L'IA dans le secteur bancaire - Comment l'intelligence artificielle est utilisée dans les banques

La technologie de l'intelligence artificielle (IA) est devenue un perturbateur critique dans presque tous les secteurs et le secteur bancaire ne fait pas exception. L'introduction de l'IA dans les applications et services bancaires a rendu le secteur plus centré sur le client et plus pertinent sur le plan technologique.

Les systèmes basés sur l'IA peuvent aider les banques à réduire leurs coûts en augmentant la productivité et en prenant des décisions basées sur des informations insondables pour un agent humain. De plus, des algorithmes intelligents sont capables de repérer les anomalies et les informations frauduleuses en quelques secondes.

Un rapport de Business Insider suggère que près de 80 % des banques sont conscientes des avantages potentiels que l'IA présente pour leur secteur. Un autre rapport suggère que d'ici 2023, les banques devraient économiser 447 milliards de dollars en utilisant des applications d'IA.

Ces chiffres indiquent que le secteur bancaire et financier évolue rapidement vers l'IA pour améliorer l'efficacité, le service, la productivité et le retour sur investissement et réduire les coûts.

Dans cet article, nous allons découvrir les applications clés de l' IA dans le secteur financier et bancaire et comment cette technologie redéfinit l'expérience client avec ses avantages exceptionnels.

Applications de l'IA dans la banque et la finance

Les technologies d'intelligence artificielle font désormais partie intégrante du monde dans lequel nous vivons, et les banques ont commencé à intégrer ces technologies dans leurs produits et services à grande échelle pour rester pertinentes.

Voici quelques applications majeures de l'IA dans le secteur bancaire grâce auxquelles vous pouvez profiter des nombreux avantages de la technologie. Alors, plongeons !

Cybersécurité et détection des fraudes

Chaque jour, d'énormes quantités de transactions numériques ont lieu lorsque les utilisateurs paient des factures, retirent de l'argent, déposent des chèques et bien plus encore via des applications ou des comptes en ligne. Ainsi, il est de plus en plus nécessaire que le secteur bancaire intensifie ses efforts en matière de cybersécurité et de détection des fraudes.

C'est à ce moment que l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire entre en jeu. L'IA peut aider les banques à améliorer la sécurité des finances en ligne, à détecter les failles de leurs systèmes et à minimiser les risques. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent facilement identifier les activités frauduleuses et alerter les clients ainsi que les banques.

Par exemple, Danske Bank, la plus grande banque du Danemark, a mis en place un algorithme de détection des fraudes pour remplacer son ancien système de détection des fraudes basé sur des règles. Cet outil d'apprentissage en profondeur a augmenté la capacité de détection des fraudes de la banque de 50 % et réduit les faux positifs de 60 %. Le système a également automatisé de nombreuses décisions cruciales tout en acheminant certains cas vers des analystes humains pour une inspection plus approfondie.

L'IA peut également aider les banques à gérer les cybermenaces. En 2019, le secteur financier représentait 29 % de toutes les cyberattaques , ce qui en fait l'industrie la plus ciblée. Grâce aux capacités de surveillance continue de l' intelligence artificielle dans les services financiers , les banques peuvent répondre aux cyberattaques potentielles avant qu'elles n'affectent les employés, les clients ou les systèmes internes.

Chatbots

Sans aucun doute, les chatbots sont l'un des meilleurs exemples d'applications pratiques de l' intelligence artificielle dans le secteur bancaire . Une fois déployés, ils peuvent travailler 24h/24 et 7j/7, contrairement aux humains qui ont des horaires de travail fixes.

De plus, ils continuent à se renseigner sur le modèle d'utilisation d'un client particulier. Il les aide à comprendre les exigences d'un utilisateur de manière efficace.

En intégrant les chatbots dans les applications bancaires , les banques peuvent s'assurer qu'ils sont disponibles 24h/24 pour leurs clients. De plus, en comprenant le comportement des clients, les chatbots sont en mesure d'offrir un support client personnalisé et de recommander des services et produits financiers adaptés en conséquence.

L'un des meilleurs exemples de chatbot IA dans les applications bancaires est Erica, une assistante virtuelle de la Bank of America. Ce chatbot AI peut gérer des tâches telles que la réduction de la dette des cartes de crédit et les mises à jour de sécurité des cartes. Erica a géré plus de 50 millions de demandes de clients en 2019.

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Décisions de prêt et de crédit

Les banques ont commencé à intégrer des systèmes basés sur l'IA pour prendre des décisions de prêt et de crédit plus éclairées, plus sûres et plus rentables. Actuellement, de nombreuses banques sont encore trop confinées à l'utilisation des antécédents de crédit, des cotes de crédit et des références clients pour déterminer la solvabilité d'un individu ou d'une entreprise.

Cependant, on ne peut nier que ces systèmes d'évaluation du crédit sont souvent truffés d'erreurs, qu'il manque l'historique des transactions réelles et que les créanciers sont mal classés.

Un système de prêt et de crédit basé sur l'IA peut examiner le comportement et les habitudes des clients ayant des antécédents de crédit limités pour déterminer leur solvabilité. En outre, le système envoie des avertissements aux banques concernant des comportements spécifiques susceptibles d'augmenter les risques de défaut.

Suivi des tendances du marché

L'intelligence artificielle dans les services financiers aide les banques à traiter de gros volumes de données et à prévoir les dernières tendances du marché, les devises et les actions. Des techniques avancées d'apprentissage automatique aident à évaluer les sentiments du marché et à suggérer des options d'investissement.

L' IA pour la banque suggère également le meilleur moment pour investir dans des actions et avertit en cas de risque potentiel. En raison de sa grande capacité de traitement des données, cette technologie émergente contribue également à accélérer la prise de décision et rend le trading pratique pour les banques et leurs clients.

Collecte et analyse des données

Les institutions bancaires et financières enregistrent des millions de transactions chaque jour. Le volume d'informations générées étant énorme, leur collecte et leur enregistrement deviennent une tâche écrasante pour les employés. Structurer et enregistrer une telle quantité de données sans aucune erreur devient impossible.

Dans de tels scénarios, des solutions innovantes basées sur l'IA peuvent contribuer à une collecte et une analyse efficaces des données . Ceci, à son tour, améliore l'expérience utilisateur globale. Les informations peuvent également être utilisées pour détecter une fraude ou prendre des décisions de crédit.

Expérience client

Les clients recherchent constamment une meilleure expérience et plus de commodité. Par exemple, les guichets automatiques ont été un succès parce que les clients pouvaient bénéficier des services essentiels de dépôt et de retrait d'argent même lorsque les banques étaient fermées.

Ce niveau de commodité n'a inspiré que plus d'innovation. Les clients peuvent désormais ouvrir des comptes bancaires dans le confort de leur foyer en utilisant leur smartphone.

L'intégration de l'intelligence artificielle dans les services bancaires et financiers améliorera encore l'expérience des consommateurs et augmentera le niveau de commodité pour les utilisateurs. La technologie AI réduit le temps nécessaire pour enregistrer les informations Know Your Customer (KYC) et élimine les erreurs. De plus, de nouveaux produits et offres financières peuvent être publiés à temps.

L'éligibilité pour des cas tels que la demande de prêt personnel ou de crédit est automatisée à l'aide de l'IA, ce qui signifie que les clients peuvent éliminer les tracas liés à l'ensemble du processus manuellement. De plus, les logiciels basés sur l'IA peuvent réduire les délais d'approbation pour les installations telles que le décaissement des prêts.

L'IA Banking aide également à capturer avec précision les informations des clients pour créer des comptes sans aucune erreur, garantissant une expérience fluide pour les clients.

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Gestion des risques

Des facteurs mondiaux externes tels que les fluctuations monétaires, les catastrophes naturelles ou les troubles politiques ont de graves répercussions sur les secteurs bancaire et financier. En ces temps instables, il est crucial de prendre des décisions commerciales avec une extrême prudence. Les analyses basées sur l'IA peuvent donner une image raisonnablement claire de ce qui est à venir et vous aider à rester préparé et à prendre des décisions en temps opportun.

L'IA aide également à trouver des applications risquées en évaluant la probabilité qu'un client ne rembourse pas un prêt. Il prédit ce comportement futur en analysant les modèles de comportement passés et les données des smartphones.

Conformité réglementaire

La banque est l'un des secteurs les plus réglementés de l'économie mondiale. Les gouvernements utilisent leur autorité réglementaire pour s'assurer que les clients des banques n'utilisent pas les banques pour commettre des délits financiers et que les banques ont des profils de risque acceptables pour éviter les défauts de paiement à grande échelle.

Dans la plupart des cas, les banques maintiennent une équipe de conformité interne pour traiter ces problèmes, mais ces processus prennent beaucoup plus de temps et nécessitent d'énormes investissements lorsqu'ils sont effectués manuellement. Les réglementations de conformité sont également sujettes à de fréquents changements, et les banques doivent constamment mettre à jour leurs processus et flux de travail en suivant ces réglementations.

L'IA utilise le deep learning et le NLP pour lire les nouvelles exigences de conformité des institutions financières et améliorer leur processus de prise de décision. Même si l'IA Banking ne peut pas remplacer un analyste de la conformité, elle peut rendre leurs opérations plus rapides et efficaces.

Analyses prédictives

L'un des cas d'utilisation les plus courants de l'IA comprend les applications sémantiques et de langage naturel à usage général et l' analyse prédictive largement appliquée . L'IA peut détecter des modèles et des corrélations spécifiques dans les données, que la technologie traditionnelle ne pouvait pas détecter auparavant.

Ces schémas pourraient indiquer des opportunités de vente inexploitées, des opportunités de vente croisée ou même des métriques autour des données opérationnelles, entraînant un impact direct sur les revenus.

Automatisation des processus

Les algorithmes d'automatisation des processus robotiques (RPA) augmentent l'efficacité et la précision opérationnelles et réduisent les coûts en automatisant les tâches répétitives chronophages. Cela permet également aux utilisateurs de se concentrer sur des processus plus complexes nécessitant une intervention humaine.

À ce jour, les institutions bancaires exploitent avec succès la RPA pour accélérer la vitesse des transactions et accroître l'efficacité. Par exemple, la technologie CoiN de JPMorgan Chase examine les documents et en tire des données beaucoup plus rapidement que les humains ne le peuvent.

Comment devenir une banque AI-first ?

Maintenant que nous avons vu comment l'IA est utilisée dans le secteur bancaire , dans cette section, nous examinerons les mesures que les banques peuvent prendre pour adopter l'IA à grande échelle et faire évoluer leurs processus tout en accordant une attention particulière aux quatre facteurs critiques : les personnes, la gouvernance. , processus et technologie.

Étape 1 : Élaborer une stratégie d'IA

Le processus de mise en œuvre de l'IA commence par l'élaboration d'une stratégie d'IA au niveau de l'entreprise, en gardant à l'esprit les objectifs et les valeurs de l'organisation.

Il est crucial de mener des études de marché internes pour trouver les lacunes parmi les personnes et les processus que la technologie de l'IA peut combler. Assurez-vous que la stratégie d'IA est conforme aux normes et réglementations de l'industrie. Les banques peuvent également évaluer les normes internationales actuelles de l'industrie.

La dernière étape de la formulation de la stratégie d'IA consiste à affiner les pratiques et politiques internes liées aux talents, aux données, à l'infrastructure et aux algorithmes afin de fournir des orientations et des conseils clairs pour l'adoption de l'IA dans les différentes unités fonctionnelles de la banque.

Étape 2 : Planifiez un processus basé sur des cas d'utilisation

L'étape suivante consiste à identifier les opportunités d'IA à plus forte valeur ajoutée, en s'alignant sur les processus et les stratégies de la banque.

Les banques doivent également évaluer dans quelle mesure elles doivent mettre en œuvre des solutions bancaires d'IA dans leurs processus opérationnels actuels ou modifiés.

Après avoir identifié les cas d'utilisation potentiels de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire , les équipes technologiques doivent effectuer des vérifications pour tester la faisabilité. Ils doivent examiner tous les aspects et identifier les lacunes pour la mise en œuvre. Sur la base de leur évaluation, ils doivent sélectionner les cas les plus réalisables.

La dernière étape de la phase de planification consiste à cartographier les talents de l'IA. Les banques ont besoin d'un certain nombre d'experts, de programmeurs d'algorithmes ou de spécialistes des données pour développer et mettre en œuvre des solutions d'IA. S'ils manquent d'experts internes, ils peuvent sous-traiter ou collaborer avec un fournisseur de technologie.

Étape 3 : Développer et déployer

Après la planification, la prochaine étape pour les banques consiste à exécuter. Avant de développer des systèmes d'IA à part entière, ils doivent d'abord construire des prototypes pour comprendre les lacunes de la technologie. Pour tester les prototypes, les banques doivent compiler les données pertinentes et les transmettre à l'algorithme. Le modèle d'IA s'entraîne et s'appuie sur ces données ; par conséquent, les données doivent être exactes.

Une fois le modèle d'IA formé et prêt, les banques doivent le tester pour interpréter les résultats. Un essai comme celui-ci aidera l'équipe de développement à comprendre comment le modèle fonctionnera dans le monde réel.

La dernière étape consiste à déployer le modèle entraîné. Une fois déployées, les données de production commencent à affluer. À mesure que de plus en plus de données commencent à arriver, les banques peuvent régulièrement améliorer et mettre à jour le modèle.

Étape 4 : Exploitation et surveillance

La mise en œuvre de solutions bancaires IA nécessite une surveillance et un calibrage continus. Les banques doivent concevoir un cycle d'examen pour surveiller et évaluer de manière exhaustive le fonctionnement du modèle d'IA. Cela, à son tour, aidera les banques dans la gestion des menaces de cybersécurité et dans l'exécution robuste des opérations.

Le flux continu de nouvelles données affectera le modèle d'IA au stade de l'exploitation. Par conséquent, les banques doivent prendre les mesures appropriées pour garantir la qualité et l'exactitude des données d'entrée.

Exemples concrets d'intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Quelques grandes banques ont déjà commencé à tirer parti des technologies d'intelligence artificielle pour améliorer leur qualité de service, détecter les menaces de fraude et de cybersécurité et améliorer l'expérience client.

Voici quelques exemples concrets d'institutions bancaires qui ont utilisé l'IA à leur plein avantage.

JPMorgan Chase : les chercheurs de JPMorgan Chase ont développé un système d'alerte précoce utilisant l'IA et des techniques d'apprentissage en profondeur pour détecter les logiciels malveillants, les chevaux de Troie et les campagnes de phishing. Les chercheurs disent qu'il faut environ 101 jours pour qu'un cheval de Troie compromette les réseaux de l'entreprise. Le système d'alerte précoce fournirait un avertissement suffisant avant que l'attaque proprement dite n'ait lieu.

Il peut également envoyer des alertes à l'équipe de cybersécurité de la banque lorsque les pirates se préparent à envoyer des e-mails malveillants aux employés pour infecter le réseau.

Capital One : Eno de Capital One, l'assistant virtuel intelligent, est le meilleur exemple d'IA dans les services bancaires personnels. Outre Eno, Capital One utilise également des numéros de carte virtuels pour prévenir la fraude par carte de crédit. Pendant ce temps, ils travaillent sur la créativité informatique qui entraîne les ordinateurs à être créatifs et explicables.

Outre les banques commerciales, un certain nombre de banques d'investissement telles que Goldman Sachs et Merrill Lynch ont également intégré des outils analytiques basés sur l'IA dans leurs opérations de routine. De nombreuses banques ont également commencé à utiliser Alphasense, un moteur de recherche basé sur l'IA, qui utilise le traitement du langage naturel pour découvrir les tendances du marché et analyser les recherches par mots-clés.

Maintenant que nous avons examiné les exemples concrets d'intelligence artificielle dans le secteur bancaire , plongeons dans les défis qui existent pour les banques utilisant cette technologie émergente.

Les défis de l'adoption plus large de l' IA dans la finance et la banque

La mise en œuvre à grande échelle de technologies haut de gamme telles que l'IA ne se fera pas sans difficultés. Du manque de données crédibles et de qualité aux problèmes de sécurité, un certain nombre de défis existent pour les banques utilisant les technologies d'IA.

Alors, sans plus tarder, examinons-les un par un :

1. Sécurité des données : L'un des principaux défis de l' IA dans le secteur bancaire est la quantité de données collectées qui contiennent des informations sensibles nécessitant la mise en œuvre de mesures de sécurité supplémentaires. Il est donc important de rechercher le bon partenaire technologique qui offrira une variété d'options de sécurité pour s'assurer que les données de vos clients sont traitées de manière appropriée.
   
2. Manque de données de qualité : les banques ont besoin de données structurées et de qualité pour la formation et la validation avant de déployer une solution bancaire basée sur l'IA à grande échelle. Des données de bonne qualité sont nécessaires pour garantir que l'algorithme s'applique à des situations réelles. De plus, si les données ne sont pas dans un format lisible par machine, cela peut entraîner un comportement inattendu du modèle d'IA. Ainsi, les banques qui accélèrent l'adoption de l'IA doivent modifier leurs politiques de données pour atténuer tous les risques de confidentialité et de conformité.

3. Manque d'explicabilité : les systèmes basés sur l'IA sont largement applicables dans les processus de prise de décision car ils éliminent les erreurs et permettent de gagner du temps. Cependant, ils peuvent suivre des préjugés tirés de cas antérieurs de mauvais jugement humain. Les incohérences mineures dans les systèmes d'IA ne prennent pas beaucoup de temps pour s'aggraver et créer des problèmes à grande échelle, mettant ainsi en péril la réputation et le fonctionnement de la banque.

Pour éviter les calamités, les banques doivent offrir un niveau approprié d'explicabilité pour toutes les décisions et recommandations présentées par les modèles d'IA. Les banques doivent comprendre, valider et expliquer comment le modèle prend des décisions.

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Comme nous pouvons le voir , l'IA et la banque vont de pair en raison des multiples avantages qu'offre cette technologie. Selon Forbes, 65 % des cadres supérieurs de la direction financière s'attendent à des changements positifs de l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire. Ainsi, toutes les institutions bancaires doivent investir dans des solutions d'IA pour offrir des expériences inédites et d'excellents services aux clients.

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