Source : Pixabay. Le potentiel de l'IA pour la banque.
Lorsqu’il s’agit de réfléchir à la manière dont l’IA peut être appliquée pour améliorer l’expérience client dans le secteur bancaire, de nombreuses personnes passeront immédiatement à l’image de l’utilisation de « robots » pour servir les clients ; il peut s’agir de robots réels, ou d’agents virtuels pour répondre aux demandes des clients par téléphone ou via des outils de chat.
Bien que les agents virtuels ne soient pas nouveaux, leurs fonctionnalités sont passées massivement des solutions fortement scénarisées d’il y a dix ans à des capacités qui utilisent l’IA conversationnelle qui aident à faire interagir l’agent virtuel avec les humains d’une manière plus humaine. En plus de l’évolution des fonctionnalités, l’adoption par les consommateurs a également progressé, grâce à une technologie d’assistant personnel telle que Siri d’Apple, Alex d’Amazon et Ask Google, de plus en plus de consommateurs sont heureux d’interagir avec des services dont ils savent qu’ils ne sont pas soutenus par des humains.
Bien que l’utilisation d’agents virtuels puisse absolument aider à améliorer l’expérience client, l’intelligence artificielle peut aider à transformer beaucoup plus le parcours client au sens large. La base d’une excellente expérience client est de ravir les clients dès le début, en pensant à de nombreuses interactions propres avec les banques, c’est à ce moment-là que nous sommes intégrés pour la première fois en tant que client.
Voici une vidéo montrant le potentiel de l’IA :
L’IA peut aider dans plusieurs domaines tout au long de ce processus. Du point de vue KYC, l’apprentissage automatique peut être déployé pour aider à vérifier votre identité en reconnaissant les pièces d’identité émises par le gouvernement, puis en les faisant correspondre via la biométrie faciale à une photo ou une vidéo du client. De nombreuses banques déploient actuellement cette approche pour leur permettre d’intégrer leurs clients numériquement. La banque challenger britannique Monzo est un excellent exemple de la façon dont vous pouvez tirer parti de l’IA pour résoudre les exigences de conformité KYC et AML.
Pour certains produits, tels que les hypothèques ou les prêts, de nombreux documents peuvent encore exister dans le cadre du processus de création du produit. Il s’agira en partie de formulaires que les clients doivent remplir, ainsi que de la pléthore habituelle de «preuves» qu’un client doit fournir autour des revenus, des relevés bancaires… L’IA, dans ce cas, l’utilisation de la vision par ordinateur, associée au traitement du langage naturel, peut être utilisé pour permettre un meilleur traitement de ces documents en analysant automatiquement les données pour prendre les deux décisions et également assurer la conformité, ainsi qu’en remplissant automatiquement les systèmes d’enregistrement.
Tout au long de la vie des relations d’un client avec une banque, l’IA peut être utilisée pour dissiper les inquiétudes liées aux opérations bancaires et fournir plus de valeur aux clients en leur donnant un aperçu de leurs habitudes bancaires. Des exemples pourraient inclure l’analyse de la grande quantité de données transactionnelles que les banques de données détiennent pour offrir des conseils personnalisés aux clients.
Enfin, l’IA peut être utilisée pour protéger les clients des mauvais acteurs. Alors que de plus en plus de consommateurs cherchent à utiliser moins d’argent liquide et à utiliser davantage d’autres moyens de paiement, la cyber-fraude est en augmentation.
Après un Master en Finance, j’ai commencé ma vie active en cabinet d’études financières. Pour être franc, j’ai fait rapidement le tour de ce qu’il y avait à y voir. Aujourd’hui je navigue entre intervention conseil en entreprise et mes billets d’analyse et de conseils en finance / bourse 🙂
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