Cas d’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) dans le secteur bancaire

This is a blog about the future of AI and Machine Learning, and how leading technologies will shape the future of the banking and finance sector

A recent survey of 34 major banks across several geographies (US, EU, Singapore, Africa, Australia, India) found that 27 out of these 34 banks have implemented artificial intelligence in front-office functions, including as chatbots and virtual assistants. Some of the most prominent banks in this space across regions are Bank of America, OCBC, ABN Amro, YES BANK, etc.

In the US, all major banks are experimenting with artificial intelligence to improve their business in at least four ways: to make customer interactions smoother; reduce fraud and money laundering; improve tax reporting; and to automate regulatory reporting for compliance with the law.

Let us look at Some of the ways in which AI and ML will Shape the Banking and Finance sector:

Artificial intelligence and machine learning are going to be a critical part of the future of finance. They will help banks to analyze data, predict customer behavior, and customize financial services.

We are going to see a fundamental shift in how financial services operate towards data-driven banking. In the next five years, many banking processes will change thanks to artificial intelligence and machine learning technologies.

• Conversational Chatbots & Virtual Assistants

Consumers want to interact with their banks in a more conversational way. They want the same level of customer service that they receive from the likes of Amazon, Netflix and Uber. The advent of chatbots and virtual assistants are helping to make this possible in banking.

Just as consumers have come to expect a higher level of customer service from other industries, they also expect it from their banks. AI-powered chatbots and virtual assistants can provide around-the-clock advice to customers on matters such as bank account balances and other transactions. They can also allow customers to send money using conversational language.

• Analyse du sentiment client

Avec l’avènement du Big Data et de l’apprentissage automatique, l’analyse des sentiments des clients est un domaine clé pour les banques dans l’application de l’IA. Les banques ont déjà accès à une multitude de données sur leurs clients, mais la plupart de ces données ne sont pas structurées et sont donc difficiles à comprendre pour les ordinateurs. L’IA, cependant, peut donner un sens à ces données et en tirer de nouvelles informations.

Par exemple, lorsqu’un client appelle le service d’assistance avec un problème, un système d’IA peut analyser ce qu’il dit et identifier les émotions qu’il exprime en temps réel. Cela permet aux banques de déterminer si leur personnel résout efficacement les problèmes, ainsi que de prendre des mesures s’ils n’apaisent pas les inquiétudes de leurs clients.

Ces systèmes peuvent également être utilisés pour analyser les publications sur les réseaux sociaux et autres commentaires des clients. En identifiant des modèles dans ce que les gens disent de leur banque en ligne, les banques peuvent utiliser l’IA pour prédire comment les clients réagiront à des événements particuliers – comme le lancement d’un nouveau produit ou service – ou même aux changements des conditions du marché qui pourraient les affecter.

• Processus de souscription basés sur le ML

Lors de l’analyse de la solvabilité d’un client, s’il n’a pas d’historique de crédit auprès de la banque, cela peut être ennuyeux. Le Big Data et le ML analysent plus de 10 000 points de données qui aident à évaluer leur solvabilité. Ainsi, il permet d’accorder des prêts pré-approuvés à un large éventail de clients, même des étudiants et des travailleurs indépendants.

Même dans le cas des prêts aux entreprises, la souscription basée sur l’IA sera en mesure de simplifier ce processus complexe, d’analyser les tendances du marché, d’identifier les risques liés aux prêts, le comportement à l’avenir, la probabilité de fraude, etc.

Voici une courte vidéo explicative de notre solution HALO – Un produit d’analyse avec capacité AI/ML , destiné aux décisions de crédit automatisées basées sur les données pour les banques et les institutions financières. Avec HALO, les entreprises de prêt peuvent désormais réduire le coût global du crédit en améliorant la qualité des décaissements de prêts. Entrez dans le monde des prêts alimentés par l’IA – HALO .

• Personalized Banking

“The biggest benefit of AI and Machine Learning is Personalization. I believe that a bank of the future should be able to provide insights, alerts and recommendations tailored to an individual’s own financial goals, based on their spending habits, current savings and investment plans, health insurance portfolios and other factors.

At present, AI is in early stages of development and implementation in the banking sector. For example, some banks are already using predictive analytics to determine and predict customers’ financial needs.

This is just the first step towards personalized banking, as banks need to know how customers want to be addressed before they can offer them personalized services. A lot of work needs to be done here. Banks require a ton of data that’s fragmented across various systems and departments. This needs to be brought together with the help of Artificial Intelligence so it can mine this information and deliver relevant insights or advice for a customer.

Here is a quick insight on “Personalized Banking” from our Senior Manager – Business Intelligence & Analytics, Rajkumar Purushothaman for building the bridge between digital and physical banking.

• Intelligent Automation

ML solutions will replace a lot of manual work by automating manual tasks with the help of intelligent process automation. Some of the examples of process automation in the banking sector that are possible are automating paperwork, chatbots, employee training gamification, etc. It not only reduces costs, but it also enhances the experience of the customer, while also allowing banks to scale their operations.

Check out some of the use cases which we help our banking partners with.

• Systèmes de commande et de contrôle intégrés

Dans le monde des services financiers d’aujourd’hui, les banques et autres institutions financières doivent gérer non seulement leurs propres données, mais également les données de tiers. Le problème avec cela est qu’il crée des silos de données qui ne sont pas intégrés dans un seul système de source de vérité. C’est un gros problème car cela signifie que les banques ne sont pas en mesure d’analyser toutes les données dont elles disposent pour prendre de meilleures décisions.

Afin de créer ces systèmes à source unique de vérité, des algorithmes d’ingénierie de données et d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour intégrer les différentes sources de données ensemble. C’est ce qu’on appelle le centre de commande et de contrôle intégré . L’avantage de cette approche est qu’elle permet aux banques de prendre de meilleures décisions sur la base de toutes leurs données disponibles plutôt que d’un simple sous-ensemble.

• Wealth and Portfolio Management

The AI-based systems can even determine who its potential investors could be based on their salary and spending behavior. It is also capable of assessing market trends and choosing good funds based on their portfolio. The best part about this is that it can be done virtually, without having to step foot in your branch.

Mutual funds? Fixed deposits? All of this and more can be done from the comfort of your home. You can thank AI and ML for this.

• Commerce algorithmique

De toute évidence, l’apprentissage automatique est l’avenir du trading. Le trading algorithmique – des plateformes de trading qui utilisent des ordinateurs pour effectuer des transactions – peut être plus efficace et plus précis que les vrais traders en direct et présente de nombreux autres avantages.

Alors que la plupart des gens connaissent le trading algorithmique, nous assistons également à l’essor des algorithmes d’apprentissage automatique dans le secteur bancaire. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fonctionner à grande échelle – ils n’ont pas besoin d’un data scientist pour leur dire ce qu’ils sont censés faire. Ils peuvent examiner des millions de points de données à la fois et tirer des conclusions beaucoup plus précises que ne le pourraient jamais les commerçants ordinaires.

En utilisant l’apprentissage automatique , les banques peuvent élargir leurs horizons au-delà des modèles de risque traditionnels et se concentrer sur les domaines les plus rentables en ce moment.

• Cybersécurité et lutte contre le blanchiment d’argent

Une intégration innovante de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire rendra certainement les services bancaires plus sûrs dans un avenir proche. L’utilisation de l’IA et du ML aidera le secteur des services financiers à améliorer ses opérations de cybersécurité et de lutte contre le blanchiment d’argent.

Un grand nombre de banques mettent en œuvre des technologies d’IA et de ML pour identifier toute transaction suspecte ou inhabituelle pouvant être liée à des activités de blanchiment d’argent. On s’attend à ce que l’utilisation des technologies d’ IA et de ML augmente considérablement dans les années à venir.

L’intégration de ces technologies est sûre de fournir un service plus rationalisé, économisant du temps, de l’argent et de la main-d’œuvre. En outre, cela contribuera également à renforcer les systèmes de sécurité des banques, des entreprises et des particuliers afin de prévenir les cyberattaques contre leurs institutions, leurs réseaux et leurs comptes.

• Détection de fraude alimentée par l’IA

Les algorithmes ML ont la capacité de détecter la fraude en parcourant des millions de points de données. Il améliore la qualité des approbations en temps réel tout en réduisant le nombre de faux rejets. S’il y a un comportement suspect de certains comptes bancaires, il les identifiera en temps réel au lieu de les détecter après le crime.

Pour chaque dollar que les institutions financières perdent à cause des fraudes, les frais de recouvrement sont d’au moins 2,92 $. C’est là que l’IA et le ML peuvent créer une énorme brèche dans le secteur bancaire. Bien que les banques aient des systèmes de surveillance, ils sont généralement basés sur les données de paiement précédentes. L’algorithme alimenté par ML utilise de grandes quantités d’ensembles de données de transactions par carte de crédit et il peut facilement étiqueter les événements comme fraude par rapport à non-fraude.

Conclusion:

Although AI and ML are still in their infancy stages in the banking sector, we can certainly hope that it will see even wider adoption. Thankfully, financial institutions are also beginning to understand the kind of impact that technologies such as AI and ML bring in. But the truth is that most banks follow rigid systems that pose significant operational and organizational challenges in becoming a technologically-powered organization. To overcome this, banks have to trust in these technologies and prepare themselves to adopt them.

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