Applications de l'IA dans le secteur bancaire et financier
L'IA s'est insérée dans le tissu quotidien de nos vies - transformant les industries d'une manière que nous ne pouvions qu'imaginer il y a quelques années. Nier son importance serait faire preuve de myopie : le secteur bancaire et financier en particulier a connu d'énormes changements grâce aux innovations FinTech, apportant une foule d'avantages tant aux parties prenantes qu'aux clients.
Cybersécurité et détection des fraudes
Chaque jour, des millions de transactions transitent par le système bancaire : les gens paient des factures, déposent de l'argent, retirent des fonds, encaissent des chèques, etc. En coulisses, les banques se livrent à une course permanente pour garder une longueur d'avance sur les cybercriminels, en intensifiant leurs efforts en matière de sécurité afin de protéger leurs opérations et leurs actifs et d'arrêter les activités frauduleuses avant même qu'elles n'aient une chance de se produire.L'IA est désormais un acteur clé de ce jeu aux enjeux considérables. Les banques peuvent utiliser le potentiel de l'intelligence artificielle pour améliorer les paiements numériques, détecter les vulnérabilités des logiciels, identifier les comportements suspects des clients, tout en réduisant le risque d'escroquerie. L'apprentissage automatique - un sous-ensemble de l'IA - aide à détecter et à prévenir les actions illégales telles que l'hameçonnage par courriel, la fraude à la carte de crédit et à la téléphonie mobile, l'usurpation d'identité et les fausses déclarations d'assurance.Prenons l'exemple de la Danske Bank du Danemark, qui a récemment mis à jour son logiciel de détection des fraudes obsolète avec des algorithmes d'IA modernes. Grâce à la capacité de l'intelligence artificielle à analyser les transactions passées (pensez aux informations personnelles, aux données, à l'adresse IP, à la localisation, etc.), la banque a constaté une augmentation de 50% de la précision de la détection des fraudes et une réduction de 60% des faux positifs. Les banques étant des cibles privilégiées pour les pirates informatiques, l'adoption généralisée de la ML et de l'IA est cruciale. Ces technologies aident les organisations financières à réagir rapidement aux menaces numériques, en renforçant leurs défenses contre les cyberattaques avant qu'elles ne compromettent les systèmes internes, les employés ou les clients.Chatbots
L'utilisation de chatbots dans le secteur bancaire est l'un des exemples les plus simples de mise en œuvre de l'IA. Une fois déployés, ils resteront disponibles 24 heures sur 24, contrairement au personnel humain dont les horaires sont fixes et qui a besoin de pauses régulières. Les chatbots ne se contentent pas d'apporter des réponses uniformes aux demandes : ils apprennent au fil des interactions avec les clients, accumulant un ensemble de connaissances qui leur permet de prédire les besoins des utilisateurs et d'adapter leurs réponses en conséquence. En intégrant des chatbots dotés d'IA dans les applications bancaires, les gestionnaires peuvent être sûrs que leurs clients bénéficient d'une assistance personnalisée 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, avec des produits et des services adaptés à leurs besoins individuels.Un exemple de chatbot réussi peut être vu sous la forme d'Erica : un assistant virtuel alimenté par l'IA de la Bank of America. Depuis 2019, Erica a traité plus de 50 millions de demandes de clients - qu'il s'agisse d'aider les clients à réduire leur dette de carte de crédit ou de mettre à jour la sécurité des cartes.Décisions en matière de prêts et de crédits
Les banques utilisent aujourd'hui un large éventail d'outils intelligents pour améliorer l'exactitude, la précision et la rentabilité de leurs décisions en matière de prêt et de crédit. Les logiciels bancaires conventionnels ne sont souvent pas à la hauteur, car ils sont entachés d'erreurs, d'imprécisions dans l'historique des transactions et de mauvaises classifications des créanciers. Les organismes financiers doivent surveiller de près les antécédents de crédit et les références des clients lorsqu'ils accordent des crédits et évaluent la solvabilité des particuliers ou des entreprises. Les systèmes basés sur l'IA analysent les modèles de comportement des clients pour prendre des décisions fondées sur des données concernant la solvabilité, en alertant rapidement les banques de toute activité suspecte ou risquée.Expérience client
Les clients s'attendent désormais à une expérience utilisateur intuitive et simple lorsqu'ils gèrent leurs applications bancaires. L'époque où il fallait se rendre dans une agence bancaire pour effectuer des opérations simples telles que des dépôts ou des retraits est révolue, grâce à la commodité des distributeurs automatiques de billets (DAB).Aujourd'hui, avec une population de plus en plus technophile, les banques doivent sans cesse innover pour proposer des solutions de paiement numérique rapides et sécurisées. L'IA permet de réduire le temps nécessaire à l'enregistrement des informations KYC et d'éradiquer les erreurs, de rationaliser les délais de mise sur le marché des produits et de résoudre de manière proactive les problèmes de pré-lancement avant qu'ils ne surviennent.Et comme si cela ne suffisait pas, il n'a jamais été aussi facile de demander un prêt personnel. Les clients n'ont plus à subir les tracas des demandes manuelles : L'IA et le ML dans FinTech réduisent les délais d'approbation, en capturant des données précises et sans erreur concernant les comptes des clients.Gestion des risques
Les fluctuations monétaires, les bouleversements politiques, les catastrophes naturelles et les conflits armés peuvent tous provoquer des ondes de choc dans les systèmes financiers et bancaires. En période de turbulences, il est essentiel de prendre des décisions d'investissement judicieuses pour rester à flot et éviter les pertes financières. C'est là que l'IA entre en jeu : en fournissant une vue d'ensemble utile des événements actuels, en prévoyant les tendances futures et en prédisant l'avenir, l'IA aide les investisseurs à naviguer en toute confiance dans des eaux incertaines. L'IA peut également aider à déterminer si un client sera en mesure de rembourser un prêt en analysant ses comportements, ses antécédents en matière de crédit et les données personnelles dont il dispose.Conformité réglementaire
La FinTech est l'un des secteurs les plus réglementés de l'économie mondiale. Les gouvernements jouent un rôle important en tant que premiers chiens de garde, en contrôlant et en supervisant les banques pour prévenir les crimes financiers, le blanchiment d'argent et l'évasion fiscale.Les exigences légales et les normes changent fréquemment, ce qui signifie que les banques doivent maintenir des départements bien informés et agiles qui se consacrent à la recherche et à la mise en œuvre d'une législation financière en constante évolution. Lorsqu'il est effectué manuellement, ce processus est à la fois long et coûteux. L'IA entre en scène : grâce à la puissance de l'apprentissage profond (deep learning) et du langage naturel (NLP), les systèmes d'IA peuvent rapidement analyser les nouvelles réglementations et évaluer les exigences de conformité, en veillant à ce que les organisations respectent toutes les lois externes ainsi que les politiques internes. Bien que l'IA ne remplace pas un analyste de conformité humain compétent, elle peut mettre le doigt sur les aspects critiques ou ambigus de la réglementation et protéger l'entreprise contre les risques législatifs.Analyse prédictive
Utiliser l'IA pour l'analyse prédictive, c'est un peu comme disposer d'un assistant très intuitif capable de repérer des tendances et des corrélations que les humains ou les technologies conventionnelles négligent souvent. L'IA est largement utilisée dans l'analyse du langage naturel et la sémantique générale, grâce à sa capacité à détecter rapidement des modèles spécifiques et des corrélations entre les données. Cela change la donne pour le secteur bancaire : l'analyse prédictive aide les institutions financières à définir des opportunités de vente inexploitées, à fournir des mesures fondées sur des données et à révéler des informations spécifiques au secteur qui peuvent considérablement augmenter les revenus.Pourquoi le secteur bancaire devrait-il adopter l'IA?
Le monde bancaire évolue rapidement vers des modèles centrés sur le client qui visent à répondre aux souhaits, aux besoins et aux attentes de chaque client. Les clients d'aujourd'hui veulent que leur banque soit disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et qu'elle leur propose des outils et des fonctionnalités innovants qui facilitent leur expérience bancaire. Pour répondre à ces attentes, les banques doivent d'abord relever des défis internes, tels que les systèmes logiciels hérités, les silos de données fragmentés, les budgets limités et la qualité médiocre des actifs. Une fois ces obstacles surmontés, les banques se rapprochent de l'adoption de l'IA pour leurs problèmes quotidiens.L'IA ne se contente pas de garantir une cybersécurité inégalée : elle rend les services financiers plus pratiques et permet aux clients et aux employés de gagner du temps.
Les défis d'une adoption plus large de l'IA dans la finance et la banque
Il va sans dire que l'IA s'accompagne d'un ensemble d'innombrables avantages - mais son adoption à grande échelle est entravée par divers problèmes tels que les lacunes en matière de crédibilité et les risques de sécurité qui se profilent à l'horizon. Une stratégie holistique et une approche globale de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la finance peuvent réduire considérablement ces risques, augmentant ainsi la probabilité de réussite et les gains financiers qui en découlent. Alors que les décideurs naviguent dans le monde passionnant de l'IA dans la finance, ils pourraient rencontrer un certain nombre d'obstacles communs, décrits ci-dessous.
Data sécurité
L'IA collecte, stocke et traite d'énormes quantités d'informations personnelles sensibles - ce qui signifie qu'il est impératif pour les institutions financières de mettre en place des mesures de protection pour prévenir les violations de données et les accès non autorisés. Les banques devraient privilégier des systèmes de protection des données à toute épreuve lorsqu'elles traitent d'importants volumes d'informations liées à l'IA, afin d'éliminer tout risque et de préserver la sécurité des informations confidentielles.Manque de données de qualité
La qualité insuffisante des données représente un défi de taille pour les entreprises FinTech. Sans données bien organisées, l'application d'insights à des situations réelles est proche de l'impossible si elle ne correspond pas aux réalités actuelles. Les banques qui cherchent à adopter l'intelligence artificielle devraient modifier - et, si nécessaire, réviser - leurs politiques en matière de données et introduire plus d'ordre dans les flux de données.Questions d'explicabilité
Comme les logiciels basés sur l'IA éliminent les erreurs et permettent de gagner du temps, ils sont largement utilisés dans les procédures de prise de décision. Malheureusement, ils peuvent présenter des biais liés à des erreurs de jugement humaines antérieures. Cela peut signifier que la réputation de la banque peut être menacée si des divergences mineures dans l'IA s'aggravent et causent des problèmes à grande échelle. Toutes les données impliquées dans les scénarios d'IA doivent être claires et transparentes, ne laissant aucune place à des divergences potentielles.Comment Innowise peut accélérer votre parcours en matière d'IA
Depuis près de deux décennies, Innowise est à l'avant-garde des technologies pionnières qui permettent aux entreprises d'atteindre de nouveaux sommets. Nous tirons pleinement parti de la puissance de l'intelligence artificielle, en proposant des solutions avancées, notamment des assistants vocaux, des analystes de contenu dotés de la technologie NLP, des analyses du comportement des clients, des logiciels de détection des fraudes, et bien plus encore. Grâce à notre soutien et à notre expertise, votre organisation accède aux outils qui garantissent la sécurité de vos actifs financiers, ce qui se traduit par une sécurité et une commodité inégalées pour vous et vos clients.
