3 applications d’intelligence artificielle pour les banques

Publié le 30/08/2021 par Toby Cox et Emilie Audubert

Dans le domaine de la finance et des banques, les outils d’intelligence artificielle ou IA peuvent aider à  réduire les coûts, améliorer l’efficacité et transformer la façon dont votre entreprise gère ses fonds. 

Les applications de l’intelligence artificielle dans le secteur de la banque
Les applications de l’intelligence artificielle dans le secteur de la banque

Le secteur de la finance a adopté très tôt ce que l’on appelle la technologie financière (ou fintech), et sa popularité ne cesse de croître auprès des institutions concernées. D’après Gartner, l’IA et le machine learning font partie des outils technologiques qui ont changé la donne pour les services financiers (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner). 

L’Intelligence artificielle pour les banques et les institutions financières peut automatiser des tâches répétitives, améliorer l’efficacité des processus et utiliser le machine learning, le deep learning, les analyses prédictives et le traitement du langage naturel pour alimenter des fonctionnalités plus robustes telles que des chatbots et des robots-conseillers. D’après un rapport d’Insider Intelligence, 80 % des banques sont pleinement conscientes des avantages que l’intelligence artificielle peut leur apporter.

Ajouter l’intelligence artificielle à leur répertoire de fintech peut aider les banques et les institutions financières à améliorer leur expérience client, réduire les coûts et augmenter les revenus. 

Comment les banques et les institutions financières utilisent-elles l’IA ? 

Abordons maintenant la façon dont l’Intelligence artificielle est appliquée dans le secteur des banques et des institutions financières pour apporter plus de valeur aux clients tout en réduisant les coûts. 

Utilisez l’automatisation intelligente pour gagner du temps et de l’argent

En automatisant les tâches répétitives, les banques et les institutions financières peuvent réduire les coûts et les pertes de temps, tout en limitant les erreurs et collecter des données.

D’après Gartner, 66 % des leaders financiers pensent mettre l’accent sur l’automatisation en 2021 et prédisent que les objectifs associés à cette technologie seront les plus difficiles à atteindre (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner).

Un logiciel d’IA peut être utile pour mener à bien différents processus et opérations (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner). Voici comment :

Comment l’IA peut aider à gérer les notes de frais : une solution d’IA peut lire les reçus et les classer selon les types de dépenses ou les fournisseurs acceptés figurant déjà dans le système. Les employés devront tout de même réviser les dépenses rejetées par le système.

Comment l’IA peut aider à gérer les comptes fournisseurs : l’IA peut extraire et compiler les données issues de factures au format PDF pour aider les équipes à se concentrer sur les tâches plus complexes.

Comment l’IA peut aider à gérer la conformité : les outils alimentés par l’IA peuvent utiliser le traitement du langage naturel et le machine learning pour analyser des document,s à la recherche de termes en conformité avec les standards en vigueur tels que le RGPD.

L’utilisation de l’IA ne remplace pas les employés mais leur donne le temps de se concentrer sur des tâches plus importantes ou complexes. 

Utilisez les analyses prédictives pour informer la prise de décisions

D’après Gartner, la plupart des équipes financières passent près de la moitié de leur temps à récolter et à vérifier des informations pour créer des rapports et des prédictions (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner). L’intelligence artificielle pour les banques peut leur faire gagner du temps, réaliser des prédictions fiables et réduire les risques de commettre des erreurs.

Par exemple, l’IA et le ML peuvent prédire les habitudes de paiement des clients. Si un client est considéré comme susceptible de payer en retard en raison de plusieurs occurrences passées, l’entreprise peut lui envoyer un rappel de paiement bien plus tôt qu’elle ne le ferait avec des clients plus ponctuels. C’est ce qu’on appelle un ML (Machine Learning) – Processus amélioré de gestion des comptes clients débiteurs

Le processus de gestion améliorée des comptes clients débiteurs
Explication du processus de ML (Machine Learning) pour le suivi des comptes clients débiteurs (Source : Capterra.fr)

Cette approche a aidé Iron Mountain, une entreprise de services de stockage et de gestion de l’information de réduire le délai de paiement des factures de 40 % (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner).

L’IA et les analyses prédictives peuvent aussi aider les institutions financières à évaluer et à gérer les risques. 42 % des banques et courtiers en investissements utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA pour la gestion des risques (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner). Cela peut également réduire les risques associés aux prêts octroyés aux clients et améliorer la détection de la fraude. 

Personnalisez l’expérience client 

En utilisant l’IA, les organisations financières peuvent obtenir des indicateurs de satisfaction client et personnaliser l’expérience de ce dernier.

Par exemple, au lieu de ne s’appuyer que sur une note de solvabilité, les banques peuvent utiliser des solutions alimentées par l’IA pour prendre en compte d’autres facteurs de l’historique financier d’un individu : habitudes de remboursement, nombre de prêts en cours, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour personnaliser le taux d’intérêt de l’individu en question

L’IA peut également aider les clients à gérer leurs portefeuilles de façon plus efficace, grâce aux robots-conseillers et à la gestion digitale des richesses. Par exemple, Axyon AI utilise le deep learning pour créer des stratégies d’investissements, allouer les ressources et signaler les incohérences du marché (article complet disponible en anglais pour les clients Gartner).

Présentation du tableau de bord d’Axyon et du suivi des investissements à venir
Le tableau de bord d’Axyon AI prévoit ce que les utilisateurs peuvent attendre de leurs investissements (Source : Axyon)

Les outils d’IA peuvent vous faire gagner du temps et de l’argent. Les chatbots, par exemple, l’IA conversationnelle, les robots-conseillers et les analyses prédictives vous permettent d’améliorer l’expérience client à bien des niveaux.

La confiance reste l’obstacle numéro 1 pour implémenter l’intelligence artificielle dans le secteur de la finance 

En dépit des nombreux avantages que présente l’intelligence artificielle dans le secteur de la finance et des banques, certains chefs d’entreprise restent frileux. D’après Gartner, on peut définir deux freins à l’adoption de l’IA : la peur des risques associés et l’impression de ne pas savoir par où commencer (article complet disponible en anglais  pour les clients Gartner).

Les challenges de communication liés à l’AI pour chaque département
Les défis de communication liés à l’implémentation de l’AI pour les différents départements (Source : Capterra.fr)

Vous êtes également libre de planifier des formations sur les risques destinées à vos employés. Assurez-vous de respecter les standards en matière de confidentialité des données et d’implémenter des mesures de sécurité au sein de vos opérations pilotées par l’IA.

Et maintenant ? Consultez notre catalogue de logiciels d’intelligence artificielle pour trouver l’outil qu’il vous faut.

 

 

Cet article peut faire référence à des produits, programmes ou services qui ne sont pas disponibles dans votre pays, ou qui peuvent être limités par les lois ou règlements de votre pays. Nous vous suggérons de consulter directement l'éditeur du logiciel pour obtenir des informations sur la disponibilité du produit et le respect des lois locales.

À propos de l'auteur

Content Analyst pour Capterra, à l'affût des dernières tendances technologiques et stratégiques pour les PME. Spécialisée en e-commerce, passionnée de podcast audio et des carlins.

Content Analyst pour Capterra, à l'affût des dernières tendances technologiques et stratégiques pour les PME. Spécialisée en e-commerce, passionnée de podcast audio et des carlins.