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.
A personalized approach to finance, powered by AI, is highly beneficial to both the business and the customer. In addition to making day-to-day services smoother, AI technology is also helping businesses tackle unexpected problems with new and creative solutions. As the demand for online banking continues to grow, the adoption of AI and ML is becoming the key to growth and sustainability in the fintech industry.
Voici 7 façons dont l’IA va changer les fintechs dans un avenir proche.
1. Enhanced security
Over the years, artificial intelligence has given massive boosts to data security in the fintech industry. Many banks and fintechs provide assistance to their customers via AI-enabled callbots.
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.
Much of the AI risk funding in the banking industry uses machine learning solutions to target fraud and cybersecurity. With such a large scale of financial transactions occurring on a daily basis, it is nearly impossible to manually review each transaction for erroneous or potentially suspicious activity.
Effective AI systems can monitor banking transactions in real time, while AI algorithms detect anomalies or unusual patterns that deviate from a user's usual spending behavior. With AI, fintechs are able to respond to potentially fraudulent activity more quickly and with greater accuracy. Superior AI systems can often respond to suspicious activity before the fraud actually occurs.
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. Personalized banking services
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.
AI has transformed the traditional trading desk by processing millions of data points in real time while developing a set of insights that statistical models are unable to detect. Thanks to AI in fintech, consumers are able to trade stocks and shares via user-friendly mobile apps with the help of AI-powered decision making.
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
By adopting AI-powered applications, fintechs can save billions of dollars in capital, labor costs and resources. Manually performed procedures are typically more time-consuming and expensive due to labor costs. AI automation saves time and money by taking over these processes and responsibilities. With AI technology handling smaller inquiries, customer service teams will see a reduction in labor expenses.
Artificial intelligence allows banks to save money in the front office through personalized information, in the middle office through anti-money laundering, and in the back office through credit underwriting. With the money saved through AI systems, banks are able to provide better offers and attract new customers. The overall result is saving money while increasing revenues and profits.
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. Automated loan approval
Previously, approving a loan took hours, sometimes even days or weeks, and involved piles of paperwork. With AI-based machine learning and automation technologies, loans are approved faster and more accurately than ever before.
Specialized AI applications speed up the costly and time-consuming process of evaluating and approving loan applications by performing real-time analysis to make informed credit decisions. AI models run through verification checks, ensure financial status requirements are met and assess an individual's creditworthiness.
As AI continues to optimize loan approval automation, customer risk profiling will become more extensive. Whereas it previously relied on income, repayment history, gender, race and lifestyle expenses, AI uses a wider variety of data points to create a more accurate view of a customer's financial situation. In addition to traditional data sources, AI systems evaluate data from collection agency feedback, field visits and campaign data.
The future of AI in 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.
