{"id":3131,"date":"2018-04-23T12:54:10","date_gmt":"2018-04-23T12:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3131"},"modified":"2021-09-27T08:58:46","modified_gmt":"2021-09-27T08:58:46","slug":"5-applications-of-ai-in-banking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/","title":{"rendered":"5 Applications de l'IA dans le secteur bancaire"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f19e1d1d88c\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f19e1d1d88c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/#1_Use_of_Chatbots\" title=\"1. Utilisation des Chatbots\">1. Utilisation des Chatbots<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/#2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\" title=\"2. Aides aux \u00e9tudes de march\u00e9 et services de soutien\">2. Aides aux \u00e9tudes de march\u00e9 et services de soutien<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/#3_Fraud_Detection_and_Prevention\" title=\"3. D\u00e9tection et pr\u00e9vention des fraudes\">3. D\u00e9tection et pr\u00e9vention des fraudes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/#4_Risk_Analysis_and_Assessment\" title=\"4. Analyse et \u00e9valuation des risques\">4. Analyse et \u00e9valuation des risques<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/#5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\" title=\"5. L&#039;apprentissage profond dans la supervision bancaire\">5. L'apprentissage profond dans la supervision bancaire<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec l'av\u00e8nement de la technologie num\u00e9rique, les institutions financi\u00e8res du monde entier ont recours \u00e0 de puissantes avanc\u00e9es technologiques telles que <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">Intelligence artificielle<\/a> (AI) et l'apprentissage automatique (ML). Les applications de l'IA dans le secteur bancaire fa\u00e7onnent 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 consid\u00e9rablement d\u00e9velopp\u00e9e dans un large \u00e9ventail d'applications du syst\u00e8me financier, comme l'interaction automatis\u00e9e avec les clients, les applications Web et mobiles am\u00e9lior\u00e9es, le fonctionnement, l'authentification et la v\u00e9rification des comptes bancaires \u00e0 distance, l'\u00e9valuation de la qualit\u00e9 du cr\u00e9dit 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 contr\u00f4le de la qualit\u00e9, l'\u00e9valuation des donn\u00e9es, la vigilance et la d\u00e9tection des fraudes. Dans ce blog, nous allons analyser de pr\u00e8s certaines des utilisations et des applications les plus efficaces de l'IA dans le secteur bancaire.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Use_of_Chatbots\"><\/span><b>1. Utilisation des Chatbots<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Que sont les Chatbots ? Les chatbots sont des logiciels d'IA capables de d\u00e9clencher une conversation et d'interagir avec un \u00eatre humain. Ce sont des robots conversationnels automatis\u00e9s qui traitent les informations demand\u00e9es sous une forme compr\u00e9hensible par l'homme, que ce soit sous forme de texte ou de voix, et qui r\u00e9pondent en cons\u00e9quence. Les institutions bancaires ont tendance \u00e0 utiliser ces chatbots pour r\u00e9pondre aux demandes de leurs clients \u00e0 grande \u00e9chelle. Ces chatbots permettent non seulement de r\u00e9pondre aux demandes ou aux dol\u00e9ances des clients, mais aussi de faire gagner beaucoup de temps et d'efforts aux banquiers. Une initiative r\u00e9cente de la HDFC Bank est le lancement de son tout premier chatbot, \"Eva\", qui est extr\u00eamement populaire et a servi efficacement de nombreux clients de la banque.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">2.\u00a0<\/span><b>Aides aux \u00e9tudes de march\u00e9 et services de soutien<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique a permis aux sp\u00e9cialistes du marketing d'analyser le comportement pass\u00e9 et d'optimiser les tendances actuelles et futures des produits. Les banquiers utilisent cette technologie pour v\u00e9rifier la viabilit\u00e9 de leurs produits financiers existants sur le march\u00e9 et \u00e9laborer leurs campagnes cibl\u00e9es en cons\u00e9quence. \u00c0 l'\u00e8re actuelle de la num\u00e9risation, le client moderne dispose de plus de possibilit\u00e9s qu'un simple compte bancaire ordinaire dans une banque donn\u00e9e. Il a la possibilit\u00e9 d'ex\u00e9cuter des fonctions bancaires, comme le transfert de fonds, ou de d\u00e9poser une plainte ou un grief par le biais de la banque mobile ou de la banque en ligne, sans avoir \u00e0 se rendre dans une banque pour s'enregistrer. L'IA et le ML ont facilit\u00e9 le parcours des clients d\u00e8s la premi\u00e8re interaction en fournissant le meilleur soutien \u00e0 la client\u00e8le, rempla\u00e7ant ainsi les m\u00e9thodes traditionnelles de relation avec la client\u00e8le.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Fraud_Detection_and_Prevention\"><\/span><b>3. D\u00e9tection et pr\u00e9vention des fraudes<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique est apparu dans le secteur bancaire pour prot\u00e9ger l'infrastructure bancaire des fraudes. Il devient facile de capturer les transactions frauduleuses \u00e0 l'aide de l'apprentissage automatique. <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/blog\/big-data\/machine-learning-for-a-stronger-iot-security-environment\">Des algorithmes ML qui identifient facilement les activit\u00e9s suspectes.<\/a> sur la base de l'historique des transactions. Prenons l'exemple d'\u00e9normes transactions inconnues qui sont initi\u00e9es \u00e0 partir d'un certain compte frauduleux dont l'historique des contr\u00f4les est minimal. De telles transactions sont facilement captur\u00e9es par les machines en temps r\u00e9el sur la base des actions pass\u00e9es et aident \u00e0 s\u00e9curiser l'argent des clients dans les banques. Les algorithmes d'apprentissage automatique aident non seulement les ordinateurs \u00e0 d\u00e9tecter plus rapidement les fraudes, mais aussi \u00e0 identifier facilement les cybermenaces et autres pratiques virtuelles d\u00e9loyales. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Risk_Analysis_and_Assessment\"><\/span><b>4. Analyse et \u00e9valuation des risques<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Chaque institution financi\u00e8re v\u00e9rifie la solvabilit\u00e9 d'un prospect avant d'accorder un pr\u00eat \u00e0 un client. Il est loin le temps o\u00f9 les banques s'appuyaient sur des techniques traditionnelles comme la v\u00e9rification de la croissance des revenus du prospect, son score de cr\u00e9dit ou son historique de transactions pour \u00e9valuer les risques avant de proc\u00e9der aux formalit\u00e9s de pr\u00eat. Avec l'av\u00e8nement de l'apprentissage automatique, il est devenu plus facile pour les banques non seulement d'\u00e9valuer les risques, mais aussi de v\u00e9rifier les conditions du march\u00e9 en temps r\u00e9el et d'estimer le comportement du prospect pour identifier toute fraude \u00e9ventuelle. Cela a permis de mieux analyser les risques et d'am\u00e9liorer la satisfaction des clients dans une plus large mesure.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\"><\/span><b>5. L'apprentissage profond dans la supervision bancaire<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Certains algorithmes du ML supervis\u00e9 ne sont pas aussi simples et transparents. Dans ces conditions, l'apprentissage profond entre en jeu. <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/deep-learning-for-nlp-using-tensorflow\">Apprentissage profond<\/a> est un r\u00e9seau sensoriel \u00e0 racines profondes qui utilise des couches diversifi\u00e9es de neurones avec des milliers de cellules dans chaque couche pour analyser les donn\u00e9es. La puissance de ces algorithmes conna\u00eet une croissance exponentielle dans les domaines de l'apprentissage automatique. Les institutions bancaires l'utilisent \u00e0 un stade pr\u00e9coce de leur d\u00e9veloppement pour prendre des d\u00e9cisions de cr\u00e9dit, ce qui pourrait faciliter le processus d'apprentissage automatique des pr\u00eats et \u00e9galement contr\u00f4ler la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire de ces institutions.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Intelligence artificielle<\/a>. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between data analysis and business acumen.<\/span><\/p>\n<p><b>Conclusion<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, nous pouvons affirmer que les applications de l'IA dans le secteur bancaire sont nombreuses, permettant aux institutions de passer de m\u00e9thodes historiques r\u00e9actives \u00e0 une mani\u00e8re plus proactive et personnalis\u00e9e de traiter les besoins des clients. D'une certaine mani\u00e8re, ces outils puissants ont permis aux entreprises financi\u00e8res de comprendre les forces et les limites des produits financiers et, par cons\u00e9quent, de mieux comprendre les besoins des clients. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">fournir des produits et des services de qualit\u00e9 aux utilisateurs finaux. Les banques doivent s'assurer qu'elles ne sacrifient rien \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 bancaire et qu'elles maintiennent un \u00e9quilibre et une stabilit\u00e9 financi\u00e8re globale.<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\nVous souhaitez consulter un expert ind\u00e9pendant en intelligence artificielle ? Contactez des scientifiques qualifi\u00e9s sur <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avec l'av\u00e8nement de la technologie num\u00e9rique, les institutions financi\u00e8res du monde entier ont recours \u00e0 de puissantes avanc\u00e9es technologiques telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML). Les applications de l'IA dans le secteur bancaire fa\u00e7onnent progressivement le processus global de production, de livraison et d'utilisation des produits financiers. Au fil du temps, on a assist\u00e9 \u00e0 une augmentation consid\u00e9rable de l'utilisation de l'IA.<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-applications-of-ai-in-banking\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":46,"featured_media":3201,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>5 Applications of AI in Banking - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI and ML are shaping the production, delivery, and utilization of financial products. 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