Cas d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Malgré la richesse de la pensée humaine, il existe de nombreux processus et analyses dans lesquels les humains ne sont pas très efficaces. C’est généralement le cas lorsque le problème comporte une forte composante mécanique ou lorsque nous dépendons de la découverte d’un schéma dans de grands volumes de données.

De nombreux secteurs ont adopté l’intelligence artificielle (IA), du secteur médical à l’industrie automobile avec les voitures sans conducteur. Les entreprises mettent en œuvre des solutions basées sur l’IA pour améliorer leur efficacité économique et augmenter la qualité de leurs services.

Traditionnellement, le système bancaire a toujours cherché à maximiser ses profits. Il est donc inévitable qu’il exploite avec force le monde de l’IA. Avec les progrès de la technologie, les possibilités d’amélioration se multiplient progressivement, comme celle de former des systèmes propriétaires ou d’utiliser des algorithmes tiers pour réduire encore le coût de mise en œuvre d’un système commercial.

Qu’est-ce que l'intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est la discipline qui consiste à automatiser la prise de décision et l’exécution d’actions en utilisant des systèmes informatiques et en appliquant des techniques mathématiques à de grandes quantités de données.

L’IA peut être employée pour effectuer différents types d’analyse, notamment « descriptive », qui explique ce qui s’est passé, « presciente », qui prédit ce qui va se passer, et « prescriptive », qui suggère ce qui doit être fait pour atteindre un objectif spécifique.

L’IA est désormais un outil courant dans des activités telles que les recherches sur Internet, la reconnaissance faciale, les recommandations sur les réseaux sociaux ou la détermination d’itinéraires dans les applications de navigation. Certaines techniques basées sur l’IA existent depuis des décennies, tandis que d’autres sont relativement nouvelles et que beaucoup, comme l’apprentissage machine, progressent rapidement en raison de la disponibilité accrue des données et de l’amélioration des techniques capables de traiter de gros volumes et de grandes sources de données.

Les technologies d’IA ont démontré une puissante capacité à reconnaître des modèles, mais elles ne peuvent pas effectuer un apprentissage associatif comme le font les humains, analyser une vue d’ensemble et relier toutes nos connaissances. Le défi de l’IA à l’avenir est d’augmenter la compréhension et la réactivité à l’environnement à un niveau plus profond. L’objectif ultime est que les technologies d’IA renforcent les capacités technologiques et industrielles des économies, tout en répondant aux besoins des populations et en améliorant leur bien-être.

Certaines applications importantes de l’IA dans le secteur bancaire et financier sont présentées ci-dessous :

1. Processus de paiement de back-end
   

   L’utilisation de l’IA et de l'apprentissage machine dans les paiements accélère l’automatisation et simplifie les processus de back-end qui étaient auparavant effectués manuellement par des humains. Par conséquent, l’automatisation par l’IA a un grand potentiel dans le secteur bancaire en raison de sa capacité à réduire la charge de travail, à optimiser la qualité du travail, à améliorer la productivité et à offrir des coûts et des erreurs minimes dans le processus.

2. Détection des fraudes de paiement
   

   La banque transactionnelle se caractérise par de multiples processus qui prennent en charge un nombre important d’interactions avec les utilisateurs finaux dans le cadre des paiements quotidiens et génèrent de grandes quantités de données. L’IA offre des opportunités substantielles, notamment dans des domaines tels que la détection et la prévention des fraudes, les paiements et le recrutement.

   L’IA peut aider à prévenir et à détecter les fraudes en mettant en évidence les transactions inhabituelles, par exemple lorsque le montant en jeu est élevé, que la transaction a été initiée par un client inattendu ou que l’entreprise n’a jamais traité avec l'entité ou le pays cible recevant le paiement En outre, les outils d’IA peuvent détecter et surveiller les comportements inhabituels des employés des institutions financières, par exemple la connexion aux systèmes en dehors des heures de bureau.

3. Connaissance du client (KYC)
   

   Les procédures d’accueil des nouveaux clients par les institutions financières pourraient se dérouler plus facilement à l’avenir si elles appliquaient les technologies d’IA pour traiter les vastes quantités de documents nécessaires à la connaissance du client (KYC).

   Les solutions basées sur l’IA peuvent utiliser le traitement du langage naturel pour lire les documents, interpréter les informations et communiquer leurs conclusions aux décideurs humains. Elles peuvent également recouper les documents avec des sources externes. Le résultat est un processus d’accueil plus rapide et rentable qui offre une meilleure expérience aux institutions financières et à leurs clients finaux.

4. Conformité réglementaire
   

   Toutes les institutions financières sont tenues de fournir des services financiers et d’assister les clients en conformité avec les conditions réglementaires et les réglementations. L’une de ces conditions est de ne pas divulguer les données financières des clients, ces données étant très vulnérables au piratage.

   Les outils d’analyse des fraudes basés sur l’IA détectent les actions suspectes des pirates. Ainsi, c’est l’un des nombreux exemples sur la façon dont l’IA peut aider les institutions financières à garantir un niveau élevé de protection des données des clients. Les systèmes d’IA garantissent également que les processus sont conformes à l’évolution des conditions réglementaires.

5. Service à la clientèle
   

   L’IA a le potentiel d’améliorer la commodité des services financiers et la façon dont nous interagissons avec eux. Grâce aux progrès du traitement du langage naturel, de l’analyse des sentiments ou de l’apprentissage machine, il sera possible d’avoir des conversations avancées par chat ou vocales avec les clients et de répondre à des requêtes très complexes.

   Surtout, les systèmes seront capables d’apprendre de leurs propres interactions ou de celles d’autres agents effectuant une tâche spécifique. Il sera ainsi possible d’automatiser certains des processus développés dans les départements de service à la clientèle, offrant aux clients plus de commodité et de souplesse dans leurs interactions avec leur banque.

   Les robots-conseillers, souvent des systèmes basés sur l’IA spécifiquement conçus pour fournir des conseils financiers automatisés, offrent une variété d'utilisations. Par le biais de sites web ou d’applications mobiles, ils peuvent par exemple nous proposer les produits d’investissement les mieux adaptés à nos besoins en fonction de notre profil, nous avertir des paiements à venir et des factures en attente, ou encore analyser nos habitudes de dépenses pour nous indiquer comment augmenter notre épargne.

   Une autre utilisation de l’IA pour améliorer le service à la clientèle est le chatbot basé sur l’IA, qui modernise la façon dont les banques fournissent des services à leurs clients en leur offrant une assistance 24 h/24, 7 j/7 et des réponses précises à leurs questions. Cela permet des expériences plus personnalisées qui attirent l’attention des clients, optimisent la qualité du service et développent leur marque sur le marché.

L’adoption de l’IA dans le secteur bancaire n’en est encore qu’à ses balbutiements, mais ses opportunités sont énormes.

Les avancées technologiques et l’évolution des habitudes des consommateurs introduisent de nouveaux défis, et remettent même en question la manière dont les banques peuvent maintenir la confiance avec la diminution des interactions humaines, et les monnaies physiques.

Dans le même temps, il existe toujours des opportunités précieuses qui méritent d’être exploitées : bien que les contacts humains soient moins nombreux, les interactions deviennent plus personnalisées grâce à des expériences sur mesure pour chacun.

En somme, l’intelligence artificielle peut être considérée comme un tournant dans le monde de la banque, et ceux qui résistent à son utilisation subiront des processus inefficaces et des services restreints.