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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire ?

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Source : actico.com


T'es-tu déjà demandé ce qu'était vraiment l' (IA) ? De la technologie de reconnaissance faciale dans les smartphones aux agents artificiels qui battent les champions du monde dans des jeux de société complexes, l'IA a parcouru un long chemin depuis sa conception. Le potentiel de la technologie de l'intelligence artificielle ne peut plus être ignoré – presque toutes les entreprises commencent à réaliser les de l'adoption d'une solution d'intelligence artificielle, et celle-ci fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne.

Cet article se penche sur l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire, depuis son histoire et son évolution jusqu'à ses utilisations et développements actuels. Il donnera un aperçu de ce que nous pouvons raisonnablement attendre de l'IA dans un avenir proche et de la manière dont elle continuera à façonner les entreprises et la société dans son ensemble.

Avantages de l'application de l'IA au secteur bancaire

L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le secteur bancaire. En appliquant l'IA au secteur bancaire, les banques et les institutions financières sont en mesure de prendre des décisions éclairées, de minimiser les coûts et d'accroître l'efficacité. Cet article examine certains des avantages que l'IA peut apporter au secteur bancaire.

Source : worldfinance.com

Avec l'aide de l'IA, une banque peut rapidement comprendre les besoins des consommateurs et répondre à leurs demandes de manière efficace. En tirant parti des algorithmes d'IA et de l'analyse prédictive, les banques peuvent rapidement accéder à de grandes quantités de données et identifier les tendances des clients sans aucun retard. Les banquiers auront plus de temps pour se concentrer sur d'autres domaines pendant que les systèmes automatisés s'occuperont des opérations avec les clients.

  • Amélioration du service à la clientèle

En utilisant des chatbots alimentés par l'IA, les banques peuvent fournir à leurs clients une assistance opportune 24x7x365. Ces robots sont programmés pour collecter des données auprès des clients afin de donner des réponses précises en fonction de leurs préférences et de leurs besoins. Les chatbots ne sont pas seulement rapides, ils sont aussi rentables puisqu'ils permettent de fournir une assistance en direct aux clients sans qu'il soit nécessaire d'embaucher du personnel supplémentaire ou d'augmenter les frais généraux.

  • Expériences bancaires personnalisées

L'IA peut fournir des expériences bancaires personnalisées grâce à l'analyse de texte et aux modèles d'apprentissage automatique ; cela permet aux banques de mieux comprendre leurs clients en analysant leurs commentaires ainsi que leurs habitudes de dépenses et leur historique de paiement. Les banques sont alors en mesure de suggérer des produits ou des services qui conviendraient le mieux à chaque utilisateur sur la base de ces critères, ce qui permet de fidéliser les clients existants et d'en attirer de nouveaux grâce à une expérience adaptée à chaque personne.

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L'IA contribue à réduire les risques de fraude en repérant des schémas dans les activités frauduleuses ; cela aide les banques à détecter plus rapidement les transactions non autorisées et leur permet d'agir à temps, avant qu'il ne soit trop tard, pour éviter les pertes potentielles ou les dangers associés aux fraudeurs. Les banques ont également accès à des outils puissants tels que la surveillance de l'utilisation des cartes, les systèmes de confirmation d'identité ainsi que les mécanismes d'authentification biométrique grâce à l'intégration avec les technologies mobiles par le biais d'applications ou de portefeuilles comme Apple Pay qui utilise la technologie de reconnaissance faciale pour une sécurité accrue lors des paiements en ligne ou dans les magasins.

Source : mpamag.com

Comment l'IA est utilisée dans le secteur bancaire aujourd'hui

Le secteur de la banque et de la finance a toujours été un secteur à forte densité de données, et les progrès technologiques ont permis de mettre en place des solutions de plus en plus numériques pour répondre aux besoins des clients. À mesure que l'intelligence artificielle (IA) se généralise, les banques trouvent des moyens de l'utiliser à leur avantage, ce qui se traduit par des flux de travail plus intelligents, plus efficaces et plus personnalisés. Voici comment l'IA est utilisée dans le secteur bancaire aujourd'hui :

Les chatbots alimentés par l'intelligence artificielle peuvent fournir aux clients un soutien et une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 – et ils deviennent de plus en plus sophistiqués. Les chatbots basés sur l'IA peuvent rapidement glaner de grandes quantités d'informations sur les préférences des clients et personnaliser leur expérience. Les données recueillies sont ensuite utilisées pour développer des expériences utilisateur améliorées au fil du temps – ce qui permet aux banques d'établir des relations plus étroites avec leurs clients tout en fournissant un service pratique.

L'un des plus grands problèmes auxquels les banques sont confrontées aujourd'hui est la fraude – c'est pourquoi des solutions telles que les systèmes de détection de la fraude basés sur l'IA sont d'une valeur inestimable. Les banques peuvent utiliser l'IA pour détecter des activités ou des transactions suspectes rapidement et avec précision sans avoir à faire appel à des humains – cela garantit que les activités frauduleuses sont rapidement identifiées et signalées dès que possible. En outre, ces systèmes peuvent être formés à l'aide de données historiques afin de mieux identifier les transactions à risque à l'avenir, ce qui permet d'éviter des pertes potentielles pour la banque.

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Au lieu de s'appuyer sur des conseillers humains, certaines banques permettent à leurs clients de recevoir des conseils de la part de logiciels d'algorithmes d'IA, connus sous le nom de “robo-advisors”. Ces travaux peuvent en dire plus sur nous en tant que banque. Ces robo-advisors aident les clients à prendre des décisions en matière d'investissement à l'aide d'algorithmes adaptés aux objectifs spécifiques du client et à sa situation financière, sur la base de points de données recueillis. Cela rend le conseil en investissement à la fois plus facile et plus accessible, ce qui fait gagner du temps au client comme à la banque.

Source : emergingindiagroup.com

Défis et limites de l'IA dans le secteur bancaire

L'IA n'est pas une solution miracle. Elle ne remplace pas la prise de décision ou le jugement humain, ni la créativité. L'IA a aussi ses limites, notamment la possibilité de biais et de manipulation.

En outre, la mise en œuvre d'une solution d'IA au sein d'une organisation comporte d'autres défis à relever :

  • Les données d'entraînement doivent être précises et représentatives des scénarios du monde réel.
  • La puissance de traitement disponible sur le backend doit être suffisante (cela varie en fonction de la complexité du modèle d'apprentissage automatique).
  • Un engagement à maintenir le système à jour et à l'entretenir au fil du temps.
  • Une équipe compétente de scientifiques, d'ingénieurs et d'analystes des données doit être disponible pour assurer la maintenance du système.
  • Un processus d'identification et de traitement des bogues dans le système
  • Le système doit être conçu de manière à pouvoir s'adapter aux changements de l'environnement de l'entreprise L'IA n'est pas une solution miracle, mais elle peut apporter des avantages significatifs aux entreprises.

La technologie sous-jacente à l'IA est déjà utilisée dans de nombreux secteurs, notamment les soins de santé, l'industrie manufacturière, la finance et l'assurance, et cette liste ne cesse de s'allonger.

Source : electrifai.com

Conclusion

L'IA n'est pas une panacée pour tous les défis auxquels sont confrontées les banques et autres institutions financières. Il s'agit encore d'une technologie relativement nouvelle, et il faudra du temps avant qu'elle ne soit déployée dans des cas d'utilisation généralisée. Cependant, l'IA peut être un outil puissant pour automatiser les tâches répétitives et libérer le travail humain afin qu'il puisse se concentrer sur des problèmes plus complexes, ce qui est exactement ce dont les banques ont besoin en ce moment !

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