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Mardi 7 Décembre 2021

L’intégration de l’IA dans les services bancaires et financiers passe par l’adoption des outils de gestion de contenu d’entreprise


Par Xavier Doulaud, Directeur France de SER Group.



L’hybridation du travail à savoir le nouvel équilibre qui s’instaure entre télétravail et présentiel depuis la pandémie pousse les collaborateurs à revoir leurs priorités, notamment en termes de « dextérité numérique ». Selon un rapport publié en 2021, la transformation numérique est l’axe majeur à développer pour 79 % des entreprises. Alors que les technologies financières (fintech) dans les secteurs bancaires et financiers étaient déjà en plein essor avant la pandémie, cette dernière a accéléré cette tendance puisque désormais, l’utilisation d’applications financières et de services bancaires mobiles a augmenté de 72 % en Europe.

Au cours de ces deux dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a permis d’accéder à de nouveaux degrés d’indépendance, de transparence, de qualité et de précision ce qui motive actuellement les entreprises à pousser encore plus son intégration au sein de leurs opérations. Le secteur bancaire et financier est l’un des principaux candidats à l’intelligence artificielle.

Selon une étude de Business Insider, 80 % des acteurs de ce secteur ont déjà admis que la mise en place de l’IA s’accompagnait d’avantages indéniables. Selon cette étude, les banques qui optent pour l’IA dans leurs solutions numériques réaliseront des économies à hauteur de 447 milliards de dollars d’ici 2023. Il n’est donc pas surprenant que les investissements dans l’IA soient voués à connaître une augmentation de l’ordre de 1,2 trillion de dollars d’ici 2035.

Des décisions plus éclairées et une expérience client améliorée

En 2021, les décideurs n’ont plus besoin d’être convaincus par le potentiel d’amélioration des technologies d’intelligence artificielle concernant les processus bancaires et financiers. La reconnaissance de documents et de justificatifs d’identité basée sur le machine learning permet par exemple de lire, de classifier et d’extraire automatiquement des documents d’identité pour ouvrir un compte bancaire. Grâce à l’analyse des émotions, il est possible de discerner l’humeur ou l’intention d’un client liée à une communication envoyée par voie numérique, ou même sur des canaux analogiques.

Ces services alimentés par l’IA permettent aux collaborateurs de prendre de meilleures décisions plus rapidement, et d’améliorer l’expérience client. L’intelligence artificielle est un outil parfaitement adapté pour tirer des enseignements directs de qualité sur les clients, ce qui facilite grandement le développement de nouveaux services sur mesure, la personnalisation de recommandations concernant les produits et l’anticipation des comportements futurs des clients. Ainsi, huit banques sur dix qui utilisent l’IA pour leurs processus clients font état d’une amélioration de la satisfaction client et collaborateurs (étude Capgemini).

Une IA personnalisable au service de la conformité réglementaire et de la détection du risque

Au sein de secteurs fortement réglementés, comme ceux de la banque ou de la finance, l’IA personnalisable joue un rôle de plus en plus important. Alors que des données externes constituent une bonne source d’ensemble de données, par exemple pour la reconnaissance d’image dans les cas d’usage liés à la conformité et au risque, cela peut déboucher sur des résultats moins fiables ou parfois à un manque de traçabilité. Les banques et les prestataires de services financiers peuvent alors baser leurs ensembles de machine learning non sur des données externes, mais sur leurs propres données de qualité, et personnalisées en fonction de leur activité.

De plus, la technologie de machine learning automatisé (AutoML) permet aux utilisateurs de former et de déployer rapidement de nouveaux modèles d’IA sans avoir besoin de disposer d’un savoir-faire approfondi dans le domaine. La combinaison de l’IA personnalisable et de l’AutoML offre aux banques et aux prestataires de services financiers des outils puissants pour accélérer et améliorer de manière indépendante la détection des fraudes et des risques, ainsi que la conformité avec la réglementation. Ceux qui disposent d’une plateforme de services de contenus peuvent ainsi se reposer sur leurs propres ensembles de données pour extraire du contenu et s’assurer de de meilleurs résultats.

L’IA allège la charge de travail quotidienne pour les processus qui utilisent beaucoup de documents

Dans les domaines des services bancaires et financiers, qui regorgent d’informations issues des demandes de crédits, des analyses et des cotations du risque, de l’évaluation immobilière, des règlements en actions et de nombreuses autres sources, les collaborateurs doivent gérer d’immenses volumes de documents chaque jour. Ils risquent non seulement de perdre du temps à rechercher des documents, mais l’information – lorsqu’ils parviennent à la trouver – est parfois obsolète ou simplement non pertinente dans certains contextes.

L’intelligence artificielle permet d’accélérer les tâches impliquant de vastes quantités de documents en les rendant plus accessibles et audibles pour les collaborateurs. L’ingestion, l’analyse, la vérification et le traitement automatisés de l’information permettent de s’assurer que celle-ci est constamment disponible à jour et sans erreurs. Grâce à l’IA, une requête peut être transmise automatiquement au collaborateur approprié en utilisant la reconnaissance d’entité nommée. L’automatisation des tâches chronophages permet aux les collaborateurs de se consacrer à des missions à forte valeur ajoutée.

Face à l’énorme potentiel de l’IA les services bancaires et financiers, doivent continuer de se positionner et poursuivre leur mue concernant leur façon d’orchestrer, de gérer, de classer, et d’analyser les contenus et les documents dont ils disposent. C’est pourquoi il est indispensable, pour répondre à ces enjeux, de se munir d’une solution permettant une gestion intelligente de l’information dont ils disposent, et d’automatiser les processus.

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