De la maison au bureau, l’impact et l’innovation de l’intelligence artificielle (IA) sont visibles dans presque tous les aspects de la vie quotidienne et particulièrement dans le secteur bancaire et assurance. Ce secteur soulève de nombreuses questions auprès des consommateurs lorsqu’ils rencontrent un problème. C’est une réalité, d‘après la PWC Finance, 63 % des PDG de compagnies d’assurance préfèrent l’utilisation de plateformes Fintech afin de se recentrer sur des tâches complexes. En raison de ces tendances et de leurs écosystèmes numériques, les fintechs ont des avantages particuliers face aux incroyables progrès de l’IA et du Machine Learning.
Il existe tellement de façons pour les entreprises du secteur financier de tirer parti de l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse d’analyser et de gérer de grandes quantités de données ou de fournir des informations précieuses. Les techniques d’apprentissage automatique dans la fintech sont capables de collecter et d’analyser des ensembles de données extrêmement importants en temps réel. Plus importants encore, ces techniques ont la capacité d’apprendre des résultats et d’apporter des améliorations.
Une approche personnalisée de la finance, alimentée par l’IA, est très bénéfique tant pour l’entreprise que pour le client. En plus de rendre les services quotidiens plus fluides, la technologie de l’IA aide également les entreprises à aborder des problèmes inattendus avec de nouvelles solutions créatives. Alors que la demande de services bancaires en ligne continue d’augmenter, l’adoption de l’IA et du ML devient la clé de la croissance et de la durabilité dans le secteur des fintechs.
Voici 7 façons dont l’IA va changer les fintechs dans un avenir proche.
1. Une sécurité renforcée
Au fil des ans, l’intelligence artificielle a donné des coups de pouce massifs à la sécurité des données dans le secteur des technologies financières. De nombreuses banques et fintechs fournissent une assistance à leurs clients via des callbots activés par l’IA.
La reconnaissance vocale, faciale et des empreintes digitales sont un autre moyen par lequel l’IA améliore la sécurité dans le secteur financier. Cette couche de sécurité supplémentaire rend les intrus plus difficiles à contourner que les mots de passe traditionnels. Bien que ces types de processus soient encore en cours de perfectionnement, il est possible que les solutions de sécurité soutenues par l’IA remplacent complètement les noms d’utilisateur et les mots de passe dans un avenir proche.
À mesure que le monde se numérise, la cybersécurité devient de plus en plus importante. Les Fintechs, les banques et les autres institutions financières sont les plus à risque, car elles manipulent des milliards de dollars d’argent chaque jour. En restant à la pointe des innovations en matière d’IA et d’apprentissage automatique, vous vous assurez que votre entreprise disposera de la sécurité la plus solide qui soit.
2. Détection des fraudes
Des arnaques aux cartes de crédit, aux demandes de prêt aux fausses déclarations d’assurance jusqu’aux virements électroniques frauduleux, les activités financières trompeuses n’ont cessé d’augmenter ces dernières années. Ces fausses transactions bancaires peuvent coûter des millions de dollars aux particuliers et aux entreprises. En plus des pertes financières, les entreprises doivent gérer l’expérience négative des clients et faire face à des dommages potentiels à leur réputation.
Une grande partie du financement à risque de l’IA dans le secteur bancaire utilise des solutions d’apprentissage automatique pour cibler la fraude et la cybersécurité. Avec une telle échelle d’opérations financières se produisant quotidiennement, il est presque impossible d’examiner manuellement chaque transaction pour détecter toute activité erronée ou potentiellement suspecte.
Des systèmes d’IA efficaces peuvent surveiller les transactions bancaires en temps réel, tandis que les algorithmes d’IA détectent les anomalies ou les modèles inhabituels qui s’écartent des comportements de dépenses habituels d’un utilisateur. Grâce à l’IA, les fintechs sont en mesure de répondre plus rapidement aux activités potentiellement frauduleuses et avec une plus grande précision. Les systèmes d’IA supérieurs peuvent souvent réagir à une activité suspecte avant que la fraude ne se produise réellement.
3. Amélioration du service client
L’intelligence artificielle ayant déjà permis d’améliorer considérablement le service à la clientèle des banques et des fintechs, les clients sont de plus en plus habitués à recevoir des réponses rapides à tout moment de la journée. Les fintechs doivent être disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, afin de répondre aux questions et de faciliter les transactions. Si les clients ne reçoivent pas une attention rapide, vous risquez de perdre votre clientèle au profit d’un concurrent.
Le callbot Locuta (ou assistant virtuel) permet de minimiser la charge de travail en répondant aux questions de base et aux problèmes les plus fréquents des utilisateurs. Cela libère du temps pour que les équipes du service client puissent se concentrer sur les demandes plus compliquées. Elles peuvent être plus attentives aux besoins des clients et, au final, créer une meilleure relation de travail.
L’IA continue d’améliorer le service client des fintechs grâce à un callbot. Cela évolue par l’utilisation d’une analyse complexe des sentiments qui se concentre sur la compréhension de l’expérience du client et l’identification des lacunes pour résoudre ces problèmes. La communication entre les clients et les fintechs devient plus facile et plus accessible grâce aux systèmes basés sur l’IA. Des clients plus heureux et des employés du service clientèle plus heureux aboutissent à une entreprise plus prospère.
4. Services bancaires personnalisés
Les grandes institutions financières ont des milliers, voire des millions de clients. Fournir des services personnalisés à autant d’individus uniques serait une tâche incroyablement ardue si ce n’était pas alimenté par l’IA. La personnalisation peut amener les clients à faire davantage confiance à votre entreprise et à renforcer la fidélité à votre marque.
Lorsque les clients téléchargent des applications bancaires, les algorithmes d’IA collectent et analysent les informations relatives aux consommateurs. Sur la base de ces données, des produits pertinents préapprouvés et des conseils financiers personnalisés peuvent être recommandés. L’IA dans les applications bancaires peut également aider les clients à suivre leurs objectifs financiers et leurs dépenses. En intégrant notre callbot Locuta cela vous permet de personnaliser « le discours » en fonction de votre cible.
Les systèmes d’IA étant autoapprenants, ils ne pourront que s’améliorer dans la lecture des données des clients et la fourniture d’expériences personnalisées. Les modèles d’IA analysent les caractéristiques de la voix et du discours et sont capables de distinguer les vrais modèles des bavardages sans intérêt pour créer un aperçu significatif. L’analyse des transcriptions par l’IA peut même prédire l’humeur des clients et conseiller les agents sur les solutions à leur proposer.
5. Amélioration du trading
Bien que le trading existe depuis les années 1970, il a beaucoup évolué ces dernières années et des améliorations encore plus intéressantes sont apportées en permanence. Le trading utilise la technologie de l’IA, comme l’apprentissage automatique, pour exécuter des transactions boursières à l’aide d’un ensemble d’instructions préprogrammées qui analysent les données pour prendre des décisions de trading.
L’IA a transformé le bureau de négociation traditionnel en traitant des millions de points de données en temps réel tout en développant un ensemble d’informations que les modèles statistiques sont incapables de détecter. Grâce à l’IA dans la fintech, les consommateurs sont en mesure de négocier des actions et des parts via des applications mobiles conviviales, avec l’aide d’un processus décisionnel alimenté par l’IA.
Étant donné qu’un modèle d’apprentissage automatique reçoit constamment de nouvelles données et en tire des enseignements, un système d’IA s’adapte plus rapidement à un environnement commercial changeant. Dans la prochaine génération de trading, l’IA dans la finance réduira encore les risques de trading grâce à une prise de décision plus éclairée. Les systèmes seront en mesure de repérer et de prendre en compte plus efficacement les anomalies, d’analyser les rapports financiers pour détecter les tendances commerciales et de s’adapter rapidement pour exécuter les transactions appropriées sur le marché.
6. L’IA va changer les Fintechs et leur faire économiser de l’argent et des ressources
En adoptant des applications alimentées par l’IA, les fintechs peuvent économiser des milliards de dollars en capital, en frais de main-d’œuvre et en ressources. Les procédures effectuées manuellement sont généralement plus longues et plus coûteuses en raison des coûts de main-d’œuvre. L’automatisation de l’IA permet de gagner du temps et de l’argent en prenant en charge ces processus et responsabilités. Grâce à la technologie de l’IA qui traite les demandes de renseignements de moindre importance, les équipes du service clientèle verront une réduction des dépenses de main-d’œuvre.
L’intelligence artificielle permet aux banques d’économiser de l’argent au niveau du front office grâce à des informations personnalisées, au niveau du middle office grâce à la lutte contre le blanchiment d’argent, et au niveau du back office grâce à la souscription de crédit. Avec l’argent économisé grâce aux systèmes d’IA, les banques sont en mesure de proposer de meilleures offres et d’attirer de nouveaux clients. Le résultat global est une économie d’argent tout en augmentant les revenus et les bénéfices.
Pour que les opérations quotidiennes d’une banque se déroulent sans heurts, il est essentiel qu’il y ait toujours un flux de trésorerie suffisant pour faire face à ses coûts d’exploitation à court terme et à ses obligations en matière de dette. L’IA axée sur les données et les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent l’optimisation du capital en maintenant et en organisant le flux quasi constant des enregistrements de trésorerie.
7. Approbation automatisée des prêts
Auparavant, l’approbation d’un prêt prenait des heures, parfois même des jours ou des semaines, et impliquait des piles de documents. Grâce aux technologies d’apprentissage automatique et d’automatisation basées sur l’IA, les prêts sont approuvés plus rapidement et plus précisément que jamais auparavant.
Les applications spécialisées d’IA accélèrent le processus coûteux et laborieux d’évaluation et d’approbation des demandes de prêt en effectuant des analyses en temps réel pour prendre des décisions de crédit éclairées. Les modèles d’IA passent par des contrôles de vérification, s’assurent que les exigences en matière de statut financier sont respectées et évaluent la solvabilité d’un individu.
À mesure que l’IA continue d’optimiser l’automatisation de l’approbation des prêts, le profilage des risques des clients deviendra plus étendu. Alors qu’elle se basait auparavant sur les revenus, l’historique de remboursement, le sexe, la race et les dépenses liées au mode de vie, l’IA utilise une plus grande variété de points de données pour créer une vision plus précise de la situation financière d’un client. Outre les sources de données classiques, les systèmes d’IA évaluent les données provenant des commentaires des agences de recouvrement, des visites sur le terrain et des données de campagne.
L’avenir de l’IA dans la Fintech
Si l’IA dans la fintech est déjà bien avancée, les immenses possibilités ne font que commencer et se concrétiser. Les systèmes d’intelligence artificielle deviennent plus efficaces et plus performants à chaque mise à jour.
Dans un avenir proche, toute fintech, banque ou institution financière qui n’utilise pas l’IA sera laissée pour compte. Vous en savez maintenant davantage sur comment l’IA va changer les fintechs. Chez Locuta, nous proposons des services spéciaux d’intégration rapide pour soutenir les Fintechs. Vous pouvez en savoir plus en prenant rendez-vous avec l’un de nos experts.
