L'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui à l'avant-garde de la stratégie de transformation numérique dans la finance. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer les opérations bancaires de base et adapter les services permettra d'atteindre une valeur de plus de 250 milliards de dollars dans l'ensemble du secteur, selon le Institut mondial McKinsey. Entre les assistants vocaux, les chatbots, l'automatisation des processus et l'analyse prédictive, les services financiers font en effet peau neuve.
Ce n'est que le début. Alors que nous entrons bientôt dans une nouvelle décennie, discutons de l'impact de l'IA sur la finance, de la manière dont elle affecte les consommateurs et les entreprises, et de la manière dont l'IA va changer le secteur des services financiers à l'avenir.
Une brève histoire des services financiers numériques
Traditionnellement, les services financiers consistaient en des banques de type "brick-and-mortar". L'évolution de la la banque en ligne a commencé dans les années 1980. Ce n'est qu'en 1994 que Coopérative de crédit fédérale de Stanford est devenu le premier établissement financier des États-Unis à offrir des services bancaires sur Internet à tous ses clients. Même pas un an plus tard, la Presidential Bank est devenue la première banque du pays à offrir à ses clients l'accès à leurs comptes en ligne. En 2006, plus de 80 % des banques proposaient des services bancaires sur Internet.
Depuis le milieu des années 1990, les services financiers ont fait beaucoup de chemin. La tendance la plus répandue dans le secteur bancaire aujourd'hui est le passage au numérique, en particulier les applications bancaires mobiles et les banques numériques. À une époque marquée par la commodité et la rapidité, les clients ne veulent pas perdre leur temps à se rendre dans une agence. C'est le cas de Millennials et de la génération Z, qui représentent tous deux la majorité de la main-d'œuvre actuelle.
Cette transformation numérique a entraîné une concurrence accrue de la part des neobanks (banques numériques uniquement) comme Varo et Carillonainsi que la consolidation des start-ups et des petites banques. En 2018, le financement de FinTech a atteint 32,6 milliards de dollars à la fin du troisième trimestre. C'est une augmentation de 82 % par rapport aux 17,9 milliards de dollars de 2017, selon CB Insights.
Même les entreprises technologiques comme Google commencent à pénétrer les services bancaires aux consommateurs. Cela vient s'ajouter à un marché déjà volatil. Comment ces entreprises parviennent-elles à garder une longueur d'avance sur la concurrence ? La réponse se trouve dans l'IA.
L'impact de l'IA dans le domaine financier
Les services financiers ont reconnu le potentiel de l'IA. Les analystes et les experts estiment que l'IA permettra au secteur bancaire d'économiser environ 1 000 milliards de dollars d'ici 2030. Selon La science narrativeEn effet, 32 % des banques participant à leur rapport 2018 intègrent déjà dans leurs processus l'analyse prédictive, les moteurs de recommandation, la reconnaissance vocale et les temps de réponse.
La nouvelle vague d'innovation se concentre sur l'expérience client. En amont, l'intelligence artificielle conversationnelle comme les chatbots se généralisent. À l'arrière-plan, les processus automatisationL'automatisation des tâches et l'analyse algorithmique offrent de nombreux avantages pour améliorer la situation financière. Aujourd'hui, les robots réduisent le besoin de personnel. En fait, les robots réduisent le besoin d'employés, Gartner rapporte que l'automatisation des processus robotisés (RPA) coûte un tiers du montant d'un employé offshore et un cinquième du montant d'un employé onshore. Le RPA est un système basé sur des règles qui automatise des tâches répétitives, n'a techniquement aucune intelligence, bien qu'il se retrouve communément sous l'égide de l'IA.
Dans la finance, l'apprentissage machine constitue aujourd'hui l'essentiel des efforts en matière d'intelligence artificielle, bien que l'automatisation joue également un rôle énorme dans les banques. L'apprentissage machine apporte plusieurs avantages à la réorganisation du secteur financier, notamment en aidant les banques à collecter, organiser et analyser les masses de données dans les services financiers. L'apprentissage machine est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans programmation humaine.
Reconnaissance vocale est une autre fonction intelligente qui a permis aux clients d'effectuer des opérations bancaires par commande vocale. Traitement du langage naturel (NLP) est la technologie qui permet d'y parvenir, en alimentant constamment des assistants virtuels (également appelés agents augmentés) et des chatbots comme L'Eno de Capital One.
Les cas d'utilisation de l'IA dans les finances
Vous trouverez ci-dessous cinq cas d'utilisation de l'IA dans le secteur des services financiers :
- Service à la clientèle . L'avantage d'utiliser un assistant virtuel comme Eno est le gain de temps que la technologie permet de réaliser lors de l'assistance à la clientèle. Les assistants vocaux comme Siri et Alexa aident les gens à faire plus, ce qui ajoute à la flexibilité d'une expérience omnicanal. Grâce à la technologie intégrée de chatbot et d'intelligence artificielle, les professionnels de la banque peuvent guider les clients à travers les différents points de contact du parcours de l'acheteur, en capitalisant sur les temps de réponse rapides et la personnalisation de la expérience client.
- Les fraudes et la lutte contre le blanchiment d'argent (LAB). Les algorithmes analysent l'historique des cas à risque et identifient les premiers signes de problèmes futurs potentiels. L'IA dans la finance est un allié puissant lorsqu'il s'agit d'analyser les activités en temps réel dans un marché ou un environnement donné. L'IA peut permettre de réaliser des gains d'efficacité importants dans des opérations telles que Connaître son client (KYC) et les contrôles de surveillance des transactions par l'apprentissage machine et l'automatisation de flux de travail autrefois manuels.
- Conformité. L'absence de processus, de mesures de sécurité et de référentiels centraux appropriés peut entraîner des cyberattaques, des fuites d'informations et des poursuites judiciaires. En effet, les banques sont tenues de respecter des exigences réglementaires strictes. En automatisant le flux d'informations entre les parties, les données sont transférées rapidement et en toute sécurité sur une plate-forme centralisée. Chaque partie prenante est informée et participe aux processus de transaction et d'approbation, ce qui élimine le risque d'erreur humaine et de non-respect des délais. L'automatisation des processus peut s'intégrer à l'IA et à la RPA pour aider les banques à faire face aux changements de politique en constante évolution.
- Gestion des risques. Cotation de crédit fournie par l'IA est basée sur des règles plus complexes et plus sophistiquées que celles utilisées dans les systèmes traditionnels de notation de crédit. AI aide les prêteurs à faire la distinction entre les demandeurs présentant un risque de défaillance élevé et ceux qui sont solvables mais n'ont pas d'antécédents de crédit étendus. Elle s'appuie en grande partie sur l'analyse prédictive et le traitement du langage naturel pour déterminer des modèles alternatifs de notation du risque de crédit.
- Prêts. La gestion de chaque point de contact de la cycle de vie du prêt a traditionnellement été manuelle et à forte intensité de papier. Aujourd'hui, de nombreuses banques se tournent vers l'IA et l'automatisation des processus pour numériser ces processus, tout en acquérant une meilleure compréhension des profils des clients grâce à l'analyse des données. Des processus tels que la présélection, le traitement des demandes, la souscription et le décaissement peuvent être automatisés pour un large éventail de produits de prêt.
L'avenir de la finance
Le secteur financier connaît une transformation radicale. Deloitte Le rapport de la Commission européenne sur la transparence des transactions commerciales indique que "les fondamentaux économiques sont solides, le climat réglementaire est favorable, et les technologies de transformation sont plus facilement accessibles, plus puissantes... que jamais auparavant".
Que pouvons-nous attendre à l'avenir ? Il y a de grands espoirs de renforcer la sécurité des transactions et des comptes, en particulier à mesure que l'adoption des chaînes de blocs et de la cryptoconnaissance se développe. La chaîne de blocage fera partie de la plate-forme d'activité principalequi permet la transparence des transactions dans une grande variété de fonctions commerciales. En retour, cela pourrait permettre de réduire considérablement ou de supprimer les frais de transaction en supprimant l'"intermédiaire" dans les transactions.
Les assistants et les applications numériques continueront à se perfectionner grâce aux améliorations de l'informatique cognitive comme l'apprentissage profond. La gestion des finances personnelles sera alors plus facile, d'autant plus que les robots continueront à faire le gros du travail au quotidien. Les consommateurs et les employés pourront se concentrer sur ce qui compte vraiment, comme la prise de décision et la stratégie à long terme.
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À propos de ProcessMaker
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