Comment l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont utilisés dans le secteur bancaire et financier

Cybersécurité et détection des fraudes

Tout au long de la journée, les gens effectuent des millions de transactions, notamment pour payer des factures, déposer de l'argent, retirer des fonds, encaisser des 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 au ML, l'IA aide à détecter et à prévenir les actions illégales telles que le phishing par courriel, la fraude par carte de crédit/mobile, les vols d'identité et les fausses réclamations 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.