L'influence de l'IA sur les banques centrales : politiques monétaires et processus de décision

L'intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont les banques centrales élaborent et mettent en œuvre les politiques monétaires. Grâce à la capacité de l'IA à analyser de vastes ensembles de données et à utiliser l'analyse prédictive pour prévoir les tendances économiques, les banques centrales peuvent prendre des décisions politiques plus précises et plus opportunes. Cet article examine l'influence de l'IA sur les politiques monétaires et les processus décisionnels des banques centrales, notamment le rôle de l'IA dans l'amélioration de la politique monétaire, la gestion des monnaies numériques, ainsi que les applications concrètes et les défis auxquels les banques centrales sont confrontées à l'ère de l'IA.

Principaux points à retenir

• L'intelligence artificielle transforme le secteur financier en permettant l'analyse prédictive, l'automatisation des transactions et l'amélioration du service à la clientèle. Les systèmes d'IA dans la finance devraient atteindre 97 milliards de dollars d'ici 2027.
• Les banques centrales exploitent de plus en plus l'IA pour améliorer la politique monétaire, gérer les monnaies numériques des banques centrales (CBDC) et améliorer l'efficacité opérationnelle, comme en témoignent des projets tels que le plan d'action de la BCE en matière d'IA et les initiatives du Hub d'innovation de la BRI.
• Si l'IA présente de nombreux avantages pour les banques centrales, notamment une efficacité accrue, une meilleure gestion des risques et des économies significatives, elle pose également des défis tels que les problèmes de qualité des données, les biais, les préoccupations éthiques et les risques de cybersécurité.
• Des cadres solides de gouvernance des données sont essentiels pour garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les modèles d'IA.

Comprendre l'intelligence artificielle dans le secteur financier

L'intelligence artificielle est passée d'un concept futuriste à une réalité qui remodèle le système financier à un rythme rapide. L'IA englobe une série de technologies, notamment les systèmes d'apprentissage automatique basés sur les données et les approches fondées sur des règles, qui permettent aux machines de simuler l'intelligence humaine, comme le raisonnement et la résolution de problèmes. Dans le secteur financier, l'IA est particulièrement puissante pour analyser de vastes ensembles de données afin de prédire les tendances et de prendre des décisions éclairées, ce qui en fait un outil inestimable pour les institutions et les marchés financiers.

L'IA transforme l'accumulation continue de données en ligne en produits à valeur économique grâce à une analyse sophistiquée, ce qui a un impact significatif sur les relations financières et monétaires.

L'adoption des systèmes d'IA dans le secteur des services financiers connaît une augmentation considérable. Les ventes de systèmes d'IA dans la finance devraient plus que doubler d'ici 2027, pour atteindre la somme stupéfiante de 97 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %. Cette croissance souligne la dépendance croissante à l'égard de l'IA pour l'intermédiation financière et l'impact transformateur qu'elle a sur le secteur financier. De l'amélioration du service à la clientèle à l'optimisation des stratégies de négociation, y compris le trading algorithmique, l'IA est en train de remodeler le paysage de la finance.

L'IA dans la finance

Dans le secteur financier, l'IA est en train de changer la donne. Les analyses prédictives alimentées par l'IA aident les institutions financières à prévoir les tendances du marché et le comportement des clients avec une précision sans précédent. Cette capacité est cruciale pour la stabilité financière, car elle permet aux institutions de prendre des décisions proactives basées sur des données. La négociation automatisée est une autre application importante de l'IA, où les algorithmes analysent les données du marché et exécutent les transactions sur la base de critères prédéterminés, optimisant ainsi les stratégies de négociation et minimisant l'erreur humaine.

L'IA révolutionne le service client dans le secteur des services financiers de plusieurs façons :

• Les chatbots pilotés par l'IA fournissent une assistance à la clientèle 24 heures sur 24, en rationalisant les interactions avec les clients et en améliorant l'expérience globale de ces derniers.
• L'IA joue un rôle essentiel dans la gestion des risques en identifiant les risques potentiels et en proposant des stratégies d'atténuation, protégeant ainsi le système financier.
• L'intégration de l'IA dans la finance améliore non seulement l'efficacité, mais contribue également à la stabilité et à la robustesse des marchés financiers.
• L'IA renforce l'intermédiation financière en améliorant les processus par lesquels les institutions financières facilitent les flux de fonds entre les épargnants et les emprunteurs, garantissant ainsi une allocation plus efficace des ressources.

Le rôle de l'IA dans les banques centrales

Les banques centrales utilisent l'IA pour améliorer divers aspects de leurs opérations, allant de l'amélioration de la politique monétaire à la gestion des monnaies numériques des banques centrales (CBDC). La capacité de l'IA à traiter de grands ensembles de données et à garantir la qualité des données grâce à des analyses en temps réel en fait un outil inestimable pour les banques centrales. Par exemple, la Banque centrale européenne (BCE) utilise l'IA pour améliorer la qualité des ensembles de données et renforcer les processus statistiques, ce qui permet de prendre des décisions politiques plus précises et plus rapides. L'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour des tâches telles que les prévisions d'inflation et les prévisions immédiates est de plus en plus courante dans les banques centrales.

L'IA apporte une valeur ajoutée économique en transformant les données en informations précieuses pour les banques centrales, ce qui peut avoir un impact significatif sur les relations financières et monétaires.

L'intégration de l'IA dans les banques centrales va au-delà de la formulation des politiques. Des initiatives comme Aurora et Raven, menées par le BIS Innovation Hub, étudient l'application de l'IA à la gestion des transactions numériques et au renforcement de la cyber-résilience. Ces initiatives soulignent le potentiel de l'IA à transformer l'économie numérique en rendant les transactions plus sûres et plus efficaces.

Les sous-sections suivantes approfondissent la manière dont l'IA améliore la politique monétaire, le rôle de l'IA dans les CBDC et des études de cas concrets de banques centrales utilisant l'IA.

Renforcer la politique monétaire

L'IA a transformé l'approche des banques centrales en matière de politique monétaire. En identifiant des modèles dans les données économiques plus efficacement que les méthodes traditionnelles, l'IA améliore la précision des décisions de politique monétaire, générant une valeur économique significative grâce à ses capacités d'analyse des données. La capacité d'analyser en temps réel les indicateurs économiques permet aux banques centrales de prendre des décisions plus opportunes et mieux informées dans le domaine de l'économie monétaire. Les modèles d'apprentissage automatique sont particulièrement aptes à gérer les non-linéarités dans les données, ce qui est essentiel pour des tâches telles que la prévision de l'inflation et la prévision immédiate du commerce mondial.

Par exemple, l'IA est utilisée par le personnel de la BCE pour prévoir l'inflation, en utilisant des techniques telles que l'extraction de données sur les prix à partir du web et l'utilisation de grands modèles de langage pour la classification des données. Cette analyse en temps réel aide à prendre des décisions politiques qui répondent aux conditions économiques actuelles, augmentant ainsi l'efficacité et l'efficience des opérations de banque centrale. L'utilisation de l'IA dans les processus statistiques améliore encore la qualité et la fiabilité des données économiques, ce qui permet de mettre en place des cadres politiques plus solides.

L'IA et les monnaies numériques des banques centrales (CBDC)

Le développement et la gestion des monnaies numériques des banques centrales (CBDC) et des transactions numériques apportent de nouveaux défis et de nouvelles opportunités pour les banques centrales, l'IA jouant un rôle central dans ce domaine. Des projets comme Aurora et Raven du BIS Innovation Hub utilisent l'IA pour résoudre les problèmes liés aux CBDC et aux transactions numériques, garantissant ainsi des économies numériques sûres et efficaces.

L'utilisation de l'IA dans ces projets démontre son potentiel :

• Renforcer la sécurité et l'efficacité des transactions numériques
• Améliorer la précision et la rapidité du traitement des transactions
• Détecter et prévenir les activités frauduleuses
• Assurer le suivi et l'analyse en temps réel des transactions numériques

L'IA joue un rôle crucial dans le façonnement de l'avenir des CBDC et des économies numériques, offrant de nouvelles possibilités aux banques centrales pour créer des systèmes financiers plus sûrs et plus efficaces.

La disponibilité et la gouvernance des données sont des facteurs clés pour une utilisation efficace de l'IA dans la gestion des CBDC. Les banques centrales doivent mettre en place des cadres solides de gouvernance des données pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans ce domaine. À mesure que les monnaies numériques se répandent, l'intégration de l'IA sera essentielle pour gérer la complexité des transactions numériques et garantir la stabilité du système financier.

Études de cas

Des études de cas pratiques offrent un aperçu précieux de la manière dont les banques centrales tirent parti de l'IA pour améliorer leurs opérations. La Banque centrale européenne (BCE) a élaboré un plan d'action en matière d'IA visant à faciliter l'adoption d'outils et d'infrastructures d'IA pour soutenir diverses tâches, notamment la classification des données, l'analyse économique et la communication. Par exemple, la BCE utilise l'IA pour automatiser la classification des données, rechercher les prix des produits en temps réel sur les sites web et aider les superviseurs bancaires à trouver et à analyser les articles de presse et les documents d'entreprise.

Les modèles d'apprentissage automatique utilisés par les services de la BCE pour prévoir l'inflation dans la zone euro ont donné des résultats prometteurs, dépassant souvent les méthodes de prévision traditionnelles. En outre, l'IA est utilisée pour nettoyer les données non structurées, ce qui permet aux humains de les comprendre et de les analyser plus facilement. Ces exemples illustrent l'impact significatif de l'IA sur les opérations des banques centrales, en améliorant la précision et l'efficacité des analyses économiques et des processus de prise de décision.

Avantages de l'IA pour les banques centrales

L'adoption de l'IA présente une myriade d'avantages pour les banques centrales, notamment le renforcement de leur efficacité opérationnelle, de leurs capacités de gestion des risques et de leur rentabilité. Grâce à l'IA, les banques centrales peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. En automatisant les tâches répétitives, l'IA permet aux ressources humaines de se concentrer sur des activités plus complexes et stratégiques, augmentant ainsi la productivité.

L'IA transforme également les données en informations exploitables, créant ainsi une valeur économique significative pour les opérations des banques centrales.

L'IA joue un rôle crucial dans l'amélioration de la stabilité financière :

• Améliorer l'évaluation des risques et la planification du capital
• Analyse de grands ensembles de données et identification des risques potentiels
• Permettre aux banques centrales de prendre des mesures proactives pour protéger le système financier
• Réduire les coûts opérationnels en minimisant le besoin de

Efficacité accrue

L'un des principaux avantages de l'IA pour les banques centrales est l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. L'IA améliore l'efficacité des processus statistiques des banques centrales en améliorant la qualité des ensembles de données et en permettant le traitement rapide de grands volumes de données. Par exemple, les grands modèles de langage (LLM) aident les banques centrales à gérer et à analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données.

En automatisant les tâches routinières, l'IA aide les banques centrales de la manière suivante :

• Réduire les taux d'erreur
• Améliorer la précision des opérations
• Permettre aux travailleurs humains de se concentrer sur des activités plus complexes et plus créatives

Économies de coûts

Le potentiel de réduction des coûts offert par l'IA est un autre avantage substantiel pour les banques centrales. En automatisant diverses tâches, l'IA réduit le besoin d'interventions manuelles, diminuant ainsi les coûts opérationnels. L'automatisation par l'IA permet d'optimiser les tâches routinières et répétitives, ce qui se traduit par des économies substantielles. Par exemple, l'IA peut automatiser les processus de collecte et de diffusion des données, ce qui réduit considérablement la nécessité d'une intervention humaine.

La mise en œuvre de l'automatisation pilotée par l'IA dans les banques centrales peut conduire à des réductions considérables des dépenses opérationnelles. La capacité à minimiser les coûts des processus manuels et à rationaliser les opérations fait de l'IA un outil précieux pour améliorer la rentabilité des opérations des banques centrales. Ces économies peuvent être réorientées vers des initiatives plus stratégiques, contribuant ainsi à l'efficience et à l'efficacité globales des banques centrales.

Risques et défis de l'IA dans les banques centrales

Malgré la multitude d'avantages, l'intégration de l'IA dans les banques centrales présente également plusieurs risques et défis. L'une des préoccupations majeures est la qualité des données utilisées dans les modèles d'IA. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des prédictions trompeuses ou nuisibles, ce qui nécessite des cadres de gouvernance des données robustes pour garantir la fiabilité des données. En outre, la dépendance à l'égard de quelques fournisseurs de modèles d'IA accroît les risques de dépendance à l'égard de tiers pour les institutions financières.

Un autre défi de taille est le risque de partialité et de problèmes éthiques dans le déploiement de l'IA. Les modèles d'IA peuvent refléter et perpétuer les préjugés présents dans les données d'apprentissage, ce qui entraîne des risques de décisions injustes et de discrimination algorithmique. En outre, la nature "boîte noire" des modèles d'IA, où le processus de prise de décision n'est pas transparent, amplifie les préoccupations éthiques et complique l'obligation de rendre compte.

Les risques de cybersécurité, y compris le risque systémique posé par l'IA, constituent également une menace importante, l'IA introduisant de nouvelles vulnérabilités telles que les attaques par injection rapide et les attaques par empoisonnement de données.

Questions relatives à la qualité des données

La qualité des données est une question cruciale pour les applications de l'IA dans les banques centrales. Les modèles formés sur des données de mauvaise qualité peuvent produire des prédictions trompeuses ou nuisibles, ce qui rend essentiels des cadres robustes de gouvernance des données. Les banques centrales doivent s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données utilisées dans les modèles d'IA afin d'éviter les pièges potentiels. Les modèles d'apprentissage automatique excellent à imposer une structure aux données non structurées, ce qui est crucial pour les applications d'IA des banques centrales.

Pour résoudre les problèmes de qualité des données, les banques centrales doivent investir dans des cadres de gouvernance des données solides qui garantissent l'exactitude, l'exhaustivité et la fiabilité des données utilisées dans les modèles d'IA. Cet investissement est essentiel pour maintenir l'intégrité des processus décisionnels fondés sur l'IA et garantir que les informations générées sont fiables et exploitables.

Préjugés et préoccupations éthiques

Le déploiement de l'IA dans les banques centrales pose d'importants problèmes de biais et d'éthique. Les modèles d'IA peuvent refléter et perpétuer les préjugés présents dans les données sur lesquelles ils sont formés. Cela pose des risques de décisions injustes et de discrimination algorithmique, qui peuvent exacerber les inégalités existantes. Les banques centrales doivent être vigilantes quant au potentiel de partialité de leurs systèmes d'IA et s'efforcer de garantir l'équité et l'égalité dans leurs processus de prise de décision.

La nature "boîte noire" des modèles d'IA, où le processus de prise de décision n'est pas transparent, complique encore ces préoccupations éthiques. Le manque d'explicabilité des modèles d'IA peut rendre difficile la responsabilisation des systèmes d'IA vis-à-vis de leurs décisions. Pour résoudre ces problèmes, les banques centrales doivent donner la priorité à la transparence et développer des mécanismes permettant de comprendre et d'expliquer comment les modèles d'IA parviennent à leurs conclusions. Cette transparence est essentielle pour maintenir la confiance du public et garantir un déploiement éthique de l'IA dans les banques centrales.

Risques liés à la cybersécurité

L'intégration de l'IA dans les banques centrales introduit également de nouveaux risques en matière de cybersécurité. Par exemple, les modèles d'IA sont vulnérables aux attaques par injection de données, où les attaquants créent des entrées conçues pour que les modèles se comportent de manière non intentionnelle. En outre, les attaques par empoisonnement de données, où des entités malveillantes altèrent les données d'apprentissage, constituent des menaces importantes pour l'intégrité des systèmes d'IA. Ces risques de cybersécurité soulignent la nécessité de mettre en place des mesures de sécurité solides pour protéger les modèles et les données d'IA.

L'IA peut également renforcer la cyber-résilience en aidant à la détection précoce des activités frauduleuses. Par exemple, le projet Aurora du BIS Innovation Hub explore l'utilisation de l'IA pour détecter les activités de blanchiment d'argent à partir des données de paiement. De même, le projet Raven utilise l'IA pour améliorer la cyber-résilience des banques centrales. Si l'IA introduit de nouveaux risques en matière de cybersécurité, elle offre également des outils puissants pour renforcer les défenses de cybersécurité et protéger le système financier.

L'avenir de l'IA dans les banques centrales

L'IA générative est porteuse d'un avenir prometteur pour les banques centrales, avec des similitudes potentielles avec des avancées technologiques historiques telles que la machine à vapeur et l'électricité en termes d'impact transformateur. La capacité de l'IA à accroître la productivité, à influer sur le marché du travail et à améliorer la stabilité financière en fait un outil essentiel pour les banques centrales. Toutefois, la vitesse d'adoption et de diffusion de l'IA dans les différents secteurs influencera considérablement son impact global sur la productivité.

Le potentiel de l'IA à remplacer et à compléter le travail humain introduit une incertitude quant à son impact global sur l'emploi. Si l'IA peut accroître sensiblement la productivité, ses implications plus larges sur les marchés du travail et la stabilité financière doivent être examinées avec attention. Les sous-sections suivantes examinent les avancées technologiques en matière d'intelligence artificielle et leurs implications plus larges pour les banques centrales.

Progrès technologiques

Les avancées technologiques dans le domaine de l'IA, telles que l'IA générative et les grands modèles de langage, représentent des progrès significatifs dans ce domaine. L'IA générative, qui crée un contenu semblable à celui d'un être humain, a le potentiel de révolutionner divers aspects de la banque centrale. Les grands modèles de langage sont désormais utilisés pour traiter des sources de données non traditionnelles telles que le texte, l'image et l'audio, ce qui améliore encore les capacités des systèmes d'IA.

Ces avancées technologiques peuvent considérablement augmenter la productivité en agissant comme des assistants de codage, en gérant des usines intelligentes autonomes et en fournissant des analyses économiques en temps réel. L'intégration de ces nouveaux outils dans les banques centrales peut favoriser l'innovation et l'efficacité, faisant de l'IA un atout indispensable pour les opérations futures des banques centrales.

Des implications plus larges

Les implications plus larges de l'IA sur la productivité, les marchés du travail et la stabilité financière sont profondes. L'IA peut exercer une pression à la baisse sur les prix en remplaçant la main-d'œuvre et en augmentant la productivité. Toutefois, cela signifie également qu'environ 25 % des emplois en Europe sont fortement exposés à l'automatisation par l'IA, ce qui pourrait entraîner des changements importants sur le marché du travail.

En outre, l'augmentation de la puissance de calcul nécessaire à l'IA pourrait faire grimper les coûts de l'énergie. Les banques centrales doivent tenir compte de ces implications plus larges lorsqu'elles intègrent l'IA dans leurs opérations, en veillant à ce que les avantages de l'IA soient équilibrés par rapport à ses défis et impacts potentiels sur l'économie et la société.

InvestGlass : La bonne solution pour l'intégration de l'IA

InvestGlass se distingue comme la solution parfaite pour intégrer l'IA dans la banque centrale. Elle offre une plateforme AI-CRM suisse basée sur le cloud, conçue pour répondre aux besoins uniques des institutions financières. Avec sa suite de fonctionnalités puissantes, y compris :

• Formulaire digitalisé
• CRM
• Gestion de portefeuille
• Automatisation sans code

InvestGlass offre une solution complète aux banques centrales qui cherchent à tirer parti de l'IA pour améliorer leur efficacité et leur productivité.

L'accent mis par la plateforme sur la sécurité des données et la conformité aux réglementations suisses garantit que les banques centrales peuvent confier leurs données sensibles à InvestGlass. Grâce à des techniques de cryptage avancées et à l'authentification multifactorielle, InvestGlass garantit les plus hauts niveaux de sécurité des données.

Les sous-sections suivantes donnent un aperçu détaillé d'InvestGlass, de ses avantages pour les banques centrales et d'une étude de cas hypothétique illustrant son impact.

Vue d'ensemble d'InvestGlass

InvestGlass est une plateforme suisse basée sur le cloud qui offre une gamme d'outils d'automatisation des ventes et un CRM conçu pour les professionnels à la recherche d'une solution Cloud Act non américaine. La plateforme comprend des fonctionnalités telles que :

• Formulaire digitalisé
• CRM
• Automatisation des ventes
• Gestion automatisée du portefeuille
• Automatisation du marketing
• Portail de service à la clientèle

InvestGlass supporte une configuration rapide avec AI, permettant aux utilisateurs d'importer rapidement des prospects et des contacts en utilisant un outil d'importation CSV.

La plateforme est hautement personnalisable, ce qui permet aux banques centrales de l'adapter à leurs besoins spécifiques. L'accent mis par InvestGlass sur la collaboration entre les départements et les équipes garantit que la technologie et les flux de travail sont unifiés, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle globale. Grâce à sa gamme complète de fonctionnalités et à l'accent mis sur la sécurité des données, InvestGlass est bien équipé pour soutenir les banques centrales dans leur parcours d'intégration de l'IA.

Avantages pour les banques centrales

InvestGlass présente de nombreux avantages pour les banques centrales, notamment en matière d'intégration numérique et de sécurité des données. La plateforme améliore les processus d'accueil numérique, garantissant une expérience client fluide et efficace. Cette amélioration est cruciale pour les banques centrales qui cherchent à accroître la satisfaction de leurs clients et à rationaliser leurs opérations.

En outre, InvestGlass offre les caractéristiques suivantes pour assurer la sécurité des données :

• Techniques de cryptage avancées
• Authentification multifactorielle
• Hébergement des données en Suisse pour se conformer à la réglementation suisse et éviter de dépendre des nuages américains et chinois.

Cet accent mis sur la sécurité des données fait d'InvestGlass un partenaire idéal pour les banques centrales qui cherchent à protéger leurs informations sensibles tout en tirant parti de l'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle.

Étude de cas

Considérez un scénario hypothétique dans lequel une banque centrale incorpore InvestGlass dans ses opérations pour promouvoir l'inclusion financière des participants au marché. La banque pourrait en tirer les avantages suivants :

• Réduction significative des délais d'accueil des clients
• Satisfaction accrue des clients
• Des opérations rationalisées
• Amélioration de l'efficacité globale des interactions avec les clients

La suite complète d'outils d'InvestGlass et l'accent mis sur la sécurité des données en font la solution idéale pour les banques centrales qui cherchent à améliorer leurs processus d'intégration numérique et à renforcer leur efficacité opérationnelle. En s'appuyant sur InvestGlass, les banques centrales peuvent assurer une intégration transparente de l'IA dans leurs opérations, en stimulant l'innovation et en améliorant la satisfaction des clients.

Résumé

L'IA transforme les banques centrales, offrant de nombreux avantages tels qu'une efficacité accrue, une meilleure gestion des risques et des économies, tout en présentant des défis tels que les risques pour la stabilité financière, les problèmes de qualité des données, les biais et les risques de cybersécurité. L'avenir de l'IA dans les banques centrales est prometteur, avec des avancées technologiques et des implications plus larges sur la productivité et les marchés du travail. InvestGlass se distingue comme la solution idéale pour l'intégration de l'IA, en fournissant une plateforme complète et sécurisée pour les banques centrales. À mesure que nous avançons, il sera essentiel pour l'évolution continue des banques centrales d'embrasser le potentiel de l'IA tout en relevant les défis qu'elle pose.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que InvestGlass ?

InvestGlass est une plateforme suisse basée sur le cloud qui fournit des outils d'automatisation des ventes et de CRM pour les professionnels à la recherche d'une solution Cloud Act non américaine.

Comment InvestGlass contribue-t-il à l'efficacité des ventes ?

InvestGlass contribue à l' efficacité des ventes en unifiant l'approche, l'engagement et l'automatisation au sein d'un CRM suisse simple et flexible, permettant ainsi aux équipes de vente de vendre plus efficacement.

Quelles sont les caractéristiques d'InvestGlass ?

InvestGlass offre des fonctionnalités telles que l' installation rapide de l'IA, la vente tout-en-un, l'automatisation de la prise de contact avec l'IA, le Digital Onboarding, le CRM, la gestion de portefeuille, l'automatisation sans code, l'automatisation du marketing, des fonctionnalités personnalisables, un processus d'approbation et un hébergement sur site ou dans le Swiss Cloud.

À qui s'adresse InvestGlass ?

InvestGlass convient aux entreprises en quête d'indépendance géopolitique et souhaitant bénéficier d'outils modernes tels que l'onboarding numérique et l'intelligence artificielle, ainsi qu'aux banques désireuses d'améliorer les opérations d'onboarding numérique et la satisfaction de leurs clients.

Où les données sont-elles hébergées pour InvestGlass ?

Les données d'InvestGlass sont hébergées en Suisse.