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Cas d’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) dans le secteur bancaire

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Ceci est un blog sur l’avenir de l’IA et de l’apprentissage automatique, et sur la façon dont les technologies de pointe façonneront l’avenir du secteur bancaire et financier

Saviez-vous que JPMorgan, Bank of America et Morgan Stanley ont massivement investi dans le machine learning pour développer des conseillers en investissement automatisés ?

Cela ne s’arrête pas là. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont largement utilisés dans le secteur bancaire pour la surveillance financière, la gestion des risques, le marketing, la rétention, la gestion des données, l’automatisation des processus, le trading algorithmique, etc.

Une enquête récente menée auprès de 34 grandes banques dans plusieurs zones géographiques (États-Unis, UE, Singapour, Afrique, Australie, Inde) a révélé que 27 de ces 34 banques ont mis en œuvre l’intelligence artificielle dans les fonctions de front-office, notamment en tant que chatbots et assistants virtuels. Certaines des banques les plus importantes dans cet espace dans toutes les régions sont Bank of America, OCBC, ABN Amro, YES BANK, etc.

Aux États-Unis, toutes les grandes banques expérimentent l’ intelligence artificielle pour améliorer leurs activités d’au moins quatre manières : pour rendre les interactions avec les clients plus fluides ; réduire la fraude et le blanchiment d’argent; améliorer la déclaration fiscale ; et d’automatiser les rapports réglementaires pour se conformer à la loi.

Examinons certaines des façons dont l’IA et le ML façonneront le secteur bancaire et financier :

L'avenir de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire

IA et ML dans le secteur bancaire : cas d’utilisation du front office

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique vont être un élément essentiel de l’avenir de la finance. Ils aideront les banques à analyser les données, à prédire le comportement des clients et à personnaliser les services financiers.

Nous allons assister à un changement fondamental dans le fonctionnement des services financiers vers une banque basée sur les données . Au cours des cinq prochaines années, de nombreux processus bancaires vont changer grâce à l’intelligence artificielle et aux technologies d’apprentissage automatique.

  • Chatbots conversationnels et assistants virtuels

Les consommateurs veulent interagir avec leurs banques de manière plus conversationnelle. Ils veulent le même niveau de service client que celui qu’ils reçoivent d’Amazon, Netflix et Uber. L’avènement des chatbots et des assistants virtuels contribue à rendre cela possible dans le secteur bancaire.

Tout comme les consommateurs s’attendent à un niveau de service client plus élevé de la part d’autres secteurs, ils l’attendent également de leurs banques. Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir des conseils 24 heures sur 24 aux clients sur des questions telles que les soldes des comptes bancaires et d’autres transactions. Ils peuvent également permettre aux clients d’envoyer de l’argent en utilisant un langage conversationnel.

  • Analyse du sentiment client

Avec l’avènement du Big Data et de l’apprentissage automatique, l’analyse des sentiments des clients est un domaine clé pour les banques dans l’application de l’IA. Les banques ont déjà accès à une multitude de données sur leurs clients, mais la plupart de ces données ne sont pas structurées et sont donc difficiles à comprendre pour les ordinateurs. L’IA, cependant, peut donner un sens à ces données et en tirer de nouvelles informations.

Par exemple, lorsqu’un client appelle le service d’assistance avec un problème, un système d’IA peut analyser ce qu’il dit et identifier les émotions qu’il exprime en temps réel. Cela permet aux banques de déterminer si leur personnel résout efficacement les problèmes, ainsi que de prendre des mesures s’ils n’apaisent pas les inquiétudes de leurs clients.

Ces systèmes peuvent également être utilisés pour analyser les publications sur les réseaux sociaux et autres commentaires des clients. En identifiant des modèles dans ce que les gens disent de leur banque en ligne, les banques peuvent utiliser l’IA pour prédire comment les clients réagiront à des événements particuliers – comme le lancement d’un nouveau produit ou service – ou même aux changements des conditions du marché qui pourraient les affecter.

  • ML-Driven Underwriting Processes

While analyzing the creditworthiness of a customer, if they do not have a credit history with the bank, it can be annoying. Big data and ML analyze 10,000+ data points which help assess how credit-worthy they are. Thereby, it makes it possible to give pre-approved loans to a huge mix of customers, even students and those who are self-employed.

Even in the case of corporate lending, AI based underwriting will be able to simplify this complex process, analyze market trends, identify risks in lending, behavior in the future, the likelihood of fraud, etc.

Here is a short explainer video of our solution HALO – An analytics product with AI/ML capability, aimed at data-driven automated credit decisions for banks and financial institutions. With HALO, lending businesses can now reduce the overall credit cost by improving the quality of loan disbursals. Enter the world of AI-Powered lending – HALO.

  • Services bancaires personnalisés

“Le plus grand avantage de l’IA et de l’apprentissage automatique est la personnalisation. Je pense qu’une banque du futur devrait être en mesure de fournir des informations, des alertes et des recommandations adaptées aux objectifs financiers d’un individu, en fonction de ses habitudes de dépenses, de ses plans d’épargne et d’investissement actuels, de ses portefeuilles d’assurance maladie et d’autres facteurs.

À l’heure actuelle, l’IA en est aux premiers stades de développement et de mise en œuvre dans le secteur bancaire. Par exemple, certaines banques utilisent déjà l’analyse prédictive pour déterminer et prédire les besoins financiers des clients.

Ce n’est que la première étape vers une banque personnalisée , car les banques doivent savoir comment les clients souhaitent être adressés avant de pouvoir leur proposer des services personnalisés. Beaucoup de travail doit être fait ici. Les banques ont besoin d’une tonne de données fragmentées entre différents systèmes et départements. Cela doit être réuni avec l’ aide de l’intelligence artificielle afin qu’elle puisse exploiter ces informations et fournir des informations ou des conseils pertinents à un client.

Voici un bref aperçu de la “banque personnalisée” de notre directeur principal – Intelligence d’affaires et analytique, Rajkumar Purushothaman, pour avoir construit le pont entre la banque numérique et la banque physique.

IA et ML dans le secteur bancaire : cas d’utilisation du back-office

  • Automatisation intelligente

Les solutions ML remplaceront une grande partie du travail manuel en automatisant les tâches manuelles à l’aide d’une automatisation intelligente des processus. Certains des exemples d’automatisation des processus dans le secteur bancaire qui sont possibles sont l’automatisation de la paperasserie, les chatbots, la gamification de la formation des employés, etc. Cela réduit non seulement les coûts, mais améliore également l’expérience du client, tout en permettant aux banques d’étendre leurs opérations.

Découvrez quelques-uns des cas d’utilisation pour lesquels nous aidons nos partenaires bancaires.

  • Integrated Command & Control Systems

In today’s financial services world, banks and other financial institutions have to deal with not only their own data but also the data of third parties. The problem with this is that it creates silos of data that are not integrated into a single source of truth system. This is a big issue because it means that banks are not able to analyze all the data they have in order to make better decisions.

In order to create these single source of truth systems, data engineering and machine learning algorithms can be used to integrate the different sources of data together. This is called as Integrated Command & Control Center. The benefit of this approach is that it allows banks to make better decisions based on all their available data rather than just a subset.

IA et ML dans le secteur bancaire : cas d’utilisation du trading et de la gestion de portefeuille

  • Gestion de patrimoine et de portefeuille

Les systèmes basés sur l’IA peuvent même déterminer qui pourraient être ses investisseurs potentiels en fonction de leur salaire et de leur comportement en matière de dépenses. Il est également capable d’évaluer les tendances du marché et de choisir les bons fonds en fonction de leur portefeuille. La meilleure partie à ce sujet est que cela peut être fait virtuellement, sans avoir à mettre les pieds dans votre succursale.

Les fonds communs de placement ? Dépôts fixes? Tout cela et plus encore peut être fait dans le confort de votre maison. Vous pouvez remercier AI et ML pour cela.

  • Commerce algorithmique

De toute évidence, l’apprentissage automatique est l’avenir du trading. Le trading algorithmique – des plateformes de trading qui utilisent des ordinateurs pour effectuer des transactions – peut être plus efficace et plus précis que les vrais traders en direct et présente de nombreux autres avantages.

Alors que la plupart des gens connaissent le trading algorithmique, nous assistons également à l’essor des algorithmes d’apprentissage automatique dans le secteur bancaire. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fonctionner à grande échelle – ils n’ont pas besoin d’un data scientist pour leur dire ce qu’ils sont censés faire. Ils peuvent examiner des millions de points de données à la fois et tirer des conclusions beaucoup plus précises que ne le pourraient jamais les commerçants ordinaires.

En utilisant l’apprentissage automatique , les banques peuvent élargir leurs horizons au-delà des modèles de risque traditionnels et se concentrer sur les domaines les plus rentables en ce moment.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire

IA et ML dans le secteur bancaire : cas d’utilisation de la conformité réglementaire ( RegTech ) et de la supervision ( SupTech )

  • Cybersécurité et lutte contre le blanchiment d’argent

Une intégration innovante de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire rendra certainement les services bancaires plus sûrs dans un avenir proche. L’utilisation de l’IA et du ML aidera le secteur des services financiers à améliorer ses opérations de cybersécurité et de lutte contre le blanchiment d’argent.

Un grand nombre de banques mettent en œuvre des technologies d’IA et de ML pour identifier toute transaction suspecte ou inhabituelle pouvant être liée à des activités de blanchiment d’argent. On s’attend à ce que l’utilisation des technologies d’ IA et de ML augmente considérablement dans les années à venir.

L’intégration de ces technologies est sûre de fournir un service plus rationalisé, économisant du temps, de l’argent et de la main-d’œuvre. En outre, cela contribuera également à renforcer les systèmes de sécurité des banques, des entreprises et des particuliers afin de prévenir les cyberattaques contre leurs institutions, leurs réseaux et leurs comptes.

  • Détection de fraude alimentée par l’IA

Les algorithmes ML ont la capacité de détecter la fraude en parcourant des millions de points de données. Il améliore la qualité des approbations en temps réel tout en réduisant le nombre de faux rejets. S’il y a un comportement suspect de certains comptes bancaires, il les identifiera en temps réel au lieu de les détecter après le crime.

Pour chaque dollar que les institutions financières perdent à cause des fraudes, les frais de recouvrement sont d’au moins 2,92 $. C’est là que l’IA et le ML peuvent créer une énorme brèche dans le secteur bancaire. Bien que les banques aient des systèmes de surveillance, ils sont généralement basés sur les données de paiement précédentes. L’algorithme alimenté par ML utilise de grandes quantités d’ensembles de données de transactions par carte de crédit et il peut facilement étiqueter les événements comme fraude par rapport à non-fraude.

Conclusion:

Bien que l’IA et le ML en soient encore à leurs balbutiements dans le secteur bancaire, nous pouvons certainement espérer qu’ils seront encore plus largement adoptés. Heureusement, les institutions financières commencent également à comprendre le type d’impact que des technologies telles que l’IA et le ML apportent. Mais la vérité est que la plupart des banques suivent des systèmes rigides qui posent des défis opérationnels et organisationnels importants pour devenir une organisation propulsée par la technologie. Pour surmonter cela, les banques doivent faire confiance à ces technologies et se préparer à les adopter.

Si vous cherchez à alimenter votre organisation financière avec l’IA et le ML , appelez les experts de Zuci. Planifiez un appel de 30 minutes maintenant.

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