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Au cours de la dernière décennie, intelligence artificielle s'est transformée d'un concept en une force apportant d'énormes gains financiers aux entreprises de divers secteurs verticaux. Ni les évangélistes de l'informatique ni les non-initiés ne nient que l'IA a un énorme potentiel grâce à ses capacités de perturbation. Qu'elle aide à concevoir des vêtements pour des marques de mode, qu'elle devance les médecins dans la détection des premiers signes de cancer ou qu'elle aide les organisations financières à prendre des décisions éclairées, l'IA couvre de multiples domaines longtemps considérés comme humains.
Quant à l'IA et à l Cas d'utilisation du ML dans le secteur bancaire, Business Insider rapporte que près de 80% des organisations FinTech comprennent les avantages de l'IA pour leurs activités, tandis que 75% des entreprises dont les actifs dépassent $100 milliards mettent actuellement en œuvre des stratégies d'IA dans leurs routines de travail. Selon le un autre rapport de Business Insiderles banques et autres institutions financières économiseront jusqu'à $447 milliard grâce aux applications basées sur l'IA.
Nous vivons dans un monde où l'IA fait désormais partie intégrante de nos vies, et nier son importance serait faire preuve de myopie. Les FinTech, quant à elles, offrent de nombreux avantages aux parties prenantes et aux clients.
Tout au long de la journée, les gens effectuent des millions de transactions: paiement de factures, dépôt d'argent, retrait de fonds, encaissement de chèques, etc. Les banques doivent constamment intensifier leurs efforts en matière de cybersécurité pour sécuriser ces opérations et résister aux actions frauduleuses en temps réel avant que le crime ne soit commis. Les banques utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer les paiements numériques, détecter les vulnérabilités des logiciels, identifier les comportements suspects des clients et atténuer les risques d'escroquerie. Grâce à la ML, l'IA aide à détecter et à prévenir les actions illégales telles que l'hameçonnage par courriel, la fraude à la carte de crédit ou à la téléphonie mobile, les vols d'identité et les fausses demandes d'indemnisation d'assurance.
Par exemple, la Danske Bank du Danemark a mis à jour son logiciel obsolète de détection des fraudes avec des algorithmes modernes d'IA. Grâce à la capacité du ML à comparer les transactions précédentes (informations personnelles, données, adresse IP, localisation, etc.) et à identifier les cas suspects, la détection des fraudes a augmenté de 50 % et les faux positifs ont été réduits de 60 %. Le secteur bancaire étant une cible chérie de tous les pirates, l'adoption globale du ML et de l'IA peut aider les organisations financières à répondre aux menaces numériques et à combattre les cyberattaques avant qu'elles n'affectent les systèmes internes, les employés ou les clients.
L'utilisation de chatbots dans le secteur bancaire est l'un des meilleurs exemples de mise en œuvre de l'IA. Une fois déployés, ils restent disponibles 24 heures sur 24, contrairement aux personnes qui ont des horaires fixes et des pauses repas régulières. En outre, ils analysent le comportement des clients et accumulent une expérience exclusive, créant ainsi des scénarios d'utilisation et des modèles de comportement. En intégrant des chatbots enrichis par l'IA dans les applications bancaires, les responsables peuvent être sûrs que leurs clients bénéficient d'une assistance personnalisée 24/7, et que les produits et services sont fournis en conséquence.
Depuis 2019, Erica, un assistant virtuel alimenté par l'IA de la Bank of America, a traité plus de 50 millions de demandes de clients, gérant de manière transparente des tâches telles que la réduction de la dette de la carte de crédit et la mise à jour de la sécurité des cartes.
Aujourd'hui, les banques s'efforcent d'utiliser un large éventail d'outils intelligents pour rendre les décisions de prêt et de crédit plus informées, plus précises et plus rentables. Les logiciels bancaires classiques sont souvent truffés d'erreurs, d'inexactitudes dans l'historique des transactions ou d'erreurs de classement des créanciers. Les organismes financiers devraient prêter une attention particulière à leurs historiques de crédit et aux références de leurs clients lorsqu'ils fournissent des ressources de crédit et évaluent la solvabilité d'un individu ou d'une entreprise. En résumé, les systèmes basés sur l'IA analysent les modèles de comportement des clients afin de prendre une décision fondée sur des données concernant leur solvabilité et d'envoyer des avertissements en cas d'activités controversées ou dangereuses.
Intelligence artificielle dans le secteur bancaire aident les entreprises à gérer de gros volumes de données pour élaborer les tendances du marché, les actions et les devises. En outre, l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire emploie des algorithmes pour mesurer le sentiment du marché et suggérer des investissements. Les spécialistes de la finance utilisent l'IA pour s'assurer que les investissements en actions sont raisonnables et que le risque d'échec est faible, afin de pouvoir réaliser des transactions plus prévisibles et plus rentables.
Au fil du temps, les clients s'attendent à une amélioration de l'expérience utilisateur et à une plus grande commodité dans la gestion des applications bancaires. Par exemple, la nécessité de se rendre dans une agence bancaire pour déposer et retirer de l'argent a été éliminée avec l'arrivée des guichets automatiques.
Aujourd'hui, les gens sont devenus plus férus de technologie, et les banques doivent offrir de nouvelles capacités pour traiter les paiements numériques rapidement et en toute sécurité. Par conséquent, l'IA permet souvent de réduire le temps nécessaire à l'enregistrement des informations KYC et d'éradiquer les erreurs. Le site utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire rationalise le délai de mise sur le marché des produits et atténue les obstacles au pré-lancement. De plus, les clients n'ont pas besoin de passer par le processus fastidieux de demande manuelle d'un prêt personnel puisque L'IA et le ML dans les FinTech réduire les délais d'approbation, en capturant des données sans erreur sur les comptes des clients.
Alors que nous vivons une époque de fluctuations monétaires, de troubles politiques, de catastrophes naturelles et de conflits armés, la finance et la banque sont les plus touchées. En période de turbulences, il est important de prendre des décisions d'investissement prudentes 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 en cours et en prédisant ce qui se profile à l'horizon. L'IA détermine également 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.
À l'échelle mondiale, les FinTech sont considérées comme le secteur le plus réglementé de l'économie mondiale. En tant que principal législateur, le gouvernement surveille et censure les banques pour les empêcher de commettre des crimes financiers, de blanchir de l'argent ou d'échapper à l'impôt.
Les exigences légales et les normes changent fréquemment, c'est pourquoi les banques disposent de vastes départements chargés de rechercher et de mettre en œuvre la législation financière. Malheureusement, ces mesures méticuleuses nécessitent beaucoup de temps et de gros investissements lorsqu'elles sont effectuées manuellement. Heureusement, l'IA (renforcée par l'apprentissage profond et le NLP) soustrait les nouvelles réglementations et évalue les exigences de conformité afin de respecter toutes les conditions externes et internes. Même si l'IA ne peut pas remplacer un analyste de la conformité, elle peut mettre en évidence les moments cruciaux ou controversés de la réglementation et protéger l'entreprise des risques législatifs.
L'IA est largement utilisée dans l'analyse du langage naturel et la sémantique à usage général. Elle peut détecter des modèles spécifiques et des corrélations de données que les humains ou les technologies traditionnelles manquent généralement. L'analyse prédictive aide les institutions financières à définir des opportunités de vente inexploitées, des mesures fondées sur des données ou des informations spécifiques au secteur qui peuvent avoir un impact substantiel sur les revenus.
Les criminels devenant de plus en plus sophistiqués dans leurs tentatives de tromper le système, les banques doivent garder un œil sur les technologies avancées émergentes afin de garder une longueur d'avance sur les escrocs. Les systèmes de lutte contre le blanchiment d'argent obsolètes, dont les règles ou les seuils sont dépassés, produisent souvent des résultats inexacts avec des taux d'alarme faussement positifs. L'IA, quant à elle, analyse de vastes ensembles de données et tire la sonnette d'alarme en cas de détection d'une transaction inhabituelle ou d'un comportement suspect.
Par exemple, la Financial Conduct Authority (FCA) du Royaume-Uni a présenté un rapport sur l'utilisation de l'IA dans les services financiers en 2022, concluant que FinTech devrait "surveiller et soutenir l'adoption sûre de l'IA dans les services financiers pour lutter contre le blanchiment d'argent".
La FinTech exigeant de la précision, une grande partie du travail fastidieux ou chronophage est déléguée à l'automatisation. Les personnes sont sujettes à des erreurs dues à la fatigue ou à la négligence, c'est pourquoi l'automatisation est un moyen efficace de réduire les coûts. l'automatisation des processus robotiques (RPA) augmente l'efficacité opérationnelle et permet aux décideurs de se concentrer sur les objectifs fondamentaux qui nécessitent une implication humaine.
Par exemple, JPMorgan Chase CoiN exploite avec succès la RPA pour examiner des documents et en tirer des données cruciales, transformant des informations non structurées en informations exploitables.
Aujourd'hui, nous observons que les banques s'orientent rapidement vers des relations centrées sur le client, en mettant en œuvre une approche holistique pour répondre pleinement aux exigences et aux attentes des clients. Les clients attendent des banques qu'elles les servent 24/7, à grande échelle, et qu'elles améliorent leur parcours grâce à de nouveaux outils et fonctionnalités innovants. Pour répondre à ces attentes ambitieuses, les organisations bancaires doivent d'abord surmonter les obstacles internes, tels que les systèmes logiciels hérités, les silos de données, les budgets limités et la mauvaise qualité des actifs. Une fois ces obstacles surmontés, elles sont à moitié prêtes à adopter l'IA pour résoudre leurs problèmes quotidiens.
Dans l'ensemble, l'IA garantit non seulement une cybersécurité inégalée, mais rend également les services financiers plus pratiques et fait gagner du temps aux clients et aux employés.
Malgré ses avantages indéniables, son adoption généralisée est entravée par divers problèmes, tels qu'un manque de crédibilité et des risques de sécurité. Cependant, une approche globale de l'IA et de la l'apprentissage automatique en finance diminue les chances d'échec et permet de réaliser des bénéfices importants. Lorsqu'ils adoptent l'IA dans la finance et la banque, les décideurs peuvent rencontrer les problèmes suivants.
L'IA collecte, stocke et traite de grandes quantités d'informations sensibles, qui nécessitent une protection décente contre les accès non autorisés. Les banques doivent donc mettre l'accent sur la protection complète des données lorsqu'elles traitent de grands volumes d'informations liées à l'IA afin d'éliminer les risques de sécurité et de préserver la sécurité des clients et des informations confidentielles.
Avant d'adopter l'IA, les entreprises FinTech doivent structurer les données pour exécuter les tâches correctement. L'application des données à des situations réelles est impossible si elles ne correspondent pas aux réalités actuelles. En outre, les données qui diffèrent du format lisible par machine peuvent entraîner un comportement imprévu du modèle d'IA. Par conséquent, les banques qui souhaitent adopter l'intelligence artificielle devraient modifier leurs politiques en matière de données et introduire plus d'ordre dans les flux de données.
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. La réputation de la banque est menacée lorsque des divergences mineures dans l'IA s'aggravent et causent des problèmes à grande échelle. Par conséquent, les données utilisées dans les scénarios d'IA doivent être claires et transparentes, ne laissant aucune place à la controverse et aux divergences.
Depuis sa création en 2007, le groupe Innowise a adopté des technologies d'avant-garde qui stimulent les entreprises et améliorent nos vies grâce aux technologies modernes. Nous tirons pleinement parti de l'intelligence artificielle, en fournissant des solutions avancées telles que des assistants vocaux, des analystes de contenu utilisant la NLP, des analyses du comportement des clients, des logiciels de détection des fraudes, et bien d'autres encore. Grâce à notre soutien approfondi, votre entreprise est équipée d'outils qui garantissent la sécurité des actifs financiers et une grande commodité pour les banques et leurs clients.
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