Pour déployer une stratégie d'IA efficace, vous ne pouvez pas considérer la technologie comme un cas d'utilisation unique.
Les banques qui découvrent les plus grands avantages sont celles qui intègrent l'IA dans l'ensemble de leurs opérations, en se dirigeant vers une banque "IA-first".
Cela signifie qu'il ne s'agit pas d'un seul département qui se jette dans les eaux de l'IA, mais que tout le monde plonge la tête la première dans l'intelligence artificielle. Examinons cinq domaines distincts de votre banque qui peuvent bénéficier de l'IA.
Les banques sont des cibles de choix pour les fraudeurs. Grâce à l'IA, les banques peuvent analyser de grands volumes de données et identifier des schémas suspects de manière inédite et passionnante :
Si cette analyse révèle des événements inhabituels sur le compte, l'IA peut signaler les activités qui méritent une enquête plus approfondie. L'IA peut également découvrir des bizarreries que votre équipe n'a peut-être pas repérées. En automatisant ce processus, les banques peuvent réduire les faux positifs et améliorer leurs taux de détection.
Les messages de masse ne font plus recette : les clients exigent désormais la personnalisation. Leurs attentes sont si élevées que 76 % des utilisateurs sont frustrés par les banques qui n'offrent pas de traitement personnalisé.
L'IA peut aider les institutions financières à analyser les données des clients pour cibler de manière proactive les besoins et préférences. Les banques peuvent ensuite utiliser ces informations pour développer des produits et services personnalisés.
Par exemple, les banques peuvent utiliser l'IA pour passer au peigne fin les comportements des clients afin de les associer à un produit. Une personne peut arriver sur l'application de votre banque par l'intermédiaire d'un produit BaaS ou une plateforme de marketing qui identifie un scroller obsessionnel de Zillow. L'IA peut évaluer ces comportements afin d'identifier les clients les plus susceptibles d'utiliser les services de prêt immobilier d'une banque, et leur proposer instantanément une offre préapprouvée.
Grâce aux chatbots et autres outils alimentés par l'IA, les banques peuvent fournir aux clients une aide instantanée et personnalisée. Les technologies liées à l'IA, comme le traitement du langage naturel (NLP) utilise des algorithmes pour lire en profondeur un texte et y répondre de manière conversationnelle, sans intervention humaine.
Les banques doivent gérer efficacement le risque de crédit pour assurer leur stabilité à long terme. L'IA peut améliorer les approches traditionnelles de la gestion du risque de crédit en analysant les données d'une manière que les êtres humains ne peuvent pas faire.
Cette stratégie est si puissante que près de 60 % des banques aux Etats-Unis utilisent déjà l'IA pour l'évaluation des risques.
La capacité d'une banque à prédire quels clients sont susceptibles de ne pas rembourser leurs prêts l'aidera à obtenir des prêts plus rapides et un recouvrement des actifs plus efficace. Grâce aux algorithmes d'IA formés sur les données historiques de performance des prêts (par exemple, l'historique des paiements), les banques peuvent développer des modèles qui prédisent les futurs défauts de paiement avec des taux de précision élevés tout en réduisant les coûts associés aux examens manuels.
L'IA aide également les banques à exploiter de nouvelles sources de données pour dresser un tableau plus vivant de la solvabilité. Dans de nombreux pays à ce jour, les comportements sur les médias sociaux et l'utilisation des téléphones portables orientent les décisions de prêt.
Les banques sont soumises à toute une série d'exigences réglementaires, et leur respect peut être un processus complexe et chronophage. L'IA peut également rationaliser les rapports réglementaires, ce qui permet aux banques de fournir plus facilement les données nécessaires en temps voulu et de manière précise. Il s'agit notamment de :
Les banques peuvent faire appel à la puissance de l'IA pour rester au fait de ces exigences. Les plateformes dotées d'IA peuvent surveiller l'activité des clients à un niveau global afin de détecter les schémas associés aux schémas de blanchiment d'argent ou à d'autres activités illégales - avant qu'il ne soit trop tard. Par exemple, l'IA peut automatiser la collecte d'informations à partir de divers systèmes tels que l'ERP, le CRM ou d'autres sources, en extrayant les données pertinentes dans un référentiel central pour les analyser. Cela permet d'obtenir des rapports plus rapides et de réduire le nombre d'erreurs par rapport aux processus manuels, ce qui aide le personnel à se concentrer sur ce qui compte le plus : assurer la conformité aux réglementations dans plusieurs juridictions.
L'intégration numérique des entreprises clientes peut prendre jusqu'à 120 jours - un délai impardonnable lorsqu'on cible des groupes démographiques avides de satisfaction immédiate. Qu'est-ce qui constitue l'essentiel de ce long délai ? Le traitement de l'information et la collecte des données.
Le processus de collecte de données implique diverses activités, comme la saisie et la consolidation de données provenant de sources multiples. Les banques doivent rassembler des documents essentiels tels que les statuts, les accords de partenariat, et vérifier les antécédents des signataires et des parties prenantes. Grâce à l'intelligence artificielle, vous pouvez automatiser ce processus en collectant des données plus rapidement et avec précision, avec moins d'intervention manuelle. L'intelligence artificielle peut repérer les goulots d'étranglement, comme le cas très fréquent de demander à un client de soumettre à nouveau un document déjà traité.
L'intelligence artificielle peut repérer les goulots d'étranglement, comme le cas très fréquent où l'on demande à un client de soumettre à nouveau un document déjà traité.
Les banques ont beaucoup à gagner en exploitant la puissance de l'IA. Pour l'instant, il s'agit d'une baguette magique brandie par les mastodontes - près de 75 % des banques ayant plus de 100 milliards de dollars d'actifs utilisent l'IA. 100 milliards de dollars d'actifs utilisent l'IA. Mais au fur et à mesure que la technologie s'étend, les petites institutions seront touchées, car leur taux d'adoption est actuellement inférieur de 30 % à celui de leurs homologues des "grandes banques".
Il reste encore quelques obstacles à franchir avant que l'IA ne se généralise dans le secteur financier. Mais c'est une stratégie qui peut aider les opérateurs historiques à concurrencer davantage les fintechs qui utilisent déjà cette technologie à un rythme effarant, supérieur à celui des banques traditionnelles. Les immenses pouvoirs de l'IA devraient donner une chose aux banques : un solide coup de pouce pour accélérer une transformation numérique bien nécessaire.
