L'IA peut-elle aider à anticiper les besoins de liquidité et les flux de trésorerie des clients ?

L'amélioration de la prévision des flux de trésorerie représente l'un des apports les plus tangibles de l'IA. Chez J.P. Morgan, des réseaux de neurones et des forêts aléatoires intègrent données comptables, indicateurs économiques et informations non structurées (actualité, réseaux sociaux) et réduisent de moitié l'erreur de prévision par rapport aux méthodes traditionnelles.

Ces modèles simulent des scénarios de marché variés : hausse des taux d'intérêt, ralentissement économique, chocs sectoriels. En testant la résilience d'un patrimoine face à ces stress tests, ils permettent d'anticiper les besoins de liquidité et de planifier des décaissements optimisés, assurant ainsi la pérennité financière du client.