À propos de l'auteurDiego Caicedo est le co-fondateur et PDG d'OmniBnk, une néobanque qui fournit des services financiers aux petites entreprises d'Amérique latine. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique révolutionneraient le monde financier, améliorant ainsi l’expérience bancaire. Les implications de cette technologie sont vastes, même si la plupart des banques en sont encore aux premiers stades de l’adoption des technologies d’IA. Une enquête menée par Narrative Science et le National Business Research Institute a révélé que 32 % des dirigeants des services financiers ont confirmé qu'ils utilisaient déjà des technologies d'intelligence artificielle telles que l'analyse prédictive, les moteurs de recommandation et la reconnaissance vocale. . Les systèmes existants constituent un obstacle majeur à l’adoption de l’IA. Le secteur bancaire étant un secteur plus traditionnel, les dirigeants hésitent à mettre à jour ou à modifier les processus technologiques actuels. Le problème est que ces systèmes existants empêchent souvent une intégration transparente de l’IA. Cependant, avec l’essor des entreprises de technologie financière (fintech), les banques doivent utiliser la technologie pour rester compétitives. Les consommateurs attendent davantage des banques et l’IA peut y contribuer. Et l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, est dynamique et permet aux banques de moins s’appuyer sur des experts humains, permettant ainsi aux employés de se concentrer davantage sur l’amélioration de l’entreprise. expérience client Bien que l'apprentissage automatique ait de nombreuses implications sur l'expérience bancaire, la technologie l'améliorera considérablement dans cinq domaines.
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Décisions de crédit
La notation de crédit basée sur l'IA peut utiliser des règles plus sophistiquées que les processus de notation de crédit traditionnels. Cela peut permettre une évaluation rapide et précise d’un emprunteur potentiel, à un coût bien inférieur à celui des méthodes traditionnelles. De plus, l’utilisation de la technologie élimine les préjugés, car les machines sont plus objectives que les employés. Les banques peuvent déterminer quels candidats présentent un risque de défaut plus élevé et lesquels sont plus solvables, même sans antécédents de crédit importants. Les banques disposent de nombreuses données sur leurs clients, notamment de nombreuses données historiques. Les data scientists peuvent former des modèles d'apprentissage automatique qui évaluent le crédit encore et encore pour apprendre de leurs erreurs et s'améliorer continuellement. Le résultat est un système d’évaluation du crédit plus rapide et plus précis sur lequel les banques peuvent compter. Les consommateurs reçoivent des réponses plus rapides de la part des institutions et peuvent mieux comprendre leurs finances.Évaluation et gestion des risques
En automatisant les tests de risque de crédit, les banques atténuent les risques car elles reçoivent des informations précises qui ne sont pas sujettes à l'erreur humaine. L’IA fait encore plus pour réduire les risques pour les banques et les clients. En consultant l’historique des cas de risque, l’IA peut aider les banques à anticiper les problèmes et à prendre les mesures nécessaires pour les éviter. Les algorithmes réduisent l’évaluation des risques à quelques minutes car ils peuvent analyser de grandes quantités de données que les humains ne peuvent pas traiter en peu de temps. Les mégadonnées peuvent également aider les propriétaires de portefeuille individuels à évaluer les risques afin de pouvoir prendre de meilleures décisions financières.
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Prévention de la fraude
La fraude est un élément qui touche presque toutes les institutions financières, mais c’est un élément sur lequel l’IA et le ML ont un impact considérable. En analysant les habitudes de dépenses, la localisation et le comportement des clients, l'apprentissage automatique peut détecter les anomalies de dépenses et alerter le titulaire de la carte, réduisant ainsi considérablement la fraude par carte de crédit. Ce type de précision est non seulement impossible à atteindre par un être humain, car personne ne peut analyser des centaines de transactions simultanément et en temps réel, mais il est beaucoup plus précis grâce à un algorithme qui n'est pas sujet aux erreurs. Le système peut signaler un comportement suspect et exiger des informations supplémentaires de la part de l'utilisateur ou bloquer complètement la transaction en quelques secondes. Cette capacité signifie que les banques peuvent détecter la fraude en temps réel plutôt que d'attendre qu'elle se produise et prendre des mesures pour remédier à la situation.approche personnalisée
Les institutions financières peuvent offrir une expérience plus personnalisée grâce à l’IA et au ML. Si les consommateurs et les entreprises souhaitent une approche de gestion financière sûre et à faible risque, ils apprécient également les expériences uniques et les meilleures options bancaires. Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données individuelles des consommateurs et surveiller les anomalies. Eno, par exemple, l'assistant de Capital One informe les membres si leur carte a été débitée deux fois pour une dépense ou s'ils paient un montant exorbitant dans un restaurant. Ces soucis frustrants sont atténués par le consommateur, qui peut simplement informer l'assistant de la validité ou non des transactions. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent également fournir les outils bancaires que chaque membre peut utiliser et recommander afin que les clients puissent prendre de meilleures décisions financières. Toutes les grandes banques proposent des rappels pour payer vos factures, des outils de planification financière et d'autres avantages qui facilitent la compréhension et le suivi de vos finances. Grâce à l’IA, ces expériences personnalisées peuvent contribuer à garder les consommateurs satisfaits et fidèles.Automatisation des processus
L'automatisation des tâches répétitives et banales libère des ressources et permet de mieux servir les clients. Grâce à l'automatisation des processus robotisés (RPA), les banques peuvent éliminer les erreurs humaines et restructurer le personnel pour se concentrer sur des tâches plus urgentes. JPMorgan Chase & Co a lancé COIN ou Contract Intelligence, qui automatise le traitement des documents juridiques, l'extraction de données et la révision de certains types de contrats juridiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient utiliser la reconnaissance d’images pour identifier les modèles dans les accords. Ce qui nécessite normalement environ 360,000 XNUMX heures de travail par an a nécessité quelques heures de modélisation. Un autre exemple d’automatisation des tâches est l’utilisation accrue de chatbots qui fournissent des réponses rapides et fiables aux consommateurs. En utilisant des chatbots Web et mobiles alimentés par l’IA, les banques peuvent accélérer le temps nécessaire aux consommateurs pour recevoir des réponses et réduire le besoin d’assistants humains pour répondre aux questions.
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