L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Le terme intelligence artificielle fait référence à toute machine capable d’effectuer des tâches nécessitant une intelligence humaine, telles que la prise de décision, l’apprentissage automatique ou la reconnaissance visuelle. Cette technologie s’est développée dans différents secteurs au cours des dernières années, car elle implique un coût de production plus faible et une réduction de la probabilité d’erreur à zéro ou presque.
 
Au sein du secteur bancaire, et plus particulièrement celui de la banque de détail, le département des prêts est l’un des plus lucratifs, puisqu’il réalise des opérations d’hypothèque, de crédit, de prêt, etc.
 
Évidemment, dans ces transactions financières, la banque bénéficie des intérêts générés par cette « concession temporaire » d’argent. Par conséquent, il existe un intérêt croissant de réduire au maximum les coûts de ces procédures, car la compétitivité élevée du marché ne permet pas d’augmenter les taux d’intérêt.
 
L’intelligence artificielle est devenue un outil clé pour répondre à la fois aux demandes exigeantes des consommateurs et à la nécessité de réduire les coûts des processus bancaires internes. Bien que la liste des raisons pour lesquelles sa mise en œuvre est recommandée soit sans fin, voici quelques-unes d’entre elles :
 

1. Réduction des coûts grâce à l’automatisation des processus : les jours des tâches routinières et entièrement administratives sont comptés. Ces processus, qui par le passé surchargeaient les techniciens, sont en train d’être éliminés grâce à l’automatisation des validations de la documentation externe ou des processus d’examen par remplissage de formulaires.
2. Efficacité des processus de Anti-Money Laundering (AML) grâce à des contrôles renforcés : Les processus de prévention du blanchiment d’argent sont améliorés à mesure que les facteurs à prendre en compte dans les contrôles augmentent et que les examens de routine sont automatisés, laissant les cas les plus complexes aux techniciens. Une fois que les processus d’IA sont intégrés dans le moteur, il est beaucoup plus facile d’introduire des changements de facteurs requis par les autorités compétentes.
3. Modèles prédictifs plus précis du risque et du défaut de paiement : les modèles avec lesquels nous travaillons, pouvant être affinés dans le temps, sont capables d’inclure des paramètres de plus en plus complexes et précis. De la même manière que dans le point précédent, si à tout moment vous souhaitez introduire des modifications, la structure permet de les mettre rapidement en œuvre et avec une maintenance moins coûteuse.
4. Améliorer l’expérience utilisateur avec des procédures simples et sans intervention humaine : en plus de pouvoir offrir les services les plus récents et les plus rapides aux utilisateurs, ces services peuvent également être fournis sans interruption grâce à leur automatisation.
5. Personnalisation de produits pour les clients : Dans un monde de forte compétitivité pour le secteur, il est important de pouvoir se positionner dans une perspective innovante et flexible. La personnalisation du produit peut être une alternative facilement mise en œuvre grâce à l’IA. La quantité d’informations stockées sur les clients permet de savoir relativement simplement quand et quel produit financier doit être offert à chaque utilisateur.
6. Transactions plus sûres et plus rapides : La réduction de l’interaction humaine dans les processus et la double vérification automatique à chaque étape du processus augmentent la sécurité des transactions. De plus, les examens automatiques et ne nécessitant pas d’intervention humaine permettent de gagner du temps.

 
D’un point de vue stratégique, il est intéressant d’appliquer des outils d’IA, car ils impliquent une série d’améliorations et de différenciation des processus. De plus, la mise à jour et la maintenance de ces processus sont plus faciles et plus sûres.