Ces dernières années, la quantité de données textuelles numériques a augmenté de façon exponentielle et continue de croître entre 55 % et 65 % par an (IDC). Des publications sur les réseaux sociaux aux transactions clients, en passant par les communautés en ligne, les enquêtes, les avis, les chats, les e-mails et bien plus encore, les entreprises de tous secteurs sont confrontées au défi de surveiller diverses sources. et extraire les données les plus pertinentes. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) aident les entreprises à classer les données non structurées avec plus de précision. Cependant, la mise en œuvre de l’IA et de l’apprentissage automatique traditionnels nécessite une main-d’œuvre et une expertise supplémentaires et peut s’avérer longue et coûteuse. Avec l’avènement des nouvelles technologies et la croissance des données, les entreprises capables d’extraire des informations et de créer des informations exploitables rapidement et à grande échelle auront le plus grand poids dans un paysage concurrentiel.
IA traditionnelle et automatisation
Les termes intelligence artificielle et automatisation sont souvent utilisés de manière interchangeable. Ils permettent aux entreprises et aux équipes de fonctionner plus efficacement. Cependant, ils sont tous deux extrêmement complexes à deux niveaux différents. L'automatisation est l'application de technologies, de programmes, de robotiques ou de processus pour produire des biens ou des services et obtenir des résultats avec une assistance humaine minimale. D’un autre côté, l’IA est un processus scientifique et technique qui permet aux machines d’apprendre de l’expérience, de s’adapter à de nouvelles entrées et données en temps réel et d’effectuer des tâches au niveau humain. ou plus. La mise en œuvre de l’IA traditionnelle nécessite de solides compétences techniques et en programmation. Java, Python, Lisp, Prolog et C++ sont les principaux langages de programmation d'IA utilisés pour répondre à différents besoins et développer et concevoir différentes applications pour les processus métier. Pour un utilisateur final typique d’une entreprise, la mise en œuvre de l’IA est impossible avec l’expertise technique et les connaissances nécessaires pour créer des processus d’IA. Le mouvement no-code nous permet désormais d’observer un mouvement plus large vers la mise en œuvre de l’IA.
Qu'est-ce que l'IA sans code ?
La montée du mouvement sans code a permis aux entreprises de tous secteurs de réévaluer leurs processus et leurs besoins techniques. Les organisations peuvent facilement mettre en œuvre des stratégies de développement agiles à l’aide d’outils sans code, tout en obtenant des résultats similaires, voire meilleurs, et en augmentant leur productivité. Il n'existe généralement aucun outil de code connu pour le développement Web et d'applications, mais vous pouvez également développer et créer des modèles d'IA et de ML. Le no-code permet aux utilisateurs de transformer les processus métier en développant rapidement de nouvelles solutions pour répondre aux besoins des clients et a conduit de nombreuses sociétés de services financiers à adopter l'IA sans code dans leurs flux de travail. L'IA est utilisée dans le secteur des services financiers pour rationaliser et optimiser les processus allant de la surveillance du risque de crédit à la création d'algorithmes de trading quantitatifs, en passant par la gestion des risques financiers et l'offre de meilleures expériences. client, etc Avant l’avènement de l’IA sans code, les gestionnaires de risques, les souscripteurs, les prêteurs, les gestionnaires d’actifs et les analystes commerciaux s’appuyaient sur leurs data scientists et leurs équipes informatiques pour modéliser les processus automatisés à leur place. Cependant, la création et le déploiement d'une solution automatisée unique peuvent prendre des mois, voire des années, en raison des processus fastidieux d'écriture de code, de nettoyage des données, de catégorisation et de structuration des données. L'IA sans code fournit aux équipes de services financiers des solutions plus efficaces pour les processus manuels chronophages de recherche, d'extraction et d'analyse de données. Les outils basés sur l'IA peuvent désormais fonctionner sur un backend pré-développé et une interface utilisateur flexible, ce qui signifie que les entreprises financières peuvent devenir plus agiles, prendre des décisions plus rapides et meilleures, et économiser du temps et de l'argent. 'argent, tout en mettant en œuvre des solutions d'intelligence artificielle qui s'adaptent à votre entreprise. Besoins. En d’autres termes, le no-code démocratise l’intelligence artificielle afin que les analystes et dirigeants d’entreprise, les souscripteurs et les gestionnaires de produits et de risques puissent créer leurs propres modèles, rapidement et efficacement, en évitant les goulots d’étranglement. limitation de l'ordinateur. Les data scientists sont libres de travailler sur des projets très sophistiqués et les utilisateurs professionnels peuvent être beaucoup plus efficaces. L'IA sans code élimine les compétences techniques et de codage complexes des méthodes traditionnelles, permettant à quiconque de créer des modèles d'IA.
Trois choses à considérer avec l'IA sans code
Même si les utilisateurs professionnels sont désormais familiarisés avec le concept d’IA et d’apprentissage automatique, ils ne sont pas des technologues capables d’écrire du code pour créer de nouveaux cas d’utilisation de l’IA. Pour que les services financiers puissent bénéficier des avantages que l’IA peut offrir en termes d’efficacité et de retour sur investissement, ils doivent donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre les devants. Un flux de travail d'IA sans code permet aux utilisateurs de se concentrer sur l'optimisation des résultats, plutôt que sur l'exécution de processus manuels. Grâce à des commandes simples et à une interface utilisateur facile à comprendre, les utilisateurs professionnels peuvent rapidement profiter des avantages de l'intelligence artificielle et de l'automatisation sans délais, sans contraintes de travail et sans courbe d'apprentissage abrupte. L’IA sans code change la donne dans le secteur des services financiers en améliorant l’efficacité et le retour sur investissement et en libérant du temps pour les équipes technologiques. Les entreprises qui adopteront rapidement cette nouvelle méthode bénéficieront d’un avantage concurrentiel. Cependant, toutes les entreprises ne s’adaptent pas à cette nouvelle technologie. Les organisations intéressées par des solutions sans code doivent se demander si leur activité leur convient. Ceux qui disposent déjà de nombreux processus manuels, d’une équipe structurée de data scientists et qui cherchent à évoluer rapidement ne voudront peut-être pas perdre de temps à se rééquiper pour mettre en œuvre l’IA sans code. De plus, les entreprises disposant de grandes équipes d'experts techniques avancés, habitués au codage réel et qui s'attendent à une reconfiguration et à des ajustements du code, peuvent constater que la migration vers une plate-forme sans code n'est pas adaptée à leur organisation. . Alors que l’IA a un impact de plus en plus important sur notre monde et nos entreprises, il est important qu’elle soit aussi conviviale et conviviale que les autres technologies disruptives et innovantes d’aujourd’hui. À l’instar du courrier électronique, des feuilles de calcul Excel et de l’Internet haut débit, l’IA est sur le point de changer la façon dont le monde mène ses activités. Grâce à l'IA sans code, les utilisateurs finaux peuvent créer de nouvelles solutions sans avoir à coder, améliorant ainsi l'efficacité de l'entreprise, la productivité, le retour sur investissement et la fidélisation des clients.