Intelligence de données générative

Comment les données et l'IA vont transformer le secteur financier en 2023

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Chaque industrie de l'économie mondiale bénéficie de l'intelligence artificielle (IA) et du big data. Ce n'était qu'une question de temps avant que les banques, les institutions financières et les organisations de gestion de patrimoine ne tirent parti de cette technologie pour acquérir un avantage concurrentiel.

L'IA et le big data ont de nombreuses applications dans le secteur financier. L'industrie deviendra de plus en plus axée sur les données numériques à mesure que de plus en plus de banques et de sociétés de services financiers adopteront des solutions d'IA et de mégadonnées.

5 applications Big Data et IA dans le secteur financier

Les mégadonnées et l'IA peuvent sembler être des mots à la mode dans l'industrie, mais ils sont assez simples. Les solutions de Big Data permettent aux entreprises de trier les informations brutes en informations exploitables. L'IA peut automatiser les tâches routinières, répétitives ou monotones afin de libérer les employés pour gérer des projets plus complexes.

"Les applications basées sur l'IA et les mégadonnées peuvent aider les institutions financières, les banques, les professionnels de la gestion de patrimoine et les consommateurs à fonctionner plus efficacement." 

Voici des exemples d'applications de Big Data et d'IA qui transformeront le secteur financier dans les années à venir.

1. Détection de fraude

Les institutions financières gèrent beaucoup de données, qui ne font qu'augmenter à mesure que le monde devient plus numérique et que le nombre de clients continue d'augmenter. La détection des fraudes est une priorité absolue dans le secteur financier. Les employés humains ne peuvent pas passer au crible de gros volumes d'informations pour trouver des anomalies, mais l'apprentissage automatique (ML) et l'IA peuvent le faire. 

La détection d'anomalies basée sur l'IA peut aider les sociétés financières à déterminer les incidents de fraude pour leurs clients. Par example, Wells Fargo utilise le logiciel FICO pour lutter contre la tromperie en temps réel, en protégeant les consommateurs et les entreprises. La célèbre banque a même remporté le 

FICO Choice 2022 Industry Vanguard Award pour l'utilisation du ML et de l'IA pour les processus de détection des fraudes.

2. Chatbots conversationnels

L'IA conversationnelle décrit des solutions qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP), qui permet aux bots virtuels de s'engager dans des conversations humaines en temps réel avec les clients. Les entreprises en pénurie de main-d'œuvre peuvent utiliser des chatbots IA pour gérer les tâches de service client de base, permettant aux employés humains de se concentrer sur des missions plus significatives.

"Les chatbots conversationnels deviennent de plus en plus populaires dans le secteur financier, d'autant plus que la demande de réponses rapides et utiles du service client augmente." 

Un excellent exemple de chatbots IA dans le secteur financier est Erica de Bank of America. Erica est un bot alimenté par l'IA au sein de l'application mobile de la banque. Les l'assistant financier virtuel peut répondre aux questions sur les comptes bancaires, les demandes de carte de crédit, etc. Les utilisateurs peuvent éviter d'appeler le service client pour de nombreuses questions, car Erica peut y répondre efficacement.

3. Informations personnalisées

Une autre application de l'analyse des mégadonnées et de l'IA est la possibilité pour les banques de personnaliser la gestion financière et les expériences bancaires des clients. La concurrence est féroce - les institutions qui offrent aux clients des informations personnalisées surpassent souvent les autres. 

Bien que les banques sachent à quel point les informations personnalisées sont précieuses pour les clients, seulement 16 % ont des protocoles standards pour développer des algorithmes pour cela, selon les recherches de McKinsey.

4. Analyses prédictives

L'analyse prédictive est une application de mégadonnées bénéfique que les banques peuvent utiliser. Ces solutions font des prédictions futures qui sont utiles pour les clients et les entreprises. Les sociétés d'information financière recueillent serait rendu inutile sans solutions d'analyse, car il est trop complexe et volumineux pour que les employés puissent le comprendre.

L'analyse prédictive permet aux entreprises de mieux comprendre les tendances du marché, d'anticiper les changements futurs dans le secteur financier et de déterminer comment mieux servir les clients. Il peut prendre en charge une partie du travail effectué par les employés humains, leur permettant de se concentrer sur des projets plus significatifs pour leurs organisations. 

5. Gestion de la conformité réglementaire

Les banques doivent se conformer à de nombreuses exigences réglementaires. La gestion de la conformité est un aspect difficile du secteur financier, mais néanmoins important. Par exemple, les banques doivent suivre la lutte contre le blanchiment d'argent (AML), qui aident à atténuer les activités suspectes ou frauduleuses.

Les entreprises se tournent vers les solutions d'intelligence artificielle et de mégadonnées pour faciliter les processus de gestion de la conformité réglementaire. Ces systèmes permettent aux banques et autres institutions financières rationaliser leurs processus de conformité en réduisant les erreurs humaines et en automatisant la prise de décision.

Ces cinq applications ne donnent qu'un aperçu de l'évolution du secteur financier. Certaines autres applications de base incluent :

  • Gestion du risque de crédit
  • Optimisation des stratégies de trading
  • Soutenir le trading algorithmique
  • Souscription et gestion des sinistres

Parce que le secteur financier est vaste, il existe aujourd'hui des opportunités apparemment infinies pour les entreprises d'exploiter les solutions d'IA et de Big Data.

Sociétés financières : continuer à tirer parti de la puissance du Big Data et de l'IA

Comme beaucoup d'autres secteurs de l'économie, le secteur des services bancaires et financiers dépend de plus en plus des technologies numériques, et le big data et l'IA ne font pas exception. 

"Les banques et les organisations financières mettent à niveau leurs systèmes hérités vers des solutions de haute technologie plus avancées pour mieux servir les clients, stimuler la productivité et accroître l'efficacité." 

Il est maintenant temps pour les banques, les professionnels de la gestion de patrimoine et d'autres sociétés liées à la finance de tirer parti de l'IA, du ML et du Big Data pour suivre leurs concurrents et leurs clients. Il sera intéressant de voir comment l'IA et les mégadonnées continueront de modifier le paysage des services financiers en 2023 et au-delà. L'intelligence artificielle progresse et transforme constamment les industries, et les entreprises seraient bien avisées de suivre les changements.

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