Qu'est-ce qui vient spontanément à l'esprit lorsque l'on pense à l'intelligence artificielle ? Les robots — ou l'ingénierie robotique — qui peuvent nous aider à accomplir nos activités quotidiennes. En réalité, l'IA constitue une imitation des processus de l'intelligence humaine par des machines, et plus particulièrement par des systèmes informatiques. Le déploiement stratégique de l'IA dans les secteurs bancaire et financier est susceptible d'apporter des bénéfices substantiels.
L'intelligence artificielle (IA) est également désignée sous le terme d'intelligence machine. En termes simples, l'IA permet aux machines d'acquérir la compétence nécessaire pour accomplir des tâches qui requièrent, en règle générale, l'intelligence humaine. Le processus de l'intelligence artificielle repose sur trois composantes fondamentales : l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection.
L'IA présente de multiples caractéristiques ; toutefois, les systèmes experts et la reconnaissance vocale en constituent des applications particulièrement emblématiques.

L'IA dans la banque et la finance

• L'avenir de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire
• Le champ d'application de l'IA dans le secteur bancaire
• La croissance de l'intelligence artificielle dans le secteur financier
• Les avantages de l'IA dans la banque et la finance

L'avenir de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire

L'influence du numérique se fait sentir dans la quasi-totalité des secteurs d'activité. Elle ne se contente pas de redéfinir les industries, mais transforme également la manière dont les entreprises fonctionnent. De nos jours, chaque secteur évalue les options qui s'offrent à lui et adopte des stratégies pour rester compétitif dans ce monde dominé par la technologie.
Dès lors, une question se pose : comment le secteur bancaire peut-il servir un plus grand nombre de clients sans pour autant augmenter ses coûts de personnel ?
Il devient ainsi difficile pour les entreprises de répondre aux exigences individuelles de chaque client. Le niveau d'attente des consommateurs actuels est exceptionnellement élevé. Aujourd'hui, les clients sont à l'aise avec la technologie et partent du principe que les entreprises doivent leur offrir une expérience client agréable et confortable. C'est précisément ce qu'ils attendent également du secteur bancaire.
Par conséquent, pour satisfaire les attentes de sa clientèle, le secteur bancaire a étendu son champ d'action aux domaines de la grande distribution, de l'informatique et des télécommunications. Cette démarche vise à faciliter la prestation de services tels que la banque mobile, la banque en ligne et les virements instantanés.
Ainsi, l'objectif principal de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire est d'assister les clients en accordant une priorité absolue à leurs préférences. De plus, l'IA joue un rôle essentiel pour garantir la satisfaction des clients à l'égard des services proposés par la banque. Enfin, l'IA — ou intelligence machine — aide l'établissement bancaire à mieux cerner les attentes de sa clientèle.

Le champ d'application de l'IA dans le secteur bancaire

Il propose un éventail d'applications de l'IA dans le secteur bancaire, ainsi que les domaines dans lesquels l'IA pourrait s'imposer au cours des années à venir.

Conseils financiers personnalisés

L'IA dans le secteur financier aide les clients à obtenir des décisions financières rapides et précises, en leur fournissant les informations les plus exactes concernant la situation actuelle du marché. Par conséquent, nous pouvons affirmer que l'IA est en mesure d'assister les clients en leur offrant des conseils financiers personnalisés.

Portefeuilles numériques

Sans aucun doute, l'avènement des portefeuilles numériques a propulsé la tendance de la monnaie numérique à un niveau supérieur. Ainsi, lorsqu'il est question des spécificités de ces portefeuilles, les clients peuvent acheter n'importe quel article en ligne simplement en saisissant leur numéro de mobile ou un code OTP.

Système interactif à réponse vocale (SIVR)

L'IVRS assiste les banques dans leurs interactions avec leurs clients. Par conséquent, l'objectif principal de cette application est d'offrir aux clients une expérience bancaire agréable en répondant à leurs demandes.

La croissance de l'intelligence artificielle dans le secteur financier

L'intelligence artificielle et les décisions de crédit

L'IA apprend à partir d'expériences passées, démontrant ainsi qu'elle peut également être appliquée au domaine financier. Prenons l'exemple des cartes de crédit. Lorsqu'une personne sollicite une carte de crédit auprès d'une banque, son éligibilité est systématiquement vérifiée.
Afin de simplifier ce processus, les banques s'appuient sur le score de crédit de leurs clients. Ainsi, au sein du secteur financier, le score de crédit fait office d'outil. Il permet aux professionnels de la banque d'identifier, entre autres, le nombre de prêts et de cartes de crédit déjà détenus par le demandeur.
Les institutions financières traitent quotidiennement avec un grand nombre de clients ; il leur est donc difficile de tenir à jour les dossiers de l'ensemble de leur clientèle. C'est pourquoi l'IA présente un double avantage : elle réduit non seulement le risque d'erreur lors de l'analyse de vastes volumes de données, mais elle aide également les banques à distinguer les demandeurs présentant un risque élevé de défaut de paiement des clients solvables.

Détection et gestion de la fraude

Lorsque l'on dirige une entreprise, quelle est la priorité ? On cherche naturellement à réduire les risques auxquels la société est exposée. Supposons que l'on dispose d'une somme d'argent liquide, mais que l'on ne souhaite ni l'utiliser pour effectuer des achats, ni l'investir. Dans ce cas, on déposera tout naturellement cet argent à la banque.
À l'inverse, supposons que l'on souhaite développer son activité et que l'on ait un besoin urgent de liquidités, sans toutefois disposer de fonds suffisants. Dans ce scénario, on s'adressera à la banque — ou à toute autre institution financière — pour obtenir un prêt.
Néanmoins, lorsqu'elle accorde un prêt, la banque ne prête pas ses propres fonds ; elle met plutôt à disposition le capital d'un tiers, rémunérant ce dernier par le versement d'intérêts.
C'est précisément à ce stade que réside le risque de fraude : en effet, si l'emprunteur ne rembourse pas la somme à la banque, comment celle-ci pourra-t-elle la restituer à son propriétaire légitime ? Pour atténuer ce risque, l'intelligence artificielle (IA) s'appuie sur des fonctionnalités de surveillance permettant de minimiser les dangers liés à la fraude. Par ailleurs, elle contribue également à la détection des fraudes ainsi qu'à une gestion efficace des fonds.

Services de conseil financier

L'IA joue également un rôle important dans le domaine des services de conseil financier. Il existe diverses situations où la pression sur les fonds s'intensifie au sein des industries financières. Dans de tels contextes, l'IA peut s'avérer plus efficace que l'intervention humaine. De surcroît, l'IA est capable de prendre des décisions financières en analysant les différentes composantes de l'activité.

Services bancaires personnalisés

L'IA peut s'avérer fructueuse lorsqu'il s'agit d'évaluer de nouvelles manières d'offrir des avantages supplémentaires et un confort accru aux utilisateurs individuels. Ainsi, dans le secteur financier, l'IA met à la disposition des clients des chatbots intelligents qui les assistent grâce à des solutions d'auto-assistance. Elle permet ainsi de réduire la charge de travail des banques et de l'industrie financière, tout en fournissant aux clients des informations plus précises.

Les avantages de l'IA dans la banque et la finance

L'impact de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Réduction des coûts opérationnels et des risques

Le secteur bancaire est majoritairement numérisé. Cependant, certains processus manuels, parfois très lourds en termes de paperasserie, subsistent. Ces processus engendrent des coûts opérationnels élevés et des risques importants liés aux erreurs humaines.

L'automatisation robotisée des processus (RPA) est un logiciel qui reproduit les tâches numériques répétitives effectuées par des humains. Elle est ainsi de plus en plus utilisée dans le secteur bancaire pour éliminer les tâches fastidieuses et sujettes aux erreurs.

Les robots RPA sont donc des outils d'automatisation intelligents. Ils gèrent un nombre croissant de flux de travail bancaires, auparavant assurés par des humains utilisant la reconnaissance d'écriture manuscrite, le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l'intelligence artificielle (IA).

Expérience client améliorée

Il y a une raison pour laquelle les horaires d'ouverture des banques étaient moqués. Les banques semblaient toujours fermées aux moments où l'on en avait le plus besoin, comme tard le soir, les jours fériés et les week-ends. Les centres d'appels étaient tristement célèbres pour leurs temps d'attente interminables. Et une fois en ligne, les opérateurs étaient souvent incapables de résoudre le problème du client.

C'est là que les technologies d'intelligence artificielle changent la donne. Les chatbots sont disponibles en permanence. L'un des principaux avantages de l'IA dans le secteur bancaire est l'utilisation d'assistants conversationnels, ou chatbots.

Contrairement à un employé, un chatbot est disponible 24h/24 et 7j/7. Les clients sont de plus en plus à l'aise avec ce logiciel. Il permet de clarifier les questions et de gérer de nombreuses tâches qui nécessitaient auparavant une interaction humaine.

Amélioration de la prise de décision en matière de prêts et de crédits

Les banques utilisent des systèmes fondés sur l'IA pour prendre des décisions de prêt et d'octroi de crédit plus éclairées, plus sûres et plus rentables. Actuellement, diverses banques se limitent encore trop souvent à l'analyse des scores de crédit, des antécédents de crédit et des transactions bancaires pour déterminer si un particulier ou une entreprise est solvable.
Ces systèmes d'évaluation du crédit sont loin d'être infaillibles et sont sujets à de fréquentes erreurs. Ils ne prennent pas en compte l'historique réel des transactions et classent de manière erronée les créanciers. Outre l'exploitation des données disponibles, les systèmes d'aide à la décision en matière de prêts basés sur l'IA peuvent analyser les comportements et les tendances.
Ainsi, cette approche permet de déterminer si un client aux antécédents de crédit limités est susceptible de constituer un bon emprunteur. Elle aide également à identifier les clients dont le comportement pourrait accroître le risque de défaut de paiement.

Automatisation du processus d'investissement

Enfin, certaines banques explorent plus en profondeur le monde de l'IA. En exploitant leurs systèmes innovants, elles étayent leurs décisions d'investissement. Elles renforcent également leurs activités de recherche en banque d'investissement. Des établissements tels que la banque suisse UBS et la banque néerlandaise ING disposent de systèmes d'IA. Ces derniers scrutent les marchés à la recherche d'opportunités d'investissement inexploitées. Ils alimentent par ailleurs leurs systèmes de trading algorithmique.
Ainsi, l'humain reste au cœur de toutes ces décisions d'investissement. Les systèmes d'IA permettent de révéler des opportunités supplémentaires grâce à une modélisation et une exploration plus performantes.

Conclusion

L'utilisation de l'intelligence artificielle est appelée à se développer à l'avenir. Par ailleurs, les perspectives de l'IA sont prometteuses, tant dans le secteur bancaire et financier que dans divers autres domaines.
Le recours à des solutions assistées par l'IA constitue désormais bien plus qu'une simple tendance ; c'est devenu une nécessité pour les banquiers. Toutefois, il convient de garder à l'esprit que, plus encore que l'utilisation des technologies d'IA elles-mêmes, ce qui importe avant tout est de les mettre en œuvre avec la plus grande précision et de la manière la plus appropriée.