447 milliards de dollars économisés par les banques grâce à l’IA

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Quand l’IA frappe à la porte des banques

Selon Stefano Cipollone, responsable du développement commercial chez Auriga

Considérée comme un vecteur de croissance et d’innovation, l’intelligence artificielle occupe une place primordiale dans tous les secteurs d’activité, y compris celui de la banque. Son usage devrait s’amplifier en 2021, qu’il s’agisse de la lutte contre la fraude ou le déploiement de solution automatisées telles que les chatbots. Selon certaines prévisions, d’ici 2023 les banques devraient économiser 447 milliards de dollars grâce à l’usage de l’IA.

Analyser les données en prévision des évènements futurs

Les algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle sont appliqués dans tous les domaines de la prévision et de l’analyse stratégique des activités, pour lesquelles la rapidité et la précision de la prise de décision sont fondamentales. Ainsi, dans le secteur de la banque, en se basant sur l’historique des données, l’intelligence artificielle est capable de prédire les événements futurs, comme anticiper le comportement d’un client et identifier la meilleure offre à lui proposer.

L’analyse prédictive peut également être appliquée à divers processus internes d’une banque, notamment la gestion du cycle de vie des dispositifs physiques ou pour fournir les prédictions sur la trésorerie. L’IA analyse les données de toutes les transactions bancaires, sur tous les canaux, dans toutes les agences et tous les distributeurs automatiques. Cela offre par ailleurs la visibilité sur les tendances, la périodicité et la rentabilité de chaque service (des données précieuses sur les clients potentiels et existants qui peuvent être collectées pour en savoir plus sur leur niveau de satisfaction, leur comportement ou le risque de les perdre). Dans ce contexte, les algorithmes de Data Mining et de Machine Learning ont pour objectif d’identifier des corrélations et de repérer des modèles réutilisables.

Gérer les cybermenaces

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) jouent un rôle essentiel dans la cybersécurité. En effet, les outils de sécurité qui analysent des millions de cybers incidents se basent sur ces technologies pour identifier les menaces potentielles, telles que le compte d’un collaborateur qui clique sur un lien de phishing par exemple. Dans ce contexte, l’un des principaux avantages du machine learning vient de sa capacité de détecter et de traiter les éventuelles menaces de manière quasi immédiate, évitant ainsi tout dysfonctionnement de l’activité de l’entreprise.

Quant à l’IA, elle permet d’automatiser certaines fonctions de protection, afin de garantir la sécurité du réseau, sans que les collaborateurs humains se voient contraints d’accomplir la tâche impossible de tout surveiller en même temps. Toutefois, bien que cette technologie présente de nombreux avantages, elle ne peut se substituer totalement au travail des équipes IT. Comme tout autre logiciel sur le réseau, il ne suffit pas de l’installer et de le négliger : il faut l’évaluer régulièrement car ces technologies ne sont pas là pour apporter des solutions à tous les problèmes.

Optimiser le parcours client en automatisant les processus

Un bon outil d’intelligence artificielle a un impact non négligeable dans l’automatisation des processus bancaires, notamment ceux relatifs à la gestion des services clients. En automatisant les opérations, souvent fastidieuses et répétitives, les erreurs de saisie sont minimes et le temps de traitement est moindre.

Les processus bancaires auxquels l’intelligence artificielle peut être appliquée sont notamment ceux qui visent à améliorer l’expérience utilisateur. En analysant les données de chaque opération bancaire, la banque pourra proposer un parcours client personnalisé. Grâce aux algorithmes de deep learning, les banques peuvent analyser le comportement des clients à l’aide de la reconnaissance faciale, identifier leur niveau de satisfaction et évaluer le risque de perte, créer des groupes d’utilisateurs basés sur des profils similaires,développer des programmes de fidélité personnalisés, et créer de nouveaux services, plus pertinents.

Chatbot, conseiller virtuel devenu incontournable

Le déploiement de systèmes automatisés transforme en profondeur le secteur financier et l’intelligence artificielle prend de plus en plus de place dans la relation client. Dans le secteur bancaire, nous assistons à une prolifération des assistants virtuels, chatbots, capables de simuler une conversation avec un humain et de fournir assistance et support en temps réel.

Pour rester compétitives, les banques s’emparent de plus en plus de nouvelles technologies, et l’intelligence artificielle est la plus prisée. Elle permet aux banques de redéfinir leurs processus, produits et services et la manière dont elles interagissent avec leur clients et collaborateurs. Cette technologie minimise les coûts d’exploitation et optimise l’expérience client.

Ces domaines d’application ne doivent pas être considérés comme indépendants les uns des autres. Au contraire, améliorer doit être synonyme d’intégrer. Concrètement, dans le domaine des chatbots et des assistants virtuels, c’est l’ensemble des canaux d’accès à labanque à distance (banque en ligne, banque mobile et paiement mobile) et de self-service (ATM/ASST/Kiosk) qui doivent intégrer un assistant virtuel capable d’accompagner les utilisateurs. Un système qui pourra être intégré au service client pour l’optimiser, réduire les coûts et améliorer la qualité.

Si la technologie ne remplacera jamais le personnel, plus adapté pour intervenir en cas de difficulté, rassurer et inspirer confiance, elle contribue à rendre l’expérience bancaire plus satisfaisante.