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Depuis la pandémie, les collaborateurs doivent revoir leurs priorités, notamment concernant la « dextérité numérique », avec l’apparition du travail hybride qui se présente comme un équilibre nouveau entre le télétravail et le présentiel. De plus, 79 % des entreprises estiment que la transformation numérique serait un axe majeur à développer, d’après un rapport publié en 2021. La pandémie s’accompagne également d’un essor des fintechs. En effet, si ces technologies financières étaient déjà en pleine croissance par le passé, l’utilisation d’applications financières et de services bancaires mobiles a connu une croissance de 72 % en Europe.

Actuellement, les entreprises cherchent l’intégration accrue de l’intelligence artificielle (IA) au sein de leurs opérations puisque cette dernière a favorisé l’accès à de nouveaux stades d’indépendance, de transparence, de qualité et de précision durant ces deux dernières années. Parmi les principaux candidats à l’intelligence artificielle se trouve le secteur bancaire et financier.

Une étude de Business Insider montre que selon 80 % des acteurs du secteur, des avantages incontestables découlent de la mise en place de l’IA. D’après cette étude, les banques se tournant vers l’intégration de l’IA dans leurs solutions numériques économiseront près de 447 milliards de dollars d’ici 2023. De ce fait, il est possible que les investissements dans l’IA connaissent une croissance de d’approximativement 1,2 trillion de dollars d’ici 2035.

L’amélioration de l’expérience client par une prise de décision plus éclairée

Désormais, le potentiel d’amélioration des technologies d’intelligence artificielle n’est plus à prouver dans les processus bancaires et financiers. Un premier exemple serait l’usage du machine learning dans la reconnaissance de documents et de justificatifs d’identité puisqu’il permet la lecture, la classification et l’extraction automatique des documents d’identité lors de l’ouverture d’un compte bancaire. L’analyse des émotions permet quant à elle d’identifier l’humeur ou l’intention d’un client liée à une communication envoyée numériquement voire sur des canaux analogiques.

Grâce à ces services utilisant l’IA, les collaborateurs peuvent alors prendre de meilleures décisions et de façon plus rapide, tout en améliorant l’expérience client. Cette technologie se révèle alors être un outil parfaitement adapté pour tirer des enseignements directs et qualitatifs au sujet des clients. L’IA permet donc de simplifier grandement les actions suivantes : le développement de nouveaux services sur mesure, la personnalisation des recommandations sur les produits et l’anticipation les comportements futurs des clients. C’est pourquoi, selon une étude de Capgemini, une amélioration de la satisfaction client et collaborateurs est observable chez 80% des banques utilisant l’IA pour leurs processus clients.

Quand l’IA personnalisable sert la conformité réglementaire et la détection du risque

Dans les secteurs de la banque ou de la finance marqués par une forte réglementation, l’IA personnalisable occupe une place grandissante. Si les données externes représentent une source d’ensemble de données fiable comme la reconnaissance d’image utilisée pour la conformité et le risque, elles peuvent également donner des résultats moins fiables voire manquer de traçabilité. Au lieu de focaliser leurs ensembles de machine learning sur les données externes, les banques et prestataires de services financiers pourraient se reposer sur leurs propres données puisqu’elles sont qualitatives et personnalisées en fonction de leur activité.

Par la technologie de machine learning automatisé (AutoML), les utilisateurs peuvent former et déployer de façon rapide de nouveaux modèles d’IA sans disposer d’un savoir-faire approfondi dans le domaine. Grâce à l’utilisation conjointe de l’IA personnalisable et de l’AutoML, les banques et prestataires de services possèdent des outils puissants permettant l’accélération et l’amélioration de façon indépendante de la détection des fraudes et risques mais également de la conformité avec la réglementation. Une plateforme de services de contenus permet alors à ses détenteurs de se reposer sur leurs propres ensembles de données afin d’extraire du contenu et de s’assurer de meilleurs résultats.

Une charge de travail allégée par l’IA dans les processus se servant de nombreux documents

Les collaborateurs des services bancaires et financiers doivent gérer d’immenses volumes de documents chaque jour puisque ces domaines regorgent d’informations provenant des demandes de crédits, des analyses et des cotations du risque, de l’évaluation immobilière, des règlements en actions et de nombreuses autres sources. Deux problématiques se posent alors : la perte de temps liée à la recherche de documents d’une part, et l’obsolescence ou le manque de pertinence de l’information dans certains contextes d’autre part.

Or, les tâches impliquant une abondance de documents peuvent être accélérées par l’intelligence artificielle, les rendant plus accessibles et audibles pour les collaborateurs. Certains mécanismes comme l’ingestion, l’analyse, la vérification et le traitement automatisées permettent de vérifier que l’information est disponible à jour et sans erreurs de façon constante. L’IA permet de transmettre de manière automatique une requête au collaborateur adéquat par l’utilisation de la reconnaissance d’entité nommée. Les collaborateurs peuvent alors se consacrer à des missions à forte valeur ajoutée grâce à l’automatisation des tâches chronophages.

En raison du potentiel énorme de l’IA, il est nécessaire que les services bancaires et financiers continuent leur positionnement et leur transformation au sujet de leur manière d’orchestrer, de gérer, de classer et d’analyser les documents disponibles. Ils doivent donc s’équiper d’une solution permettant de gérer intelligemment l’informations disponible et d’automatiser les processus.

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