5 Applications de l'IA dans le secteur bancaire

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Avec l'avènement de la technologie numérique, les institutions financières du monde entier ont recours à de puissantes avancées technologiques telles que Intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique (ML). Les applications de l'IA dans le secteur bancaire façonnent progressivement le processus global de production, de livraison et d'utilisation des produits financiers. Avec le temps, l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique s'est considérablement développée dans un large éventail d'applications du système financier, comme l'interaction automatisée avec les clients, les applications Web et mobiles améliorées, le fonctionnement, l'authentification et la vérification des comptes bancaires à distance, l'évaluation de la qualité du crédit des produits financiers et des contrats d'assurance. Les institutions bancaires tirent parti de la puissance de l'IA et du ML pour transformer le processus actuel et l'utiliser pour le contrôle de la qualité, l'évaluation des données, la vigilance et la détection des fraudes. Dans ce blog, nous allons analyser de près certaines des utilisations et des applications les plus efficaces de l'IA dans le secteur bancaire.

1. Utilisation des Chatbots

Que sont les Chatbots ? Les chatbots sont des logiciels d'IA capables de déclencher une conversation et d'interagir avec un être humain. Ce sont des robots conversationnels automatisés qui traitent les informations demandées sous une forme compréhensible par l'homme, que ce soit sous forme de texte ou de voix, et qui répondent en conséquence. Les institutions bancaires ont tendance à utiliser ces chatbots pour répondre aux demandes de leurs clients à grande échelle. Ces chatbots permettent non seulement de répondre aux demandes ou aux doléances des clients, mais aussi de faire gagner beaucoup de temps et d'efforts aux banquiers. Une initiative récente de la HDFC Bank est le lancement de son tout premier chatbot, "Eva", qui est extrêmement populaire et a servi efficacement de nombreux clients de la banque.

2. Aides aux études de marché et services de soutien

L'apprentissage automatique a permis aux spécialistes du marketing d'analyser le comportement passé et d'optimiser les tendances actuelles et futures des produits. Les banquiers utilisent cette technologie pour vérifier la viabilité de leurs produits financiers existants sur le marché et élaborer leurs campagnes ciblées en conséquence. À l'ère actuelle de la numérisation, le client moderne dispose de plus de possibilités qu'un simple compte bancaire ordinaire dans une banque donnée. Il a la possibilité d'exécuter des fonctions bancaires, comme le transfert de fonds, ou de déposer une plainte ou un grief par le biais de la banque mobile ou de la banque en ligne, sans avoir à se rendre dans une banque pour s'enregistrer. L'IA et le ML ont facilité le parcours des clients dès la première interaction en fournissant le meilleur soutien à la clientèle, remplaçant ainsi les méthodes traditionnelles de relation avec la clientèle.

3. Détection et prévention des fraudes

L'apprentissage automatique est apparu dans le secteur bancaire pour protéger l'infrastructure bancaire des fraudes. Il devient facile de capturer les transactions frauduleuses à l'aide de l'apprentissage automatique. Des algorithmes ML qui identifient facilement les activités suspectes. sur la base de l'historique des transactions. Prenons l'exemple d'énormes transactions inconnues qui sont initiées à partir d'un certain compte frauduleux dont l'historique des contrôles est minimal. De telles transactions sont facilement capturées par les machines en temps réel sur la base des actions passées et aident à sécuriser l'argent des clients dans les banques. Les algorithmes d'apprentissage automatique aident non seulement les ordinateurs à détecter plus rapidement les fraudes, mais aussi à identifier facilement les cybermenaces et autres pratiques virtuelles déloyales.

4. Analyse et évaluation des risques

Chaque institution financière vérifie la solvabilité d'un prospect avant d'accorder un prêt à un client. Il est loin le temps où les banques s'appuyaient sur des techniques traditionnelles comme la vérification de la croissance des revenus du prospect, son score de crédit ou son historique de transactions pour évaluer les risques avant de procéder aux formalités de prêt. Avec l'avènement de l'apprentissage automatique, il est devenu plus facile pour les banques non seulement d'évaluer les risques, mais aussi de vérifier les conditions du marché en temps réel et d'estimer le comportement du prospect pour identifier toute fraude éventuelle. Cela a permis de mieux analyser les risques et d'améliorer la satisfaction des clients dans une plus large mesure.

5. L'apprentissage profond dans la supervision bancaire

Certains algorithmes du ML supervisé ne sont pas aussi simples et transparents. Dans ces conditions, l'apprentissage profond entre en jeu. Apprentissage profond est un réseau sensoriel à racines profondes qui utilise des couches diversifiées de neurones avec des milliers de cellules dans chaque couche pour analyser les données. La puissance de ces algorithmes connaît une croissance exponentielle dans les domaines de l'apprentissage automatique. Les institutions bancaires l'utilisent à un stade précoce de leur développement pour prendre des décisions de crédit, ce qui pourrait faciliter le processus d'apprentissage automatique des prêts et également contrôler la conformité réglementaire de ces institutions.

Le trading algorithmique et les conditions de marché complexes se sont considérablement améliorés avec l'utilisation de l'intelligence artificielle. Les fonds spéculatifs de tous les systèmes haut de gamme déploient des modèles d'IA pour prendre des décisions en temps réel et combler le fossé entre l'analyse des données et le sens des affaires.

Conclusion

Ainsi, nous pouvons affirmer que les applications de l'IA dans le secteur bancaire sont nombreuses, permettant aux institutions de passer de méthodes historiques réactives à une manière plus proactive et personnalisée de traiter les besoins des clients. D'une certaine manière, ces outils puissants ont permis aux entreprises financières de comprendre les forces et les limites des produits financiers et, par conséquent, de mieux comprendre les besoins des clients. fournir des produits et des services de qualité aux utilisateurs finaux. Les banques doivent s'assurer qu'elles ne sacrifient rien à la sécurité bancaire et qu'elles maintiennent un équilibre et une stabilité financière globale.


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À propos de l'auteur

Maria Thomas est responsable du marketing de contenu et spécialiste des produits chez GreyCampus (https://www.greycampus.com/). Elle possède une riche expérience de 8 ans dans les cours de certification professionnelle tels que PMI- Project Management Professional, PMI-ACP, Prince2, ITIL (Information Technology Infrastructure Library), Big Data, Cloud, Digital Marketing et Six Sigma.

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