Comment l’IA et l’apprentissage machine améliorent l’expérience bancaire ?

De nos jours, selon de nombreux spécialistes, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique révolutionnent le monde de la finance, changeant pour le mieux l’expérience bancaire. Les implications de cette technologie sont très larges, bien que la plupart des banques n’en soient encore qu’aux premières étapes de l’adoption des technologies d’IA.

Les obstacles liés à l’adoption de l’IA par les banques

L’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA est l’héritage des systèmes. Étant donné que le secteur bancaire est un secteur plus traditionnel, les dirigeants hésitent à mettre à niveau ou à modifier les processus technologiques actuels. Le problème est que ces anciens systèmes empêchent souvent l’intégration transparente de l’IA.

Les défis en matière de sécurité auxquels sont confrontés les services bancaires sont :

  • les grandes tendances numériques dans le secteur bancaire en 2019
  • intelligence Artificielle pour assouplir les formalités bancaires au sein des banques, comme le Crédit Agricole.

Toutefois, avec l’essor des entreprises de technologie financière, comme la Fintech, les banques seront forcées d’utiliser la technologie pour rester compétitives, Serge Gaona. Les consommateurs attendent davantage de leurs banques, et l’IA peut les aider à y parvenir. Et l’apprentissage machine, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, est dynamique et permet aux banques de s’appuyer moins sur des experts humains, ce qui signifie que les employés peuvent se concentrer davantage sur l’amélioration de l’expérience client.

Les avantages de l’IA dans les banques

L’utilisation des nouvelles technologies d’apprentissage, permettra d’améliorer l’expérience bancaire, notamment dans :

  • les décisions de crédit;
  • l’évaluation du crédit basée sur l’IA peut utiliser des règles plus sophistiquées que les processus traditionnels d’évaluation du crédit. Elle peut permettre une évaluation rapide et précise d’un emprunteur potentiel, pour un coût bien inférieur à celui des méthodes traditionnelles. De plus, l’utilisation de la technologie élimine les biais, car les machines ont plus d’objectivité que les employés humains. Les banques peuvent déterminer quels demandeurs présentent un risque de défaut plus élevé et quels demandeurs sont plus solvables, même s’ils n’ont pas d’antécédents de crédit importants;
  • l’évaluation et gestion des risques

En automatisant le contrôle du risque de crédit, les banques atténuent le risque. Ce qui leur permet de recevoir des rapports précis et non soumis à l’erreur humaine. En analysant l’historique des cas de risque, l’IA peut aider les banques à prévoir les problèmes et à prendre des mesures prématurées pour prévenir les difficultés.

  • la prévention de la fraude

La fraude est un élément qui touche presque toutes les institutions financières. Mais l’utilisation de l’IA peut détecter certaines anomalies dans les dépenses et alerter le titulaire de la carte. Ce qui aura pour effet de réduire considérablement la fraude par carte de crédit. Ainsi, le système peut signaler un comportement suspect et demander des informations supplémentaires à l’utilisateur ou bloquer complètement la transaction en quelques secondes. Cette capacité signifie que les banques peuvent détecter la fraude en temps réel au lieu d’attendre qu’elle se produise et de prendre des mesures pour résoudre le problème.

  • l’automatisation des processus. l’automatisation des tâches répétitives et banales libère des ressources et des capacités pour fournir un meilleur service aux clients. Grâce à l’automatisation robotisée des processus, les banques peuvent éliminer les erreurs humaines et restructurer le personnel pour se concentrer sur des tâches plus urgentes.