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Standard Chartered et Ant International lancent une solution d’IA pour une gestion intelligente des trésoreries et des changes

il y a 12 heures

Standard Chartered et Ant International annoncent une nouvelle collaboration visant à déployer une solution innovante de gestion treasury et des changes (FX) alimentée par l’intelligence artificielle. Cette solution intègre le modèle Falcon Time-Series Transformer (TST) d’Ant International, basé sur une architecture de transformateur et comprenant près de 2 milliards de paramètres, avec le moteur d’aggrégation de liquidités (SCALE) de Standard Chartered. Ce partenariat s’inscrit dans le cadre du programme PathFin.ai de la Monetary Authority of Singapore (MAS), où les deux entreprises sont des institutions Pathfinder, illustrant l’essor de l’IA dans le secteur financier singapourien. Déjà partenaires sur des projets liés à la blockchain, les deux groupes s’associent désormais pour réduire les coûts liés aux changes et renforcer la gestion des risques pour Ant International et ses clients. L’intégration des deux plateformes permet un échange de données fluide et en temps réel, offrant des prévisions FX automatisées 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Cette solution, développée conjointement, fait partie du programme d’automatisation des changes de Standard Chartered, conçu pour accompagner les besoins en réservation multi-monnaies et en règlements internationaux en temps réel. Grâce à l’union du modèle Falcon TST et de SCALE, Standard Chartered parvient à prédire les expositions FX d’Ant International avec une précision supérieure à 90 %. Cela permet une gestion plus efficace des risques de change et une réduction significative des coûts de couverture pour les clients. Le modèle Falcon TST, alimenté par des algorithmes avancés de prévision de séries temporelles, analyse des ensembles historiques massifs pour anticiper les flux de trésorerie et les expositions FX à l’heure, au jour et à la semaine. Il est déjà utilisé pour traiter plus de 60 % des transactions d’Ant International impliquant un changement de devise, contribuant à réduire les coûts de change jusqu’à 60 % et les frais de gestion de liquidité jusqu’à 50 %. Le moteur SCALE de Standard Chartered, quant à lui, est une solution flexible de change permettant aux entreprises et institutions financières de fixer des taux de change garantis, 24h/24 et 7j/7, grâce au réseau étendu du groupe. Il renforce l’accès à la liquidité, diminue les risques liés aux changes et simplifie les règlements, favorisant des flux commerciaux transfrontaliers fluides. Madhu Menon, responsable mondial des ventes SC PrismFX chez Standard Chartered, souligne que cette collaboration marque une avancée majeure dans la gestion des risques et des coûts de change, notamment dans un contexte économique volatile. Kelvin Li, responsable des technologies de plateforme chez Ant International, ajoute que cette évolution renforce leur engagement à exploiter l’IA et la technologie pour offrir des solutions de paiement transfrontaliers de nouvelle génération. Les deux entreprises s’engagent à continuer d’innover pour répondre à la croissance exponentielle des transactions internationales, en proposant des solutions sécurisées, efficaces et intégrées. Cette alliance illustre une tendance claire vers l’automatisation intelligente de la trésorerie, où l’IA devient un levier stratégique pour la compétitivité mondiale. Évaluation : Cette collaboration représente une avancée significative dans l’application de l’IA à la gestion des risques financiers. Selon des experts du secteur, l’approche hybride combinant puissance de calcul de l’IA et expertise bancaire en liquidité est une référence pour l’avenir de la trésorerie internationale. Standard Chartered, avec son historique et sa présence renforcée à Singapour, et Ant International, leader dans les solutions techfin, sont bien positionnés pour influencer les standards du secteur. Leur succès pourrait inciter d’autres acteurs à adopter des modèles similaires, accélérant ainsi la transformation numérique du secteur financier.

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