Comment utiliser le ML et l'IA dans l'industrie Fintech ? (Victor Martin)

L'intelligence artificielle (IA) et sa sous-technologie, l'apprentissage automatique (ML), ne représentent plus certaines innovations futuristes. Apparaissant comme des mots à la mode technologiques fréquents il y a moins de dix ans, ils sont devenus partie intégrante de la façon dont

Innovations technologiques en IA et ML sont façonnés dans le paysage numérique. La conduite d'innovations dans certains secteurs, tels que la Fintech, l'IA et le ML, est particulièrement déterminante.

Presque toutes les statistiques de l'industrie font référence à la croissance fulgurante des solutions Fintech basées sur l'IA dans les années à venir. IA, selon un

rapport du Mordor Intelligence, représentera un énorme 26.67 milliards USD assurant une croissance annuelle de 23.17% entre 2021 et 2026.

En tant que société de développement spécialisée dans l'industrie fintech, vous savez déjà comment utiliser l'IA et le ML dans le développement Web pour l'industrie fintech. La portée, les opportunités et les cas d'utilisation de l'IA et du ML dans le secteur Fintech ne cessent de s'étendre. Ici nous
a tenté de présenter certains de ces principaux cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie des technologies financières.

Lutte contre la fraude et sécurité financière

L'industrie des technologies financières reste la principale cible de la plupart des cyberattaques et des cybercrimes. Ces attaques et tentatives de piratage étant de plus en plus sophistiquées, l'intervention manuelle s'est depuis longtemps avérée totalement disproportionnée. C'est là que l'IA et
Les technologies ML offrent des alternatives plus intelligentes.

La détection d'anomalies, d'irrégularités et de modèles spécifiques communs aux cyber-comportements non sollicités sans intervention humaine est le plus grand avantage de l'utilisation des technologies d'IA et de ML pour contrôler les transactions frauduleuses et assurer la sécurité financière. Outre automatique
reconnaissance de certains déclencheurs et modèles de transactions malveillantes, l'IA et le ML peuvent également automatiser des mesures et des activités de sécurité spécifiques pour un contrôle plus strict et des garanties solides.

Services bancaires et expérience client personnalisés grâce à BPA

L'automatisation des processus métier (BPA), alimentée par des machines multitâches rationalisées dans un environnement, est désormais devenue un facteur de croissance pour de nombreuses industries. Les modèles d'apprentissage automatique (ML) aident les machines à comprendre certains comportements, interactions, intentions et
règles de traitement des transactions. En conséquence, il peut aider en effectuant certaines étapes intermédiaires pour accélérer le processus. Cette machine, en fin de compte, accélère le service client, élimine les erreurs humaines et personnalise les services en fonction du client.
comportement et historique des transactions.

L'IA et le ML peuvent répondre rapidement aux préoccupations des clients en personnalisant les services en fonction des besoins et de l'intention spécifiques des clients. De l'analyse des sentiments des clients à la communication avec les clients et à l'évaluation de la qualité de l'assistance en passant par l'automatisation intelligente des tâches pour servir les clients
rapidement, l'IA et le ML peuvent faciliter l'automatisation des processus commerciaux axés sur le client dans le secteur des technologies financières, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction des clients et une conversion commerciale.

Prise de décision basée sur des informations basées sur les données

Les conseils d'administration d'aujourd'hui, quel que soit le secteur, se concentrent davantage sur les informations basées sur les données traitées par des outils d'analyse et de business intelligence (BI) que sur l'analyse humaine. Particulièrement dans un secteur hautement concurrentiel et gourmand en ressources comme la banque et la finance, la prise de décision
est plus dépendante des informations sur les données et des outils d'intelligence d'affaires que d'autres. L'IA a fait passer ces capacités d'analyse de données à un niveau supérieur grâce à une exposition robuste à un grand nombre d'ensembles de données et de paramètres d'analyse divers.

Dans le secteur des technologies financières, de nombreuses entreprises adoptent principalement l'IA pour ses capacités d'intelligence décisionnelle. Étant donné que le secteur financier est le plus exposé à la volatilité des marchés, aux turbulences budgétaires et aux risques de valorisation, des informations plus rapides basées sur les données traitées par un énorme
volume de données sont d'une grande importance. Les plates-formes d'IA modernes peuvent analyser des pétaoctets de données sur une multitude de paramètres à la vitesse de l'éclair. Cette capacité révolutionnaire à fournir des informations précises en temps réel a rendu l'IA irremplaçable dans le processus de prise de décision
du secteur des fintech.

Chatbots PNL et NLG pour le support client

L'intelligence artificielle (IA) a été particulièrement utile pour les chatbots de support client. En plus de capter le sentiment et l'intention des clients, les chatbots d'IA modernes peuvent également comprendre et communiquer en langage humain naturel. Traitement automatique du langage naturel (TAL) et
La compréhension du langage naturel (NLG) sont des modèles de données entraînés basés sur l'IA qui aident les chatbots à comprendre la communication humaine dans le langage naturel de la parole et du texte et à communiquer en conséquence. En fin de compte, cela se traduit par un support client plus satisfaisant,
génération et reconversion d'entreprise.

D'autre part, les chatbots IA qui vont plus loin que les chatbots basés sur des règles de première génération peuvent désormais répondre à de nombreuses requêtes personnalisées spécifiques à un domaine, ce qui permet une meilleure compréhension des relations avec les clients. Une communication personnalisée et plus rapide en fin de compte
aide les entreprises fintech à revitaliser leur image de marque dans le paysage technologique et à générer plus de prospects.    

Gestion des sinistres et souscription dans le secteur des assurances

L'assurance est l'un des domaines émergents du secteur financier où les technologies d'IA et de ML ont trouvé leur empreinte ces dernières années. Étant donné que les compagnies d'assurance doivent analyser de nombreux facteurs de contingence, des prévisions futures incertaines et des fluctuations financières
dynamique du marché, une analyse approfondie et rigoureuse couvrant une énorme quantité de données à multiples facettes est extrêmement importante pour la souscription, la conception des produits d'assurance et les processus décisionnels clés. C'est là que les outils d'IA s'avèrent extrêmement efficaces.

En particulier, la détection des réclamations frauduleuses est un défi majeur pour les compagnies d'assurance où les outils d'IA peuvent jouer un rôle impressionnant. Outre le calcul précis des facteurs de risque avant l'émission des polices, les outils d'IA peuvent également détecter les anomalies majeures,
des schémas irréguliers et des incohérences dans les déclarations qui doivent être approfondies par l'entreprise.

Profilage de crédit et de risque pour les prêts

Pour les banques et les institutions financières qui commercialisent des produits de prêt à des fins différentes, la vérification de la cote de crédit et l'établissement du profil de risque du client sont d'une importance fondamentale. C'est un autre domaine où l'IA peut jouer un rôle extrêmement bénéfique.

En analysant un grand nombre d'ensembles de données correspondant aux statuts financiers individuels, aux données démographiques, à la volatilité du marché et aux perspectives, un outil de notation de crédit basé sur l'IA peut rapidement développer une cote de crédit et un score précis pour un client. Cela garantit également
un processus de décaissement plus rapide et une augmentation du remboursement des prêts et du recouvrement des clients.

En résumé

Il y a de l'IA et du ML dans presque tout dans le paysage numérique. Fintech, parmi toutes les industries, va être le plus grand bénéficiaire de ces technologies intelligentes. À l'avenir, nous pouvons nous attendre à ce que les entrées d'IA prédictives aident de nombreuses institutions financières
pour éviter des crises financières majeures comme celle de 2008 dans un passé récent.