manuellement environ 500 dossiers par mois, avec un délai de traitement moyen de 10 jours et des coûts opérationnels élevés en raison des tâches répétitives. Après l’adoption de solutions d’IA pour l’automatisation des tâches administratives et l’analyse prédictive, le nombre de dossiers traités a augmenté de 50 %, le délai de traitement a été réduit à 2 jours, et les coûts opérationnels ont diminué de 25 %. De plus, la précision des analyses financières s’est améliorée, permettant à l’entreprise d’offrir des services plus qualitatifs et d’augmenter sa satisfaction client. Cette transformation a également libéré du temps pour le personnel, qui peut désormais se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, renforçant ainsi la compétitivité de l’entreprise sur le marché.
L’intégration technique de l’intelligence artificielle dans les processus de clearing et de compensation a été globalement positive, bien que confrontée à certains défis. JPMorgan a rapporté une amélioration significative de la rapidité et de l’efficacité du traitement des transactions grâce à l’automatisation des algorithmes d’apprentissage automatique. Cependant, l’entreprise a également souligné la nécessité d’une infrastructure informatique robuste pour gérer les volumes de données massifs.
Visa, en intégrant des technologies d’IA pour la détection des fraudes, a observé une réduction des incidents frauduleux de plus de 30 %, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs. Deutsche Börse a quant à elle bénéficié d’une meilleure gestion des risques grâce aux modèles prédictifs, malgré des coûts initiaux élevés liés au déploiement des solutions avancées.
Pour les PME, l’adoption de l’IA a souvent nécessité une collaboration étroite avec des fournisseurs de technologie pour assurer une intégration fluide. Les retours montrent que, bien que le coût initial puisse être un obstacle, les bénéfices à long terme en termes de réduction des coûts opérationnels et d’amélioration de la performance justifient l’investissement. Les entreprises ont également noté l’importance de la formation continue du personnel pour maximiser l’efficacité des solutions d’IA déployées.
L’interaction entre les humains et les machines a été un aspect crucial de l’intégration de l’IA dans les processus de clearing et de compensation. Chez JPMorgan, les analystes financiers travaillent en synergie avec les algorithmes d’IA, utilisant les analyses prédictives pour prendre des décisions stratégiques plus éclairées. Cette collaboration a permis de réduire les erreurs humaines tout en augmentant la précision des transactions.
Visa a développé des systèmes d’IA qui assistent les équipes de sécurité en fournissant des alertes en temps réel sur les transactions suspectes. Les opérateurs humains peuvent ainsi se concentrer sur les cas les plus critiques, améliorant l’efficacité globale de la détection des fraudes. Deutsche Börse, quant à elle, a mis en place des dashboards interactifs où les gestionnaires de risques peuvent visualiser les données analysées par l’IA et ajuster les paramètres en fonction des insights obtenus.
Pour les PME, l’interaction humain-machine se manifeste principalement par l’automatisation des tâches répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, une entreprise de services comptables utilisant l’IA peut déléguer la saisie des données et la réconciliation des comptes à des systèmes automatisés, laissant aux comptables le temps d’analyser les résultats et de conseiller les clients.
Les retours d’expérience montrent que, bien que l’IA optimise les processus, il reste essentiel de maintenir une interaction humaine pour superviser et affiner les systèmes. La formation des employés à utiliser efficacement les outils d’IA et à interpréter les résultats générés est indispensable pour tirer pleinement parti des avantages de l’intelligence artificielle.
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Le clearing et la compensation sont des processus essentiels dans les marchés financiers permettant de valider, d’ajuster et de finaliser les transactions entre les parties. Le clearing implique la vérification et la confirmation des transactions, tandis que la compensation assure que les obligations financières sont respectées, réduisant ainsi les risques de contrepartie.
L’intelligence artificielle (IA) est utilisée dans le clearing et la compensation pour automatiser les processus, améliorer la précision des transactions, détecter les anomalies et optimiser la gestion des risques. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données en temps réel, facilitant ainsi la prise de décision et la réduction des délais de traitement.
Les principaux avantages de l’IA dans ce domaine incluent une efficacité accrue, une réduction des erreurs humaines, une meilleure gestion des risques, une détection proactive des fraudes et une optimisation des coûts opérationnels. De plus, l’IA permet une analyse prédictive, aidant les institutions financières à anticiper les tendances du marché et à adapter leurs stratégies en conséquence.
Des plateformes de clearing utilisent l’IA pour automatiser le rapprochement des transactions, tandis que des systèmes de compensation s’appuient sur des algorithmes pour évaluer la solvabilité des contreparties en temps réel. Par ailleurs, des outils d’IA sont déployés pour surveiller les activités suspectes, détecter les fraudes et assurer la conformité réglementaire.
Les principaux défis incluent la gestion et la qualité des données, l’intégration des systèmes existants avec les nouvelles technologies d’IA, la conformité aux régulations strictes du secteur financier, ainsi que la nécessité de former le personnel aux nouvelles compétences requises par l’adoption de l’IA.
L’IA améliore la gestion des risques en analysant rapidement de vastes ensembles de données pour identifier les tendances et les anomalies qui pourraient indiquer des risques potentiels. Les modèles prédictifs permettent d’anticiper les défaillances de contrepartie et d’évaluer l’impact des fluctuations du marché, facilitant ainsi des décisions plus informées et proactives.
L’IA augmente l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives, réduisant ainsi les délais de traitement et les coûts. Elle permet également d’optimiser les flux de travail, d’améliorer la précision des transactions et de libérer les employés pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, telles que l’analyse stratégique et la gestion des relations clients.
Les technologies d’IA couramment utilisées incluent l’apprentissage automatique (machine learning) pour l’analyse prédictive, le traitement du langage naturel (NLP) pour l’analyse des documents et des communications, les réseaux de neurones pour la détection des anomalies, et les systèmes experts pour l’automatisation des processus décisionnels.
L’IA aide à assurer la conformité réglementaire en automatisant la surveillance des transactions, en détectant les activités suspectes et en générant des rapports conformes aux exigences légales. Les algorithmes d’IA peuvent également interpréter les changements réglementaires et adapter les processus internes pour répondre aux nouvelles normes, réduisant ainsi le risque de non-conformité.
Les retours sur investissement de l’IA dans ce domaine se manifestent par des économies de coûts opérationnels, une réduction des erreurs et des fraudes, une accélération des délais de traitement, et une amélioration de la satisfaction client. De plus, une gestion des risques plus efficace peut prévenir des pertes financières importantes, renforçant ainsi la stabilité financière de l’institution.
Pour débuter avec l’IA dans le clearing et la compensation, il est essentiel de définir clairement les objectifs, de sélectionner les bons cas d’usage, et de s’assurer de la disponibilité de données de qualité. Il est également important de choisir les technologies appropriées et de collaborer avec des experts en IA. Enfin, il convient de former le personnel et de mettre en place une stratégie de gestion du changement pour intégrer efficacement l’IA dans les processus existants.
L’IA renforce la sécurité des transactions en utilisant des algorithmes avancés pour détecter les comportements anormaux et les tentatives de fraude en temps réel. Elle permet également d’optimiser les protocoles de chiffrement et de vérifier l’authenticité des transactions, réduisant ainsi les risques de cyberattaques et de violations de données sensibles.
L’IA facilite l’automatisation des processus en identifiant les tâches répétitives et chronophages qui peuvent être gérées par des systèmes automatisés. Les robots logiciels (RPA) alimentés par l’IA peuvent exécuter ces tâches avec une précision élevée, tandis que les algorithmes d’apprentissage continu permettent d’améliorer constamment les performances et l’efficacité des processus automatisés.
Parmi les outils d’IA recommandés, on trouve les plateformes de machine learning telles que TensorFlow et PyTorch pour le développement de modèles prédictifs, les solutions de RPA comme UiPath et Automation Anywhere pour l’automatisation des tâches, ainsi que des outils spécialisés en analyse de données et en détection des fraudes comme SAS et Palantir.
Les données sont cruciales pour l’implémentation de l’IA, car elles alimentent les algorithmes et déterminent la précision des modèles prédictifs. Il est essentiel de disposer de données complètes, de haute qualité et bien structurées, ainsi que de mettre en place des protocoles de gestion des données robustes pour garantir la fiabilité et la pertinence des analyses effectuées par l’IA.
Les futurs développements de l’IA dans ce domaine incluent l’amélioration des capacités d’analyse en temps réel, l’intégration de l’IA avec les technologies blockchain pour une transparence accrue, le développement de modèles prédictifs plus sophistiqués pour une gestion des risques encore plus précise, et l’adoption de l’IA explicable pour garantir la transparence et la compréhension des décisions automatisées.
L’IA aide à réduire les coûts opérationnels en automatisant les tâches manuelles, en optimisant les processus pour une efficacité maximale, et en minimisant les erreurs qui peuvent entraîner des coûts supplémentaires. De plus, l’IA permet de mieux gérer les ressources humaines en libérant le personnel des tâches répétitives, permettant ainsi de concentrer les efforts sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Des institutions financières renommées ont réussi à implémenter l’IA pour automatiser le traitement des transactions, réduire le temps de compensation, et améliorer la détection des fraudes. Par exemple, certaines banques utilisent des systèmes d’IA pour surveiller en temps réel les transactions et identifier les activités suspectes, ce qui a considérablement réduit les pertes liées à la fraude et amélioré la conformité réglementaire.
Contrairement à l’automatisation traditionnelle qui suit des règles préétablies, l’IA apporte une capacité d’apprentissage et d’adaptation. Les systèmes basés sur l’IA peuvent analyser des données complexes, détecter des schémas non évidents et améliorer leurs performances au fil du temps sans intervention humaine, offrant ainsi une flexibilité et une intelligence supérieures par rapport aux solutions d’automatisation classiques.
Le succès de l’IA dans ce domaine peut être évalué en mesurant des indicateurs clés de performance tels que la réduction des délais de traitement, l’augmentation de la précision des transactions, la diminution des coûts opérationnels, l’amélioration de la détection des fraudes, et la satisfaction des clients. Il est également important de suivre l’impact sur la gestion des risques et la conformité réglementaire.
L’IA transforme les emplois dans ce secteur en automatisant les tâches répétitives, ce qui peut réduire le besoin en personnels pour ces activités. Cependant, elle crée également de nouvelles opportunités pour des rôles spécialisés dans la gestion, l’analyse et le développement de solutions d’IA. Les professionnels devront acquérir de nouvelles compétences pour collaborer efficacement avec les technologies d’IA.
Assurer la transparence des algorithmes d’IA implique de choisir des modèles explicables, de documenter les processus de décision, et de mettre en place des audits réguliers pour vérifier le fonctionnement des algorithmes. Il est également essentiel de communiquer clairement les critères et les données utilisés par l’IA aux parties prenantes, afin de garantir la confiance et la responsabilité dans les décisions automatisées.
L’IA permet de personnaliser les services en analysant les besoins spécifiques des clients et en adaptant les solutions en conséquence. Elle peut identifier les préférences des clients, anticiper leurs besoins futurs et proposer des services sur mesure, améliorant ainsi l’expérience client et renforçant la fidélité des utilisateurs.
Les meilleures pratiques incluent une planification stratégique claire, une compréhension approfondie des processus existants, une gestion rigoureuse des données, la sélection des technologies adaptées, l’implication des parties prenantes, et la formation continue du personnel. Il est également crucial d’adopter une approche itérative, en testant et en ajustant les solutions d’IA de manière continue pour maximiser leur efficacité.
L’IA améliore la réconciliation des transactions en automatisant la comparaison des données entre les différentes parties, en identifiant rapidement les écarts et en proposant des résolutions automatiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent apprendre des modèles de transactions précédentes pour détecter des anomalies et minimiser les erreurs, rendant le processus plus rapide et plus précis.
L’intégration de l’IA avec les systèmes existants est essentielle pour garantir une transition fluide et tirer pleinement parti des capacités de l’IA. Une intégration réussie permet de combiner les données et les fonctionnalités des systèmes actuels avec les nouvelles technologies d’IA, améliorant ainsi l’efficacité, la cohérence des données et la continuité des opérations.
L’IA stimule l’innovation en permettant le développement de nouvelles solutions qui optimisent les processus, améliorent la sécurité et offrent des services avancés. Elle facilite également la création de produits financiers innovants, en intégrant des capacités de prédiction et d’analyse avancées, et en ouvrant la voie à de nouvelles approches pour la gestion des transactions et des risques.
L’utilisation de l’IA peut avoir des impacts environnementaux positifs en optimisant les ressources informatiques et en réduisant les besoins en papier grâce à la digitalisation des processus. Cependant, il est également important de considérer la consommation énergétique des infrastructures de calcul nécessaires au fonctionnement des algorithmes d’IA, en adoptant des solutions durables et écoénergétiques.
L’IA peut aider à la gestion des litiges en automatisant l’analyse des documents et des transactions, en identifiant les causes sous-jacentes des différends et en proposant des solutions basées sur des données historiques. Les chatbots et les assistants virtuels peuvent également gérer les communications initiales, facilitant une résolution plus rapide et plus efficace des litiges.
Les aspects éthiques incluent la transparence des algorithmes, la protection des données personnelles, l’évitement des biais dans les modèles d’IA, et la responsabilité des décisions automatisées. Il est crucial d’établir des cadres éthiques solides et de veiller à ce que l’IA soit utilisée de manière équitable et responsable, respectant les droits des individus et les normes réglementaires.
La performance des systèmes d’IA peut être mesurée en évaluant des indicateurs tels que la précision des prédictions, le taux de détection des anomalies, le temps de traitement des transactions, la réduction des coûts, et la satisfaction des utilisateurs. Des tests réguliers, des audits et des ajustements continus des modèles sont nécessaires pour maintenir et améliorer la performance des systèmes d’IA.
L’IA améliore la compétitivité des institutions financières en offrant des services plus rapides, plus sécurisés et plus personnalisés. Elle permet également d’innover dans les produits et les services, d’optimiser les opérations et de réduire les coûts, positionnant ainsi les institutions financières en tête du marché face à des concurrents qui n’adoptent pas ces technologies avancées.
Les cadres réglementaires incluent des directives sur la protection des données, la transparence des algorithmes, la responsabilité des décisions automatisées et la conformité aux normes anti-fraude. Les institutions doivent se conformer aux régulations locales et internationales, telles que le RGPD en Europe, et suivre les recommandations des organismes de régulation financière pour assurer une utilisation légale et éthique de l’IA.
L’IA favorise la collaboration en facilitant le partage et l’analyse des données en temps réel, en offrant des outils de communication avancés et en permettant une meilleure coordination des processus. Les plateformes basées sur l’IA peuvent intégrer les intérêts et les besoins de toutes les parties prenantes, améliorant ainsi la transparence, la confiance et l’efficacité des interactions.
L’IA optimise la gestion des liquidités en analysant les flux de trésorerie en temps réel, en prévoyant les besoins futurs et en automatisant les ajustements nécessaires. Cela permet aux institutions financières de maintenir un équilibre optimal entre les actifs et les passifs, réduisant ainsi les coûts de financement et améliorant la rentabilité.
L’IA améliore la qualité des données en automatisant la collecte, le nettoyage et la validation des informations, réduisant ainsi les erreurs humaines et les incohérences. Les algorithmes d’IA peuvent identifier et corriger automatiquement les anomalies, assurer l’intégrité des données et garantir qu’elles sont à jour et pertinentes pour les processus de clearing et de compensation.
L’IA augmente la rapidité des transactions en automatisant les processus de vérification et de validation, réduisant ainsi les délais de traitement. Les systèmes d’IA peuvent traiter simultanément de grandes quantités de transactions, accélérant la compensation et le règlement, et permettant ainsi une finalisation quasi instantanée des opérations financières.
Les éléments clés incluent une stratégie claire et alignée sur les objectifs métiers, une gestion efficace des données, la sélection des technologies appropriées, l’implication des parties prenantes, la formation du personnel, et la mise en place de mesures de sécurité robustes. De plus, il est essentiel d’adopter une approche itérative, en évaluant continuellement les performances et en ajustant les modèles d’IA pour répondre aux besoins évolutifs.
L’IA renforce la transparence en fournissant des analyses détaillées et des rapports en temps réel sur les transactions et les processus. Elle permet une traçabilité complète des opérations, facilitant l’audit et la surveillance. De plus, les tableaux de bord interactifs et les visualisations de données offrent une vue claire et compréhensible des activités, améliorant la transparence pour toutes les parties prenantes.
Les coûts incluent l’acquisition des technologies d’IA, le développement ou l’achat de modèles spécifiques, la formation du personnel, l’intégration avec les systèmes existants, et la maintenance continue des solutions. Il peut également y avoir des coûts liés à la gestion des données et à la conformité réglementaire. Cependant, ces investissements sont souvent compensés par les gains d’efficacité, la réduction des erreurs et les économies opérationnelles à long terme.
L’IA influence la prise de décision stratégique en fournissant des insights basés sur l’analyse de grandes quantités de données, en identifiant les tendances du marché et en prévoyant les évolutions futures. Les décideurs peuvent s’appuyer sur ces informations pour élaborer des stratégies informées, optimiser les opérations et identifier de nouvelles opportunités de croissance, renforçant ainsi la compétitivité de l’organisation.
Sites internet de référence
– The Clearing House – [theclearinghouse.org](https://www.theclearinghouse.org/) : Informations et ressources sur le clearing et la compensation, incluant l’impact de l’IA.
– European Central Bank (ECB) – [ecb.europa.eu](https://www.ecb.europa.eu/) : Publications et études sur les technologies financières et l’intelligence artificielle dans les services de paiement.
– Finextra – [finextra.com](https://www.finextra.com/) : Actualités et analyses sur l’IA dans le secteur financier, y compris le clearing et la compensation.
– McKinsey & Company – [mckinsey.com](https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence) : Rapports et articles sur l’application de l’IA dans les services financiers.
– International Swaps and Derivatives Association (ISDA) – [isda.org](https://www.isda.org/) : Ressources sur les technologies émergentes dans le clearing et la compensation.
Livres
– « Artificial Intelligence in Finance » de Yves Hilpisch : Exploration des applications de l’IA dans les services financiers, incluant le clearing.
– « AI for Banking, Financial Services, and Insurance » de Tony Boobier : Guide complet sur l’intégration de l’IA dans les services financiers.
– « Machine Learning for Asset Managers » de Marcos López de Prado : Techniques de machine learning applicables à la gestion d’actifs et aux processus de clearing.
– « FinTech Innovation » de Paolo Sironi : Analyse des innovations technologiques dans la finance, avec un focus sur l’IA et le clearing.
Vidéos
– Webinars de la Banque des Règlements Internationaux (BRI) : Webinaires sur l’IA et l’innovation dans le clearing et la compensation.
– Conférences de Money 20/20 sur YouTube : Sessions dédiées à l’IA dans les infrastructures financières.
– TED Talks : Présentations sur l’IA dans la finance, disponibles sur [YouTube](https://www.youtube.com/).
– Vidéos de McKinsey & Company sur l’IA : Analyses et études de cas disponibles sur leur chaîne YouTube.
Podcasts
– « AI in Business » par Dan Faggella : Discussions sur l’application de l’IA dans divers secteurs, y compris la finance.
– « Fintech Insider » par 11:FS : Épisodes dédiés aux technologies financières et à l’IA dans le clearing.
– « The AI Alignment Podcast » : Conversations sur l’IA et son impact sur les infrastructures financières.
– « Rebank: Banking the Future » : Podcasts sur les innovations dans le secteur bancaire, incluant l’IA dans le clearing.
Événements et conférences
– Sibos (organisé par SWIFT) : Conférence annuelle sur les services bancaires, y compris les technologies d’IA dans le clearing.
– Paris Fintech Forum : Événements dédiés aux technologies financières en Europe, avec des sessions sur l’IA.
– AI in Finance Summit : Conférence internationale sur l’usage de l’IA dans le secteur financier.
– Money 20/20 : Événements mondiaux sur les innovations financières, avec des tracks sur l’intelligence artificielle.
– Finovate : Série de conférences présentant les dernières innovations technologiques en finance, incluant l’IA dans le clearing.
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