L'IA évolue sur un rythme rapide.Les organisations financières utilisent déjà des technologies d'IA pour identifier la fraude et les transactions inhabituelles, personnaliser le service client, aider à prendre des décisions sur la solvabilité, en utilisant le traitement du langage naturel sur les documents texte et pour la cybersécurité et la gestion générale des risques.
Au cours des dernières décennies, les banques ont amélioré leurs méthodes d'interaction avec les clients.Ils ont adapté la technologie moderne au caractère spécifique de leur travail.Par exemple, dans les années 1960, les premiers guichets automatiques ont été installés et dix ans plus tard, il y avait déjà des cartes pour effectuer des transactions et un paiement.Au début de ce siècle, les utilisateurs ont appris les services bancaires en ligne 24 heures sur 24, et en 2010, ils ont entendu parler des services bancaires mobiles.Mais le développement du système financier ne s'est pas arrêté ici, car l'ère numérique ouvre de nouvelles opportunités - l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les institutions bancaires et financières.D'ici 2023, les banques devraient économiser environ 447 milliards de dollars en développant et en mettant en œuvre des applications d'IA.Certains des beaux exemples sont ci-dessous.
Les services bancaires mobiles
La fonctionnalité de l'IA dans les applications mobiles devient de plus en plus proactive, personnalisée et avancée.Par exemple, l'une des banques canadiennes a inclus Siri dans son application iOS.Maintenant, pour envoyer de l'argent à une autre carte, il suffit de dire quelque chose comme: "Hé, Siri, envoyez 20 $ à Alex!"- et confirmez la transaction en utilisant Touch ID.
Grâce à l'IA, les banques génèrent près de 66% de revenus supplémentaires des utilisateurs de banque mobile en comparaison lorsque les clients visitent les succursales.Les organisations bancaires accordent une attention particulière à la technologie émergente pour améliorer leur qualité des services et rester compétitif sur le marché.
Bots de chat AI
Les robots de chat sont des interfaces conversationnelles compatibles AI.C'est l'un des cas les plus populaires d'application de l'IA dans la banque.Les bots communiquent avec les clients au nom de la banque sans nécessiter de dépenses importantes.Les chercheurs ont estimé que les institutions financières économisent quatre minutes pour chaque communication que le bot de chat gère.
Étant donné que les clients utilisent des applications mobiles pour effectuer des transactions monétaires, les banques intègrent des services de bot de chat.Cela permet d'attirer l'attention des utilisateurs et de créer une marque reconnaissable sur le marché.
Par exemple, le lancement du CEBA Chat Bot, qui a apporté un grand succès à la banque australienne du Commonwealth.Avec son aide, environ un demi-million de clients ont pu résoudre plus de deux cents problèmes bancaires: activer leurs cartes, vérifier les soldes du compte, retirer de l'argent, etc..
Un autre exemple, Bank of America a lancé un bot de chat qui envoie des notifications des utilisateurs, les informe de leurs soldes, fait des recommandations pour économiser de l'argent et fournit des mises à jour aux rapports de crédit, etc..C'est ainsi que la banque aide ses clients à prendre des décisions éclairées.
Collecte et analyse des données
Les institutions bancaires enregistrent des millions de transactions commerciales chaque jour.Le volume d'informations généré par les banques est énorme, donc sa collecte et son enregistrement se transforment en une tâche écrasante pour les employés.La structuration et l'enregistrement de ces données sont impossibles jusqu'à ce qu'il y ait un plan pour son utilisation.Par conséquent, déterminer la relation entre les données collectées est difficile, en particulier lorsqu'une banque compte des milliers de clients.
Il y avait une approche suivante: un client est venu à une réunion avec un employé de la banque qui connaissait son nom et ses antécédents financiers et a compris quelles options étaient mieux à offrir.Mais c'est l'histoire maintenant.Avec la richesse des données provenant d'innombrables transactions, les banques tentent de mettre en œuvre des idées commerciales innovantes et des solutions de gestion des risques.
Les applications basées sur l'IA collectionnent et analysent les données.Cela améliore l'expérience utilisateur.Les informations peuvent être utilisées pour accorder des prêts ou détecter la fraude.Les entreprises qui ont estimé leur bénéfice de l'analyse des mégadonnées ont déclaré une augmentation moyenne des revenus de 8% et une réduction des coûts de 10%.
Gestion des risques
L'extension du crédit est une tâche assez difficile pour les banquiers.Si une banque prête de l'argent aux clients insolvables, il peut se lancer dans les difficultés.Si un emprunteur perd un revenu stable, cela conduit à la valeur par défaut.Selon les statistiques, en 2020, les délinquces de carte de crédit dans le U.S.Rose par 1.4% dans les six mois.
Les systèmes alimentés par l'IA peuvent évaluer les antécédents de crédit des clients plus précisément pour éviter ce niveau de défaut. Les services bancaires mobiles apps track financial transactions and analyze user data.Cela aide les banques à anticiper les risques associés à l'émission de prêts, tels que l'insolvabilité des clients ou la menace de fraude.
Enrichissement des données de transaction
C'est une partie importante de la gestion financière, tant pour les institutions financières et les consommateurs.Il utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour déchiffrer les chaînes inintelligibles de personnages qui représentent les transactions et les marchands et les convertissent en texte lisible qui montre le nom de chaque marchand et répertorie leur adresse et leur ville.Il montre l'emplacement du marchand local, plutôt que le siège social central.Cette méthode pour transformer les données difficiles à comprendre en informations faciles à lire, aide les banques et les clients à comprendre où ils ont dépensé leur argent et avec qui.Il réduit à la fois les appels de service à la clientèle et les frais de recherche sur la fraude, car les clients peuvent dire ce qu'ils ont acheté et où ils l'ont acheté.La détection de fraude réduit le nombre de personnes qui appellent sur les frais de mystère sur leur facture de carte de crédit, car ils comprennent ce que signifient ces frais.Moins d'appels signifient moins de recherche sur la fraude, ce qui réduit les coûts.Plus important encore, ces descriptions claires aident les développeurs à mettre des données financières en contexte afin qu'ils puissent plus facilement classer et analyser les achats.Cela aide à des choses comme la budgétisation, l'analyse.
Sécurité des données
Selon le rapport de la Federal Trade Commission pour 2020, la fraude par carte de crédit est le type de vol de données personnel le plus courant.
Les systèmes basés sur l'IA sont efficaces contre les malfaiteurs.Les programmes analysent le comportement des clients, l'emplacement et les habitudes financières et déclenche un mécanisme de sécurité s'ils détectent une activité inhabituelle.ABI Research estime que les dépenses en IA et en analyse de cybersécurité s'élèveront à 96 milliards de dollars d'ici la fin de 2021.
Amazon a déjà acquis la récolte.AI - un démarrage de la cybersécurité de l'IA - et lancé Macie - un service qui applique l'apprentissage automatique pour détecter, trier et structurer les données dans le stockage de cloud S3.
Note de clôture
Il existe plus de façons d'appliquer l'IA dans l'industrie financière.Selon l'enquête OpenText, près de 80% des banques reconnaissent les avantages de l'IA, 75% d'entre eux utilisent déjà cette technologie et environ 46% prévoient de mettre en œuvre des systèmes basés sur l'IA dans un avenir proche.
Les solutions alimentées par l'IA deviennent une partie intégrante des stratégies de développement des entreprises, les aidant à rester compétitives sur le marché.Cette technologie minimise les coûts d'exploitation, améliore le support client et automatise les processus.
De plus, la prochaine chose qui a maintenant une signification majeure est l'éthique de l'IA.
