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L’intelligence artificielle au service des clients des institutions financières

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Ces dernières années, les besoins et attentes des clients vis-à-vis des établissements financiers n’ont pas cessé d’évoluer. Selon un sondage mené en 2014 par Viacom Media Networks, 73% des membres de la génération Y, soit les 18-35 ans, déclarent ainsi préférer que leurs services financiers soient gérés par des sociétés comme Google, Amazon ou PayPal que par leurs propres banques nationales.

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L’illustration d’un divorce bientôt consommé ? Pas encore visiblement si l’on se réfère par exemple à cette autre étude conduite en 2016 par Facebook aux Etats-Unis dans laquelle 60% des membres de la génération Y déclarent cette fois souhaiter que leurs banques comprennent mieux leurs besoins, en devenant à l’avenir des partenaires plus que des parents financiers.

Pour le secteur des finances, et en particulier pour les banques, le cœur du problème est là. Dans un monde numérique qui génère toujours plus de données et gagne en accessibilité à travers une multiplication de périphériques, les institutions financières doivent plus que jamais s’adapter et se transformer en développant notamment des services plus innovants et attrayants, en créant plus de valeur à leurs données, ou bien encore en luttant plus efficacement contre les fraudes. Sur tous ces plans, des systèmes basés sur une intelligence artificielle (ou IA) peuvent aider les banques, les compagnies d’assurances et autres organismes boursiers à effectuer la bonne opération !

Selon un sondage conduit par la société Pelican en 2016, 72% des établissements financiers à travers le monde sont d’ores et déjà persuadés que l’intelligence artificielle contribuera à éliminer efficacement les éventuelles inefficacités rencontrées dans les processus de paiement. Bien évidemment, pour le monde de la finance, recourir à l’IA n’est pas quelque chose de nouveau mais toutes les conditions sont désormais réunies pour franchir un palier supplémentaire. Les progrès technologiques importants réalisés ces dernières années en termes de puissance de calcul, de capacités mémoire ou réseau, de connectivité avec l’avènement futur de la 5G, etc., ouvrent en effet de nouveaux champs d’exploration à une intelligence artificielle tout à fait apte à incarner désormais la prochaine grande étape dans l’évolution de l’informatique.

Une intelligence multi-facettes

En collaboration avec ses nombreux partenaires (Nervana Systems, Saffron, Movidius…), et à travers l’Artificial Intelligence Products Group (ou AIPG), une nouvelle division interne née en mars dernier, Intel s’y emploie aujourd’hui avec force en multipliant les initiatives et les innovations afin de concevoir une plateforme de référence de l’intelligence artificielle et d’en réduire la complexité d’adoption par les entreprises.

Les gains d’usages sont potentiellement légion dans nombre de secteurs professionnels ou sociaux (santé, transports, protection de l’enfance…), et les établissements financiers ont eux aussi beaucoup à gagner dans cette révolution technologique, non seulement en capacité d’analyses, en réduction des coûts, mais aussi en efficacité opérationnelle ou en satisfaction client. Au point qu’ils sont d’ores et déjà nombreux à travers le monde à remplacer leurs modélisations statistiques traditionnelles par des systèmes d’intelligence artificielle basés sur une informatique cognitive.

Que celle-ci soit basée sur un apprentissage automatique (ou machine learning) avec des ordinateurs capables d’apprendre de manière itérative à partir des données qu’ils récoltent, de la même façon que les individus le font par accumulation d’expériences, ou bien plutôt sur un apprentissage en profondeur (ou deep learning) avec des systèmes inspirés des réseaux neuronaux du cerveau humain et offrant des modèles d’action grâce à une perception automatique des choses (reconnaissance faciale, gestuelle ou vocale…), l’informatique cognitive n’en est toutefois encore qu’au début de son développement. Mais qu’à cela ne tienne, par le biais de divers programmes pilotes, avec technologies Intel, les premiers résultats encourageants sont déjà là pour les institutions financières, montrant à coup sûr pour elles qu’il s’agit d’un bon placement ! Pour en citer quelques-uns, l’IA peut ainsi les aider :

Dans la détection et la lutte contre les fraudes

Problématiques centrales des grandes banques, la gouvernance, la gestion du risque et la conformité obéissent à un ensemble d’exigences strictes qui ne peuvent être fréquemment toutes remplies. Conséquence, sur les questions de blanchiment d’argent par exemple qui reste un domaine difficile à appréhender, les banques doivent régulièrement s’acquitter de pénalités, ce qui grève d’autant leurs performances globales. Un plus grand recours à l’intelligence artificielle peut améliorer cet état de fait en aidant à détecter en résumé des activités frauduleuses non repérées au sein de listes complexes d’informations, venues aussi bien d’organismes de réglementation et de contrôle des marchés financiers, que de sites web d’analystes ou de fils d’actualité…

Basée sur des technologies d’apprentissage associatif qui permettent d’unir des ensembles d’informations hétérogènes, la plateforme d’intelligence naturelle développée par Intel et Saffron* poursuit cet objectif en offrant aux entreprises une méthode à grande échelle de recherche et de compression des données. Facilement intégrable aux applications, processus et flux de travail déjà existants au sein des établissements financiers, cette plateforme imite tout simplement notre capacité à apprendre, à se rappeler, à raisonner et à agir. Grâce à elle, une grande compagnie d’assurances a ainsi pu traiter par exemple plus de 100 000 demandes d’indemnisations en seulement 10 heures et découvrir un réseau de fraudes jusqu’alors caché qui coûtait 2 millions de dollars par an à la société.

Dans un renforcement de l’engagement de leurs clients

De plus en plus, les usagers des banques (génération Y en tête !) veulent non seulement bénéficier de transactions instantanées mais aussi du confort de services bancaires mobiles, que ce soit par des outils de gestion en temps réel de leurs budgets ou par des outils de sécurisation de leurs comptes grâce à une authentification biométrique par exemple. Les start-up de la « Fintech » sont nées de ces envies, et si les grandes banques veulent conserver la fidélité de leurs clients, il leur faut désormais développer une visibilité à 360° des attentes et des réactions de leurs usagers par une analyse précise de leurs échanges avec elles (par emails, le biais des réseaux sociaux, l’historique de navigation sur son site…).

En utilisant la plateforme d’intelligence naturelle développée par Intel et Saffron, et sur un laps de temps de seulement 10 semaines au lieu de 18 mois par une méthode de modélisation traditionnelle, une grande institution financière a ainsi pu améliorer par exemple de 70% son taux de précision dans les recommandations de produits, fournies à ses clients, parmi 160 catégories et 8 000 services.

A travers cet exemple, l’intelligence artificielle montre bien sa capacité à ouvrir grand les portes vers des systèmes très personnalisés. Imaginez-vous par exemple avec la possibilité d’avoir un assistant virtuel ayant appris de vos habitudes dans vos dépenses personnelles. Vous voilà d’un coup beaucoup trop dispendieux sur vos produits ou marques fétiches ? Votre partenaire financier vous prévient en vous offrant des conseils pour décaler vos envies ! Vous voilà d’un coup victime de dépenses à votre insu sur votre compte ? Votre assistant fait de suite le nécessaire pour vous tranquilliser !

Dans une amélioration de leurs processus de travail internes

Sur bien des points, la généralisation de l’intelligence artificielle peut renforcer les performances internes des établissements financiers. A travers un affinement tout d’abord des réflexions à mener, face aux risques de défaut de paiement ou d’annulation du crédit, avant la demande d’obtention d’un prêt. A travers la mise en place également d’assistants virtuels capables d’une analyse sémantique des mails et de répondre selon le niveau d’urgence à la place des conseillers, qui bénéficient ainsi de plus de temps commercial, aux questions les plus récurrentes des usagers.

Dans la réalisation enfin de synthèses quotidiennes à destination des gestionnaires de portefeuilles qui, pour être efficaces, ont besoin d’être renseignés rapidement et toujours au plus près des conditions du marché. Un programme pilote, mené récemment au sein d’une grande institution financière, et basé sur la plateforme d’apprentissage profond développée par Intel et Nervana, a ainsi été capable d’analyser jusqu’à 30 000 documents par jour et de fournir aux employés concernés un résumé des points clés dans une masse de données allant des e-mails échangés aux rapports internes, des documents professionnels en ligne aux fils d’actualités financières, etc. Pour les gestionnaires de portefeuilles, la garantie d’une stratégie d’investissement plus précise et plus rapide que jamais… et d’un battement sans doute plus qu’appréciable dans un rythme de travail quotidien effréné !

Source : INTEL

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