Les cas d’utilisation de l’IA dans le secteur bancaire

Si nous nous concentrons sur les services financiers, l’adoption de l’IA dépasse tout autre secteur non manufacturier, les acteurs utilisant la technologie pour résoudre de vrais problèmes commerciaux. Nous examinons ici les principaux cas d’utilisation dans le secteur bancaire où l’IA fait une différence.

Chaque domaine a été sélectionné en fonction de la taille du problème, du coût d’exécution du processus, de la capacité à avoir un impact positif sur l’expérience client et, enfin, de la capacité à générer des économies de coûts significatives pour une banque ou un fournisseur de services financiers.

Intégration des clients

Ce processus, qui est essentiel pour intégrer les clients à tout produit bancaire réglementé, semble toujours être un défi pour les banques en place. Le processus est toujours gourmand en documents, et les vérifications effectuées pour déterminer si une personne est bien celle qu’elle prétend être, n’ont pas changé depuis plusieurs années.

L’IA peut aider à rationaliser ce processus en autorisant des techniques de vérification telles que la reconnaissance faciale ou l’automatisation du téléchargement de documents, en utilisant l’OCR pour pré-remplir les données d’application et en prouvant la vérification de l’identité.

Lutte contre le blanchiment d’argent

La surveillance des transactions a toujours été un défi pour les banques à service complet. Le problème principal concerne les faux positifs, où les transactions authentiques sont signalées comme suspectes. En dehors des inconvénients pour les clients, ces transactions sont coûteuses à traiter.

L’IA peut jouer un rôle essentiel dans la résolution de ce problème de longue date en aidant les banques à passer d’une analyse basée sur des règles à des évaluations plus basées sur les risques.

Demandes de service

Le service est un élément essentiel de toute expérience bancaire, mais en raison du sous-investissement dans les canaux de communication, le service de la voix est devenu coûteux. Le coût du service devient moins rentable lorsqu’une simple transaction telle que la vérification du solde ou l’obtention d’informations sur les transactions peut être entreprise dans un environnement de libre-service numérique.

Voici une vidéo parlant du potentiel de l’IA :

L’IA utilisée de manière appropriée peut aider à accroître l’efficacité lors du traitement des requêtes des clients, en utilisant une combinaison de chat-bots, de FAQ dynamiques et de Robo-conseil.

Collections

Le climat post-pandémique devrait être plus enclin à la délinquance que ce que nous avons vu au cours des dernières années. Cela pose alors le défi des recouvrements après le défaut des clients sur les paiements de prêt ou d’autres produits.

L’utilisation de l’IA, la définition et l’exécution d’une stratégie de première, deuxième et troisième ligne de défense deviennent moins exigeantes en main-d’œuvre. Ici, les données peuvent être utilisées pour déterminer le meilleur canal, l’heure de la journée et le style de communication qui offriront la meilleure opportunité de collecter les paiements en retard.

Fraude

Un autre domaine coûteux pour les banques est la fraude, d’autant plus que de plus en plus d’interactions ont lieu à distance, ce qui permet à de nouvelles formes de fraude d’émerger. L’intelligence artificielle peut aider à prévenir et à identifier la fraude en analysant le comportement des clients en temps réel pour déterminer quelle activité semble incompatible avec un comportement normal.

La précision, et donc la capacité à éviter les faux positifs, peut également être améliorée au fil du temps en examinant davantage les données de deuxième et de tierce partie disponibles non seulement pour prendre en charge l’évaluation des transactions valides, mais également pour renforcer la vérification d’identité grâce à la biométrie.