L'intelligence artificielle dans le secteur bancaire 2022 : exemples et défis

introduction

La génération Y et ses préférences changeantes ont entraîné une perturbation à grande échelle des processus quotidiens dans de nombreuses industries et une croissance simultanée de bien d'autres dans d'autres secteurs. Tout comme les savons pour les mains et les céréales, l'utilisation d'un emplacement bancaire physique a diminué. Les emplacements physiques des banques pourraient bientôt appartenir au passé, selon un rapport de Business Insider.

Avec les préférences des clients qui changent, les industries adoptent de nouvelles méthodes pour s'adapter au rythme de l'évolution des demandes. La banque se numérise au fur et à mesure que le mot se répand. Il y a une incorporation évidente des flux de processus opérationnels avec l'intelligence artificielle, la robotique et d'autres assistances de machines.

La technologie et la quatrième révolution industrielle ont pénétré dans de nombreux secteurs. Cette technologie reconstruit désormais les compétences sociales et la main-d'œuvre. Non seulement limiter l'existence d'une main-d'œuvre changeante, mais l'utilisation de l'intelligence artificielle est très évidente dans le secteur bancaire. Les applications d'intelligence artificielle ne modernisent pas seulement le secteur bancaire, mais le monde entier tel que nous le connaissons. En savoir plus sur les meilleures applications d'intelligence artificielle.

Pourquoi utiliser l'IA

La technologie est le visage de cette génération. À tous les problèmes de cette génération, il y a une demande croissante de réponses. Et, les solutions sont recherchées du bout des doigts. L'autre côté de l'écran peut être un ordinateur résolvant des requêtes ou un humain employé comme gestionnaire de relations.

Le Big Data est la norme de l'industrie aujourd'hui, et chaque secteur s'efforce de saisir tout ce qu'il peut à partir des référentiels de données non structurées. Les applications de mégadonnées dans le secteur bancaire transforment déjà le secteur. Voici venir l'intelligence artificielle. Non seulement en utilisant les avantages de l'IA dans l'extraction et la structuration des données en main, les secteurs de la finance et de la banque interviennent pour utiliser ces données pour améliorer les relations avec les clients.

Banque et IA

L'intelligence artificielle est utilisée dans le secteur bancaire pour atteindre de nouveaux sommets dans la gestion de la relation client.

Ce secteur met cela en œuvre à partir du sol avec pour objectif principal de grimper des hauteurs dans des approches centrées sur le client. Une partie importante de l'industrie bancaire concernant ses clients est la gestion de la relation client, qui comprend la communication avec eux.

Le secteur bancaire a vu un changement dans les préférences pour visiter les sites avec l'introduction des guichets automatiques. Ces machines permettent le dépôt et le retrait d'espèces en communiquant directement avec des points d'entrée sur l'appareil, ne nécessitant donc aucune assistance humaine. Ce fut une révolution qui a conduit à la croissance et à la demande d'intelligence artificielle.

Numérisation et cybermenaces

La banque évolue en termes de numérisation. La banque en ligne, la banque mobile, les transferts d'argent en temps réel et les services similaires ont changé le visage du secteur au cours des dernières décennies. Avec cette numérisation, il y a une augmentation de la cybermenace qui se présente.

Encore une fois, ces services doivent être protégés des activités cybercriminelles pour garantir la confiance et la sécurité des transactions entre les utilisateurs. Avec la disponibilité du soutien adéquat, les banques sont confrontées à des difficultés en termes de main-d'œuvre adéquate pour orienter les besoins du secteur dans la bonne direction.

Lorsque des secteurs tels que la banque, les télécommunications et les technologies de l'information se rejoignent, le monde est témoin de la pléthore d'informations utilisateur précieuses sur le World Wide Web. Chaque rapport d'un utilisateur est aussi vulnérable que sécurisé. Les cybercrimes entraînent une perturbation des pratiques et, par conséquent, des réglementations strictes ont été mises en place par les organismes gouvernementaux pour améliorer la capacité du secteur bancaire à conserver ces données massives dont il dispose.

Zone d'application

L'intelligence artificielle travaille à personnaliser les expériences humaines avec des machines. Les robots remplaçant le personnel de front-office dans le secteur bancaire visent à fournir une expertise 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ininterrompue, diligente et non découragée au client en face.

La banque d'aujourd'hui est témoin d'une collaboration entre les humains et les machines. Cette collaboration ouvre à nouveau les portes à des opportunités personnalisées pour de meilleures rencontres et prestations de service.

Avantages

Raisons de restructuration de la description, voici les avantages en cours d'utilisation :

• Réponses de service améliorées
• Réduction des erreurs humaines
• Options personnalisées en préparation
• Renforcer la clientèle en augmentant la satisfaction et la confiance
• Réduction du temps de déplacement

Les banques capturent l'intelligence artificielle en l'administrant dans le flux de travail opérationnel quotidien en incluant les changements dans les valeurs, l'emploi et les modèles d'information. Certains des domaines d'application de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire sont répertoriés comme suit :

1. Affiner la participation des consommateurs

L'intelligence artificielle aide à mieux comprendre les clients. Les données recueillies à partir des choix et des préférences du client permettent à l'IA de diriger les machines pour décoder les prochaines décisions et ainsi créer un conteneur d'informations personnalisé pour chaque client.

Ceci, à son tour, est utile pour les banques pour personnaliser les expériences des acheteurs en fonction de leurs choix, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité envers l'institut.

Les systèmes de réponse vocale interactive (IVRS) sont des exemples de tels systèmes dirigés par l'IA qui incluent une assistance vocale aux clients. Il guide les clients en comprenant leurs requêtes dans la bonne direction en acheminant les appels vers le bon service et en les aidant avec la transaction et d'autres problèmes bancaires en temps réel.

2. Surveillance du patrimoine

Ces plans personnalisés pour les clients profitent non seulement aux banques en augmentant leur clientèle, mais aident également l'utilisateur à gérer son patrimoine en main avec des informations et des conseils personnalisés sur les plans de risque et d'investissement. Impliquer un service client dirigé par l'IA pour répondre aux normes du front office est un défi avec la diversité linguistique définie dans des pays comme l'Inde.

3. Examiner les données pour améliorer la défense

L'IA a le pouvoir de prédire les tendances futures en interprétant les données du passé. Cette propriété, lorsqu'elle est associée à l'apprentissage automatique, aidera à produire des prédictions basées sur les données pour contrer les cas de blanchiment de capitaux et identifier la fraude.

4. Mise à niveau de la sécurité

Un modèle de données inhabituel reconnaissant la propriété des machines dirigées par l'IA aide les banques à renforcer la sécurité et à recommander des changements en identifiant les failles dans les processus existants. Les e-mails trompeurs et les rapports de journal, les modèles de violation des flux de processus peuvent être suivis par l'intelligence artificielle pour fournir une meilleure sécurité dans les méthodes existantes.

5. Interfaçage des émotions

Les machines dirigées par l'IA utilisent une technologie qui identifie les émotions des clients en fonction du texte qu'ils utilisent pour saisir les exigences. Sur cette base, les appareils répondent, en fonction de la tonalité et de la fabrication des mots utilisés par le client. Le traitement du langage naturel aide à cela. En savoir plus sur les applications du traitement du langage naturel.

Ce n'est pas seulement une expérience réaliste, mais cela aide également les banques à économiser des coûts considérables sur les ressources humaines et de grandes quantités de temps.

Les chatbots sont des exemples d'IA dans le secteur bancaire qui remplacent les scènes de réception des banques. Ces machines dirigées par l'IA offrent aux clients des expériences interactives numérisées et personnalisées de niveau supérieur. En savoir plus sur la création d'un chatbot à l'aide de Python.

6. Utilisation de la base de données de connaissances

Les systèmes dirigés par l'IA dans le secteur bancaire constituent un énorme trésor de données. Il contient tous les détails pour chaque utilisateur à bord. Cette base de données permet une prise de décision plus méticuleuse basée sur l'amélioration des modèles de plans stratégiques et d'affaires. Le référentiel dirigé par l'IA équivaut à un expert humain en pensée cognitive.

La détection faciale et les caméras en temps réel dans les distributeurs automatiques de billets et autres interventions similaires aident les banques à renforcer les mesures de sécurité et fournissent un aperçu clair et net des comportements et des techniques de fonctionnement des utilisateurs.

7. Maîtriser les risques

La vaste banque de données disponible à partir des systèmes alimentés par l'IA permet aux banques de gérer les risques en analysant leurs plans, en étudiant les échecs des stratégies précédentes et en éliminant les erreurs humaines.

L'IA s'étend aux racines des processus de sécurité bancaire pour crypter chaque étape avec des codes qui authentifient les transactions, permettent aux entreprises de comprendre les activités de lutte contre la fraude et le blanchiment d'argent. Les contrôles réglementaires tels que Know Your Customers (KYC) contribuent à renforcer les mesures de sécurité.

8. Se développer grâce au front-office

En proposant des guides financiers personnalisés aux clients et en renforçant la sécurité contre les activités frauduleuses, l'intelligence artificielle trace son chemin, se renforçant non seulement dans le fonctionnement du front-office (interactions avec les clients) mais aussi dans le développement du middle-office (sécurité) et du back-end. (souscription d'applications de services bancaires) également.

Défis rencontrés

1. De nombreuses banques sont confrontées au défi d'une réticence à améliorer ou à s'adapter à de nouvelles méthodes. Standardisés avec des pratiques établies de manière conventionnelle, certains emplacements dans les villes de niveau deux et trois à travers le pays sont confrontés à ce défi. Ces unités manquent également du niveau d'engagement requis pour améliorer les compétences de leur main-d'œuvre et de leurs ressources humaines.

2. Avec le manque de données à l'appui pour mettre en œuvre les changements opérationnels, le secteur bancaire est confronté à un décalage entre le besoin et la réponse des clients. Les banques s'adaptent à un changement qui ne répond pas à l'exigence réelle des masses.

3. Les banques qui utilisent de plus en plus l'intelligence artificielle doivent se tenir au courant des normes réglementaires du gouvernement. Les services croissants tels que les services bancaires en ligne et les transactions en ligne relèvent également des politiques de réglementation de la confidentialité, ce qui nécessite une conformité de la part de la banque.

4. Il existe également un manque évident de formation parmi la main-d'œuvre existante associée aux outils et applications avancés de l'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire. Avec l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle, il existe une demande apparente pour une main-d'œuvre qualifiée. Des ingénieurs compétents et expérimentés dans des domaines tels que la science des données et l'apprentissage automatique sont nécessaires pour donner de la crédibilité aux données en main.

Conclusion

La révolution numérique change la fonctionnalité de toutes les autres entreprises opérant aujourd'hui. Comme toutes les industries distinctes qui se concentrent sur l'exploitation de la révolution pour augmenter les profits, la banque est également sur les territoires. Les applications et les exemples présentent une image claire de ce qui est en magasin du point de vue des avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire.

Leur objectif d'atteindre de nouveaux sommets dans l'amélioration de la relation client grâce à la numérisation augmente sur l'échelle de progrès. Bien qu'avec des défis tels que les cybermenaces de la cybercriminalité, les méthodes bancaires conventionnelles, le manque de formation, etc., le monde de la banque imagine des services axés sur la technologie dans les opérations bancaires au niveau du sol.

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